V letu, ko je umetna inteligenca (AI) doživela svoj najbolj spektakularen javni prvenec, se morda zdi, da je strojno učenje (ML) zmanjšano na modno muho.
Vendar je to najbolj oddaljena od resnice. Čeprav morda ni tako priljubljeno kot prej, je strojno učenje danes še vedno veliko povpraševanje. To je zato, da se globoko učenje lahko uporabi za usposabljanje generativne umetne inteligence. FinTech ni izjema.
S predvideno velikostjo svetovnega trga v višini približno 158 milijard ameriških dolarjev leta 2020 in naraščanjem z 18-odstotno skupno letno stopnjo rasti (CAGR), da bi dosegli osupljivo $ 528 milijarde 2030, je strojno učenje eno najdragocenejših orodij, ki so na voljo finančnim institucijam za optimizacijo procesov. In na koncu, ko gre naša najnovejša študija o stanju umetne inteligence zelo poglobljeno, prihranite stroške.
Primeri uporabe strojnega učenja v FinTechu
Strojno učenje rešuje nekatere ključne težave industrije. Goljufije na primer vplivajo na več kot zgolj na zavarovanje ali kriptovalute. Poleg tega močna skladnost s predpisi presega meje domen. Ne glede na vašo panogo ali vrsto podjetja strojno učenje v financah ponuja različne načine za pretvorbo skrbi v dobiček.
1. Algoritemsko trgovanje
Številna podjetja uporabljajo zelo uspešno taktiko algoritemskega trgovanja za avtomatizacijo svojih finančnih odločitev in povečanje obsega transakcij. Vključuje izvajanje trgovalnih naročil po vnaprej napisanih trgovalnih navodilih, ki jih omogočajo algoritmi strojnega učenja. Ker bi bilo težko ponoviti pogostost poslov, ki jih ročno izvaja tehnologija ML, vsako pomembno finančno podjetje vlaga v algoritemsko trgovanje.
2. Odkrivanje in preprečevanje goljufij
Rešitve strojnega učenja v FinTechu se nenehno učijo in prilagajajo novim vzorcem prevar, s čimer izboljšujejo varnost za delovanje vašega podjetja in stranke. To je v nasprotju s statično naravo klasičnega odkrivanja goljufij na podlagi pravil.
Algoritmi za strojno učenje lahko s pregledovanjem obsežnih naborov podatkov z veliko natančnostjo prepoznajo sumljivo dejavnost in zapletene vzorce goljufij.
IBM prikazuje, kako lahko strojno učenje (ML) prepozna goljufije v do 100 % transakcijah v realnem času, kar finančnim institucijam omogoča zmanjšanje izgub in takojšnje ukrepanje v primeru nevarnosti.
FinTech sistemi, ki uporabljajo strojno učenje (ML), lahko zaznajo številne oblike goljufij, vključno s krajo identitete, goljufijo s kreditno kartico, goljufijo pri plačilih in prevzeme računov. To omogoča popolno varnost pred širokim spektrom groženj.
3. Skladnost s predpisi
Rešitve regulatorne tehnologije (RegTech) so med najbolj priljubljenimi primeri uporabe strojnega učenja v bančništvu.
Algoritmi ML lahko prepoznajo korelacije med priporočili, saj lahko berejo in se učijo iz ogromnih regulativnih dokumentov. torej rešitve v oblaku z integriranimi algoritmi strojnega učenja za finančni sektor lahko samodejno sledi in spremlja regulativne spremembe.
Bančne organizacije lahko spremljajo tudi podatke o transakcijah, da odkrijejo nepravilnosti. ML lahko zagotovi, da bodo potrošniške transakcije na ta način izpolnjevale regulativne zahteve.
4. Borza
Ogromen obseg komercialne dejavnosti ustvarja velike zgodovinske nize podatkov, ki predstavljajo neskončen učni potencial. Toda zgodovinski podatki so le temelj, na katerem so zgrajene napovedi.
Algoritmi strojnega učenja preučujejo vire podatkov v realnem času, kot so novice in rezultati transakcij, da prepoznajo vzorce, ki pojasnjujejo delovanje borze. Naslednji korak za trgovce je, da izberejo vedenjski vzorec in določijo, katere algoritme strojnega učenja naj vključijo v svojo strategijo trgovanja.
5. Analiza in odločanje
FinTech uporablja strojno učenje za zanesljivo obdelavo in razumevanje velikih količin podatkov. Z integracijo storitev analitike podatkov ponuja temeljito raziskane vpoglede, ki pospešijo sprejemanje odločitev v realnem času, hkrati pa prihranijo čas in denar. Poleg tega ta tehnologija izboljša hitrost in natančnost napovedovanja prihodnjih tržnih vzorcev.
FinTech podjetja lahko uporabljajo tudi napovedna analitika tehnologije za razvoj inovativnih, naprednih rešitev, ki se prilagajajo spreminjajočim se zahtevam potrošnikov in tržnim trendom. S pomočjo podatkovne analitike in storitev strojnega učenja, ki delujejo skupaj, lahko podjetja FinTech zahvaljujoč tej proaktivni strategiji predvidijo in uspešno obravnavajo nove finančne potrebe.
Kakšne koristi imajo podjetja od strojnega učenja v FinTech?
Zgornje točke poudarjajo primere uporabe strojnega učenja, kaj pa posebnosti? Kako bi lahko najbolje povzeli glavne prednosti strojnega upravljanja v FinTechu, če bi bili omejeni na majhno število objektivnih točk?
1. Avtomatizacija ponavljajočih se procesov
Avtomatizacija je verjetno najbolj očitna prednost strojnega učenja za FinTech, saj ima več prednosti. Za preverjanje podatkov o odjemalcih v realnem času brez potrebe po ročnem vnosu lahko na primer algoritmi strojnega učenja pospešijo postopek vključevanja odjemalcev.
Poleg tega z odpravo potrebe po človeškem vnosu podatkov avtomatizacija usklajevanja finančnih transakcij prihrani čas in denar. Preostali del vaše ekipe bo imel koristi od avtomatizacije na bolj subtilne načine. Avtomatizacija, ki jo poganja ML, odstrani dolgočasno delo, ki vašim strokovnjakom preprečuje delo na pomembnejših projektih.
2. Dodeljevanje sredstev
S prepoznavanjem vzorcev strojno učenje vzpostavi najboljšo razporeditev sredstev, dela in tehnologije. Kot smo že omenili, robotski svetovalci uporabljajo strojno učenje (ML) pri upravljanju naložb FinTech, da ocenijo profil tveganja vsake stranke in dodelijo sredstva, s čimer zagotovijo, da je portfelj vsake stranke usklajen z njihovimi finančnimi cilji in toleranco do tveganja.
Poleg tega klepetalni roboti, ki jih poganja strojno učenje, ponujajo 24-urno oskrbo strank z učinkovitim dodeljevanjem virov za obravnavo velikega števila potrošniških povpraševanj. Na ta način lahko FinTech podjetja povečajo obseg svoje ponudbe, ne da bi bistveno povečali stroške poslovanja.
3. Zmanjšanje stroškov s pomočjo napovedne analitike
Fintech podjetja lahko najdejo priložnosti za zmanjšanje stroškov s pomočjo napovedne analitike, ki temelji na strojnem učenju. Na primer, pri posojilnem strojnem učenju (ML) lahko napove neplačila posojil, kar posojilodajalcem omogoči učinkovitejšo porabo sredstev za zmanjšanje možnih izgub.
Druga finančna lokacija uporablja raziskavo vzorcev strank, da ustvari podobno situacijo. Podjetja lahko proaktivno obdržijo stranke in znižajo stroške zaposlovanja novih z uporabo strojnega učenja za napovedovanje prometa strank.
4. Obdelava podatkov
Razvoj programske opreme FinTech podjetja lahko izkoristijo tehnologije, kot so optično prepoznavanje znakov (OCR) in drugi avtomatizirani sistemi za obdelavo dokumentov, da pridobijo pomembne vpoglede, ki temeljijo na podatkih, saj strojno učenje obravnava obsežno obdelavo in analizo podatkov.
To močno zmanjša odvisnost podjetja od precejšnjih skupin za analizo podatkov in s tem povezane stroške z avtomatizacijo procesov, kot so obdelava vlog za posojila, preverjanja Spoznaj svojo stranko (KYC) in skladnost s predpisi.
Študije primerov implementacije strojnega učenja v FinTech
Strojno učenje ponuja vrednost industriji razvoja programske opreme FinTech. Tukaj je nekaj odličnih študij primerov po vsem svetu.
1. Credgenics
Leta 2022 je Credgenics, indijski startup SaaS, specializiran za pravno avtomatizacijo in izterjavo dolgov, dosegel Skupna posojilna knjiga znaša 47 milijard dolarjev, ki je obdelal več kot 40 milijonov posojil prebivalstvu.
Več kot 100 poslovnih strank je zaradi svojih rešitev, ki temeljijo na strojnem učenju, imelo koristi od nižjih stroškov in časov zbiranja, večje pravne učinkovitosti ter višje stopnje ločljivosti in zbiranja.
2. Pogodbena inteligenca JPMorgan Chase
Leta 2017 je največja banka v ZDA predstavila platformo pogodbenega obveščanja (COiN), ki je močno izkoristila obdelavo naravnega jezika (NLP), da bi računalnikom omogočila razumevanje glasu in rokopisa.
Primarni cilj COiN je bil avtomatizirati delovno intenzivne, ponavljajoče se ročne postopke, kot je pregled komercialnih kreditnih pogodb, za katere je bilo ocenjeno, da zahtevajo do 360,000 delovnih ur v primeru JPMorgan Chase. COiN bi lahko opravil nalogo v nekaj sekundah.
3 Wells Fargo
Wells Fargo je svetovno podjetje za finančne storitve s sedežem v Združenih državah, ki uporablja rešitve strojnega učenja, kot je NLP, globoko učenje, nevronskih mrež in omogočevalcev napovedne analitike za obdelavo posameznih in množičnih podatkovnih točk strank.
Zakaj je to vredno pozornosti? Sposobnost prepoznavanja namena za strankinim besedilom v pritožbah, ki se lahko spregleda med običajnim branjem prepisa. To organizaciji omogoča racionalizacijo poslovanja, zagotavljanje učinkovitejših storitev in spodbujanje močnejših odnosov s strankami.
zaključek
FinTech ni ena izmed številnih poklicnih industrij, ki jih skrbi apokalipsa umetne inteligence. To ne pomeni, da trgovinske organizacije niso zaskrbljene zaradi možnih posledic lažnih podatkov, ki jih poganja AI – ali da strokovnjaki FinTech stvari ne spremljajo.
Vendar pa nobena od hitrejših stopenj modernizacije, ki jo vsiljuje tehnologija, ni edinstvena za FinTech. To je v imenu tehnologije, ki poganja FinTech naprej in ga drži skupaj. To je tisto, po čemer se delovna sila FinTech razlikuje med tehnološko najnaprednejšimi v kateri koli panogi. Mnoge je to tisto, kar jih je sploh pritegnilo v FinTech. Naši strokovnjaki so dobro seznanjeni s situacijo.
