I året som kunstig intelligens (AI) hadde sin mest spektakulære offentlige debut, kan det se ut som maskinlæring (ML) har blitt redusert til en kjepphest.
Det er imidlertid det lengst mulig fra sannheten. Selv om det kanskje ikke er like populært som før, er maskinlæring fortsatt veldig etterspurt i dag. Dette er slik at dyp læring kan brukes til å trene generativ AI. FinTech er intet unntak.
Med en anslått global markedsstørrelse på rundt 158 milliarder dollar i 2020 og økende med 18 % sammensatt årlig vekstrate (CAGR) for å nå en svimlende $ 528 milliarder 2030, er maskinlæring et av de mest verdifulle verktøyene som er tilgjengelige for finansinstitusjoner for prosessoptimalisering. Og til slutt, mens vår siste State of AI-studie går i dybden, spar utgifter.
Bruk tilfeller av maskinlæring i FinTech
Maskinlæring løser noen av bransjens kjerneproblemer. Svindel, for eksempel, påvirker mer enn bare forsikring eller kryptovalutaer. Videre overskrider sterk etterlevelse av reguleringer domenegrenser. Uavhengig av din bransje eller type virksomhet, tilbyr maskinlæring i finans en rekke måter å konvertere bekymringer til gevinster.
1. Algoritmisk handel
Mange bedrifter bruker den meget vellykkede taktikken med algoritmisk handel for å automatisere sine økonomiske valg og øke transaksjonsvolumet. Det innebærer å utføre handelsordrer etter forhåndsskrevne handelsdirektiver som er muliggjort av maskinlæringsalgoritmer. Siden det ville være vanskelig å replikere frekvensen av handler utført av ML-teknologi manuelt, investerer alle betydelige finansselskaper i algoritmisk handel.
2. Oppdage og forhindre svindel
Maskinlæringsløsninger i FinTech lærer og tilpasser seg stadig nye svindelmønstre, og forbedrer sikkerheten for bedriftens virksomhet og kunder. Dette er i motsetning til den statiske karakteren til klassisk regelbasert svindeldeteksjon.
Algoritmer for maskinlæring kan identifisere mistenkelig aktivitet og intrikate svindelmønstre med stor nøyaktighet ved å undersøke enorme datasett.
IBM demonstrerer hvordan maskinlæring (ML) kan identifisere svindel i opptil 100 % av transaksjonene i sanntid, slik at finansinstitusjoner kan minimere tap og iverksette umiddelbare tiltak i tilfelle fare.
FinTech-systemer som bruker maskinlæring (ML) kan oppdage en rekke former for svindel, inkludert identitetstyveri, kredittkortsvindel, betalingssvindel og kontoovertakelser. Dette gir full sikkerhet mot et bredt spekter av trusler.
3. Overholdelse av forskrifter
Regulatory Technology (RegTech)-løsninger er blant de mest populære brukstilfellene for maskinlæring i bankvirksomhet.
ML-algoritmer kan identifisere korrelasjoner mellom anbefalinger siden de kan lese og lære fra enorme reguleringsdokumenter. Dermed, Sky løsninger med integrerte maskinlæringsalgoritmer for finanssektoren kan spore og overvåke regulatoriske endringer automatisk.
Bankorganisasjoner kan også holde øye med transaksjonsdata for å oppdage uregelmessigheter. ML kan garantere at forbrukertransaksjoner oppfyller regulatoriske krav på denne måten.
4. Aksjemarkedet
De enorme volumene av kommersiell aktivitet genererer store historiske datasett som gir uendelig læringspotensial. Men historiske data er bare grunnlaget for prognoser.
Maskinlæringsalgoritmer ser på sanntidsdatakilder som nyheter og transaksjonsresultater for å identifisere mønstre som forklarer hvordan aksjemarkedet fungerer. Det neste trinnet for tradere er å velge et atferdsmønster og bestemme hvilke maskinlæringsalgoritmer som skal inkluderes i handelsstrategien deres.
5. Analyse og beslutningstaking
FinTech bruker maskinlæring for å håndtere og forstå store datamengder pålitelig. Gjennom integreringen av dataanalysetjenester tilbyr den grundig undersøkt innsikt som fremskynder beslutningstaking i sanntid samtidig som du sparer tid og penger. I tillegg forbedrer denne teknologien hastigheten og nøyaktigheten for å forutsi fremtidige markedsmønstre.
FinTech-selskaper kan også bruke prediktiv analyse teknologier for å utvikle innovative, fremtidsrettede løsninger som tilpasser seg skiftende forbrukerkrav og markedstrender. Ved hjelp av dataanalyse og maskinlæringstjenester som jobber sammen, kan FinTech-selskaper forutse og lykkes med å møte nye økonomiske behov takket være denne proaktive strategien.
Hvordan drar bedrifter nytte av maskinlæring i FinTech?
Punktene ovenfor fremhever bruken av maskinlæring, men hva med detaljene? Hvordan kan de viktigste fordelene med ML i FinTech best oppsummeres hvis de er begrenset til et lite antall objektive kulepunkter?
1. Automatisering av repeterende prosesser
Automatisering er sannsynligvis den mest åpenbare maskinlæringsfordelen for FinTech, og har flere fordeler. For å validere klientinformasjon i sanntid uten å kreve manuell inntasting, kan maskinlæringsalgoritmer for eksempel fremskynde innføringsprosessen for kunden.
Ved å eliminere nødvendigheten av menneskelig dataregistrering sparer automatisering av avstemming av økonomiske transaksjoner også tid og penger. Resten av teamet ditt vil dra nytte av automatisering på mer subtile måter. ML-drevet automatisering fjerner det kjedelige arbeidet som hindrer fagfolkene dine fra å jobbe med viktigere prosjekter.
2. Tildeling av ressurser
Gjennom mønstergjenkjenning etablerer maskinlæring den beste allokeringen av midler, arbeidskraft og teknologi. Som nevnt tidligere, bruker robo-rådgivere maskinlæring (ML) i FinTech-investeringsstyring for å vurdere hver kundes risikoprofil og allokere eiendeler for å sikre at hver kundes portefølje er synkronisert med deres økonomiske mål og risikotoleranse.
Videre tilbyr chatbots drevet av maskinlæring døgnet rundt kundebehandling ved å allokere ressurser effektivt for å håndtere et stort volum av forbrukerhenvendelser. På denne måten kan FinTech-selskaper øke omfanget av sine tilbud uten å øke driftskostnadene vesentlig.
3. Redusere kostnader gjennom prediktiv analyse
FinTech-selskaper kan finne muligheter for kostnadsreduksjon ved hjelp av maskinlæringsdrevet prediktiv analyse. For eksempel, i utlån kan maskinlæring (ML) forutsi mislighold av lån, noe som gjør det mulig for långivere å bruke ressurser mer effektivt for å redusere potensielle tap.
En annen finansiell lokasjon bruker kundemønsterundersøkelser for å skape en lignende situasjon. Bedrifter kan proaktivt beholde kunder og redusere kostnadene ved å rekruttere nye ved å bruke maskinlæring for å forutsi kundeomsetning.
4. Databehandling
FinTech programvareutvikling selskaper kan utnytte teknologier som optisk tegngjenkjenning (OCR) og andre automatiserte dokumentbehandlingssystemer for å trekke ut viktig datadrevet innsikt, ettersom maskinlæring håndterer databehandling og -analyse i stor skala.
Dette reduserer selskapets avhengighet av betydelige dataanalyseteam og relaterte kostnader betraktelig ved å automatisere prosesser som behandling av lånesøknader, Kjenn din kunde-sjekker (KYC) og overholdelse av regelverk.
Kasusstudier av implementering av maskinlæring i FinTech
Maskinlæring har gitt verdi til FinTech-programvareutviklingsindustrien. Her er noen gode casestudier rundt om i verden.
1. Credgenics
I 2022 oppnådde Credgenics, en indisk SaaS-oppstart som spesialiserer seg på juridisk automatisering og inkasso, en Total lånebok på 47 milliarder dollar, etter å ha behandlet over 40 millioner privatlån.
Over 100 bedriftskunder har dratt nytte av lavere kostnader og innsamlingstider, økt juridisk effektivitet og høyere oppløsnings- og innsamlingshastighet på grunn av deres maskinlæringsdrevne løsninger.
2. Kontraktsetterretningen til JPMorgan Chase
I 2017 avduket den største banken i USA en kontraktintelligens (COiN)-plattform som i stor grad utnyttet naturlig språkbehandling (NLP) for å gjøre det mulig for datamaskiner å forstå stemme og håndskrift.
Det primære målet med COiN var å automatisere arbeidskrevende, repeterende manuelle prosesser, som gjennomgang av kommersielle kredittavtaler, som ble anslått å kreve opptil 360,000 XNUMX arbeidstimer i tilfelle av JPMorgan Chase. COiN kunne fullføre oppgaven på noen få sekunder.
3. Wells Fargo
Wells Fargo er et verdensomspennende finanstjenestefirma med hovedkontor i USA som bruker maskinlæringsløsninger som NLP, dyp læring, nevrale nettverk og prediktiv analyse gjør det mulig å håndtere individuelle og bulkklientdatapunkter.
Hva gjør dette bemerkelsesverdig? Evnen til å identifisere intensjonen bak en kundes frasering i klager, som kan bli oversett under en typisk transkripsjonslesing. Dette gjør organisasjonen i stand til å effektivisere driften, tilby mer effektive tjenester og fremme sterkere kundeforhold.
konklusjonen
FinTech er ikke en av flere profesjonelle bransjer som er bekymret for AI-apokalypser. Det betyr ikke at handelsorganisasjoner ikke er bekymret for de potensielle konsekvensene av AI-drevne falske data - eller at FinTech-fagfolk ikke holder øye med ting.
Imidlertid er ingen av den raskere moderniseringshastigheten tvunget av teknologi unik for FinTech. Det er i teknologiens navn som driver FinTech fremover og holder det sammen. Det er det som skiller FinTech-arbeidsstyrken som en av de mest teknologisk avanserte i enhver bransje. For mange var det det som trakk dem inn i FinTech i utgangspunktet. Våre eksperter er godt kjent med situasjonen.
