Fintech har utvecklats radikalt under de senaste åren, inte minst tack vare artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Genom att påverka allt från kärnverksamheten till hur vi fattar kritiska beslut har AI och ML hittat sin väg till praktiskt
varje spricka i finanssektorn. Det är därför AI-utgifterna inom fintech är det
förutsagda att ha mer än tredubblats mellan 2019 och slutet av detta år. Men vart går denna AI-investering? Och hur formar AI och ML framtiden för fintech?
Sju sätt AI och ML förändrar Fintech
Robo-rådgivare
Idén med robo-rådgivare är inget speciellt nytt. De har knackat runt sedan Wealthfront (tidigare känd som KaChing) lanserades 2008. Men deras kapacitet och sättet de fungerar på är helt annorlunda än deras ursprungliga inkarnation,
tack vare AI och ML. Algoritmdrivna, robo-rådgivare har gått från frågeformulär med kryssruta till bona fide digitala investeringsportföljförvaltare, som kan tillhandahålla skräddarsydd investeringsrådgivning relaterad till varje användares unika ekonomiska mål och situationer.
Och de kan bara göra detta genom AI och ML.
Processoptimering
Processoptimering är förmodligen vad de flesta tänker på när det kommer till att tillämpa både AI och ML. Och inom fintech har de spårat allt, från att skapa rapporter till kundservice. Genom att automatisera dessa repetitiva, tidskrävande uppgifter, AI och ML
har strömlinjeformade processer, vilket resulterar i betydande tids- och kostnadsbesparingar samtidigt som produktiviteten ökar. Istället för att ersätta personal – som alltid har varit den inneboende rädslan med AI och ML – frigör de dem för att fokusera på de frågor där teknik kanske inte är
så användbart.
När vi går framåt kommer AI och ML att fortsätta att öka sitt värde på denna arena genom implementering i Big Data-analys. Gör det möjligt för fintech-företag att äntligen maximera värdet av den data som de har kunnat komma åt men inte enkelt analysera
i åratal. Lägger till ökad intelligens till den hastighet som AI och ML redan tillför fintech.
Kredit poäng
AI och ML har redan haft en betydande inverkan på kreditvärdering. Genom att göra det möjligt för varumärken att undvika de traditionella – vissa kan säga föråldrade – metoder som används av etablerade kreditvärderingsbyråer, AI och ML möjliggör analys av många personliga datapunkter,
ger en mycket mer exakt och personlig bedömning av kreditvärdighet. Och öppna finansiella dörrar för människor och företag som tidigare kan ha funnit att alla kreditvägar är stängda och föra nya kunder med lägre risk till finansiella institutioner.
Vilket naturligtvis har inneburit snabbare och effektivare lånegodkännanden.
Säkerhet
Säkerhet har varit den viktigaste faktorn för alla fintechs i decennier, och i takt med att kampen mot bedrägerier intensifieras, tillhandahåller AI och ML några av de mest innovativa lösningarna. Från dokumentanalys till övervakning av transaktionsmönster, AI och ML
ge fintechs möjlighet att snabbt identifiera och reagera på bedräglig aktivitet, vilket skapar en säkrare finansiell miljö för alla.
Kundservice
Kundservice är ett ständigt fokus för de flesta företag, och AI och ML arbetar för att förändra hur det levereras inom finanssektorn. Avancerade chatbots erbjuder personliga och omedelbara svar på kundfrågor. Den snabba handläggningen
av data gör det möjligt för chatbotar och kundtjänstoperatörer att erbjuda skräddarsydda tjänster och råd om produkter anpassade till varje kunds behov och lösningar som kan svara på individuella problem. Tillåter fintechs att ta ett proaktivt förhållningssätt till kundservice
tar bort behovet av brandbekämpning och ersätter det med en dynamisk, personlig och tillfredsställande kundupplevelse.
Personlig marknadsföring
GDPR förändrade sättet som de flesta företag närmar sig digital marknadsföring. Dagarna av generella e-postmeddelanden är förbi, istället ser vi ett mer nyanserat tillvägagångssätt, och AI och ML påskyndar och förbättrar detta med en grad av personalisering som tidigare var ouppnåelig.
Vi har diskuterat rollerna för chatbotar och virtuella assistenter, men med AI som kan använda kunddata, såsom tidigare transaktioner, sökhistorik och aktiviteter på sociala medier, för att skapa personliga marknadsföringsstrategier och rekommendationer, marknadsföring direkt
blir mer intressant och effektiv.
Prediktiv analys
Med AI och ML har analys blivit så mycket snabbare, enklare och exakt, vilket har betytt flera saker för fintechs. Som nämnts ovan ger det möjligheten att exakt segmentera kunder för marknadsföring. Det gör det möjligt för fintech-företag att analysera stora kunder
data, vilket gör förutsägelser om framtida beteenden och preferenser mer korrekta. Och det gör det möjligt att skräddarsy tjänster och produkter för att möta kundernas behov på individ- och gruppnivå, vilket gör det möjligt att förutse marknadens krav och gör det möjligt för företag att
ligga i framkanten av sin bransch.
Att integrera AI och ML i fintech har resulterat i ett nästan fullständigt paradigmskifte för branschen på alla nivåer. Från kundservice till produktplanering och kärnadministration, fintech-landskapet omformas i grunden, med förbättrad
effektivitet, upplevelser, tjänster och personalisering, vilket ger fördelar för kunder och företag i lika stor utsträckning. Och resan är långt ifrån över. Både AI och ML är fortfarande i sina tidiga år, och ytan av potentialen de kan tillföra fintech
har knappt blivit repad.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
