Under året då artificiell intelligens (AI) hade sin mest spektakulära offentliga debut, kan det se ut som att maskininlärning (ML) har reducerats till en modefluga.
Det är dock det längst möjliga från sanningen. Även om det kanske inte är lika populärt som tidigare, är maskininlärning fortfarande mycket efterfrågad idag. Detta för att djupinlärning ska kunna användas för att träna generativ AI. FinTech är inget undantag.
Med en beräknad global marknadsstorlek på cirka 158 miljarder USD 2020 och stigande med en sammansatt årlig tillväxttakt på 18 % (CAGR) för att nå en svindlande $ 528 miljard vid 2030, är maskininlärning ett av de mest värdefulla verktyg som finns tillgängliga för finansinstitutioner för processoptimering. Och i slutändan, eftersom vår senaste State of AI-studie går på djupet, spara utgifter.
Använd fall av maskininlärning i FinTech
Maskininlärning löser några av branschens kärnfrågor. Bedrägerier, till exempel, påverkar mer än bara försäkringar eller kryptovalutor. Dessutom överskrider stark regelefterlevnad domängränser. Oavsett din bransch eller typ av verksamhet erbjuder maskininlärning inom finans en mängd olika sätt att omvandla problem till vinster.
1. Algoritmisk handel
Många företag använder den mycket framgångsrika taktiken med algoritmisk handel för att automatisera sina finansiella val och öka transaktionsvolymen. Det innebär att utföra handelsorder enligt förskrivna handelsdirektiv som möjliggörs av maskininlärningsalgoritmer. Eftersom det skulle vara svårt att replikera frekvensen av affärer som görs av ML-teknik manuellt, investerar varje betydande finansiellt företag i algoritmisk handel.
2. Upptäcka och förhindra bedrägerier
Maskininlärningslösningar inom FinTech lär sig ständigt och anpassar sig till nya bluffmönster, vilket förbättrar säkerheten för ditt företags verksamhet och kunder. Detta står i motsats till den statiska karaktären hos klassisk regelbaserad bedrägeriupptäckt.
Algoritmer för maskininlärning kan identifiera misstänkt aktivitet och invecklade bedrägerimönster med stor noggrannhet genom att undersöka stora datamängder.
IBM visar hur maskininlärning (ML) kan identifiera bedrägerier i upp till 100 % av transaktionerna i realtid, vilket gör att finansinstitutioner kan minimera förluster och vidta omedelbara åtgärder i händelse av fara.
FinTech-system som använder maskininlärning (ML) kan upptäcka många former av bedrägerier, inklusive identitetsstöld, kreditkortsbedrägeri, betalningsbedrägerier och kontoövertaganden. Detta möjliggör fullständig säkerhet mot ett brett spektrum av hot.
3. Regelefterlevnad
Regulatory Technology (RegTech)-lösningar är bland de mest populära användningsfallen för maskininlärning inom bankverksamhet.
ML-algoritmer kan identifiera samband mellan rekommendationer eftersom de kan läsa och lära av enorma regulatoriska dokument. Således, Molnlösningar med integrerade maskininlärningsalgoritmer för finanssektorn kan automatiskt spåra och övervaka regulatoriska förändringar.
Bankorganisationer kan också hålla ett öga på transaktionsdata för att upptäcka oegentligheter. ML kan garantera att konsumenttransaktioner uppfyller myndighetskrav på detta sätt.
4. Börs
De enorma volymerna av kommersiell aktivitet genererar stora historiska datamängder som erbjuder oändlig inlärningspotential. Men historiska data är bara grunden på vilken prognoser bygger.
Maskininlärningsalgoritmer tittar på realtidsdatakällor som nyheter och transaktionsresultat för att identifiera mönster som förklarar aktiemarknadens funktion. Nästa steg för handlare är att välja ett beteendemönster och bestämma vilka maskininlärningsalgoritmer som ska införlivas i sin handelsstrategi.
5. Analys och beslutsfattande
FinTech använder maskininlärning för att hantera och förstå stora mängder data på ett tillförlitligt sätt. Genom integreringen av dataanalystjänster erbjuder den grundligt undersökta insikter som påskyndar beslutsfattandet i realtid samtidigt som det sparar tid och pengar. Dessutom förbättrar denna teknik hastigheten och noggrannheten för att förutsäga framtida marknadsmönster.
FinTech-företag kan också använda prediktiv analys teknologier för att utveckla innovativa, framåtblickande lösningar som anpassar sig till förändrade konsumentkrav och marknadstrender. Med hjälp av dataanalys och maskininlärningstjänster som arbetar tillsammans kan FinTech-företag förutse och framgångsrikt möta nya finansiella behov tack vare denna proaktiva strategi.
Hur drar företag nytta av maskininlärning i FinTech?
Ovanstående punkter belyser användningsfallen för maskininlärning, men hur är det med detaljerna? Hur kan de viktigaste fördelarna med ML i FinTech bäst sammanfattas om de begränsas till ett litet antal objektiva punktpunkter?
1. Automatisera repetitiva processer
Automatisering är förmodligen den mest uppenbara maskininlärningsfördelen för FinTech, med flera fördelar. För att validera klientinformation i realtid utan att kräva manuell inmatning, kan till exempel maskininlärningsalgoritmer påskynda kundintroduktionsprocessen.
Dessutom, genom att avskaffa nödvändigheten av mänsklig datainmatning, sparar automatisering av avstämning av finansiella transaktioner tid och pengar. Resten av ditt team kommer att dra nytta av automatisering på mer subtila sätt. ML-driven automation tar bort det tråkiga arbetet som hindrar dina proffs från att arbeta med viktigare projekt.
2. Tilldelning av resurser
Genom mönsterigenkänning etablerar maskininlärning den bästa allokeringen av medel, arbetskraft och teknik. Som sagt tidigare använder robo-rådgivare maskininlärning (ML) i FinTech-investeringsförvaltning för att bedöma varje kunds riskprofil och allokera tillgångar för att säkerställa att varje kunds portfölj är i synk med deras finansiella mål och risktolerans.
Dessutom erbjuder chatbots som drivs av maskininlärning kundvård dygnet runt genom att allokera resurser effektivt för att hantera en stor mängd konsumentförfrågningar. På så sätt kan FinTech-företag öka omfattningen av sina erbjudanden utan att nämnvärt öka driftskostnaderna.
3. Minska kostnaderna genom prediktiv analys
FinTech-företag kan hitta möjligheter till kostnadsreduktion med hjälp av maskininlärningsdriven prediktiv analys. Till exempel kan maskininlärning (ML) förutsäga fallissemang i lån, vilket gör det möjligt för långivare att spendera resurser mer effektivt för att minska potentiella förluster.
En annan finansiell plats använder kundmönsterforskning för att skapa en liknande situation. Företag kan proaktivt behålla kunder och sänka kostnaderna för att rekrytera nya genom att använda maskininlärning för att förutsäga kundomsättning.
4. Databehandling
FinTech mjukvaruutveckling företag kan utnyttja teknologier som optisk teckenigenkänning (OCR) och andra automatiserade dokumentbehandlingssystem för att extrahera viktiga datadrivna insikter, eftersom maskininlärning hanterar storskalig databearbetning och analys.
Detta minskar avsevärt ett företags beroende av betydande dataanalysteam och relaterade kostnader genom att automatisera processer som hantering av låneansökningar, KYC-kontroller (Känn din kund) och regelefterlevnad.
Fallstudier av implementering av maskininlärning i FinTech
Maskininlärning har erbjudit värde till FinTech-programutvecklingsindustrin. Här är några bra fallstudier runt om i världen.
1. Credgenics
År 2022 uppnådde Credgenics, en indisk SaaS-startup som specialiserat sig på juridisk automation och inkasso, en Totalt 47 miljarder dollar lånebok, efter att ha behandlat över 40 miljoner privatlån.
Över 100 företagskunder har gynnats av lägre kostnader och insamlingstider, ökad juridisk effektivitet och högre upplösnings- och insamlingshastigheter på grund av deras maskininlärningsdrivna lösningar.
2. JPMorgan Chases kontraktsunderrättelser
Under 2017 presenterade den största banken i USA en kontraktsintelligens (COiN)-plattform som kraftigt utnyttjade naturlig språkbehandling (NLP) för att göra det möjligt för datorer att förstå röst och handskrift.
Det primära målet med COiN var att automatisera arbetsintensiva, repetitiva manuella processer, som att granska kommersiella kreditavtal, som beräknades kräva upp till 360,000 XNUMX arbetstimmar i instans av JPMorgan Chase. COiN kunde slutföra uppgiften på några sekunder.
3. Wells Fargo
Wells Fargo är ett världsomspännande finansiellt tjänsteföretag med huvudkontor i USA som använder maskininlärningslösningar som NLP, djupt lärande, neurala nätverk och prediktiv analys gör det möjligt att hantera individuella och bulkklientdatapunkter.
Vad gör detta anmärkningsvärt? Förmågan att identifiera avsikten bakom en kunds formulering i klagomål, som kan förbises under en typisk avskriftsläsning. Detta gör det möjligt för organisationen att effektivisera verksamheten, tillhandahålla effektivare tjänster och främja starkare kundrelationer.
Slutsats
FinTech är inte en av flera professionella branscher som oroar sig för AI-apokalypser. Det betyder inte att handelsorganisationer inte är bekymrade över de potentiella följderna av AI-driven falsk data - eller att FinTech-proffs inte håller ett öga på saker och ting.
Men ingen av de snabbare moderniseringstakten som tvingas fram av tekniken är unik för FinTech. Det är i teknikens namn som driver FinTech framåt och håller ihop det. Det är det som skiljer FinTech-arbetsstyrkan som en av de mest tekniskt avancerade i någon bransch. För många var det det som drog dem till FinTech i första hand. Våra experter är väl förtrogna med situationen.
