Pandemi sonrası dönemde finansal hizmetlerde giderek daha fazla yapay zeka uygulamalarına tanık oluyoruz. Yapay zekanın yardımıyla, bankacılık ve finans sektörleri artık paraya erişmenin, harcamanın, tasarruf etmenin ve yatırım yapmanın daha akıllı, daha güvenli ve daha pratik yollarına yönelik müşteri beklentilerini karşılamak için yeni seçeneklere sahip.

Finans sektörü, iş otomasyonu, dolandırıcılık tespiti ve sohbet robotu asistanları dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için yapay zekayı (AI) ve makine öğrenimini kullanır. Göre Insider Intelligence'ın Bankacılıkta Yapay Zekası raporu, bankaların çoğunluğu (% 80) yapay zekanın sunduğu potansiyel avantajların gayet iyi farkında.

Finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamaları bankacılık deneyimini nasıl değiştiriyor?

Yapay zekanın finansal kurumlar (FI'ler) tarafından benimsenmesi, teknoloji ilerledikçe, kullanıcı kabul edilebilirliği arttıkça ve düzenleyici ortamlar değiştikçe hızlanacaktır. Bankalar, müşterilere hesaplarına ve finansal danışmanlık hizmetlerine 24 saat erişim sağlayarak, müşteri deneyimini büyük ölçüde geliştirebilir ve AI kullanarak zahmetli operasyonları düzene sokabilir.

FI'lar, önemli iş avantajlarına ve teknoloji meraklısı tüketicilerin baskısına odaklanan tüm finansal hizmetlerde yapay zeka algoritmaları uyguluyor.

Kişisel finans ve yapay zeka

Kişinin finansal sağlığını kontrol etme kapasitesi, finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının benimsenmesini sağlayan şeydir, çünkü tüketiciler finansal özgürlük için can atmaktadır. Yapay zeka, ister 24/7 finansal tavsiye ile doğal dil işleme destekli sohbet robotları sağlıyor olsun, isterse servet yönetimi ürünleri için içgörüleri uyarlıyor olsun, piyasada en iyi oyuncu olmayı hedefleyen her finans kurumu için bir gerekliliktir.

Capital One'ın Eno'su finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının en önemli örneklerinden biridir. Eno, 2017'de piyasaya sürüldüğünde bir ABD bankası tarafından sağlanan ilk SMS metin tabanlı doğal dil asistanıydı. Müşterileri potansiyel hırsızlık veya abonelik hizmetlerindeki fiyat artışları konusunda uyarmak gibi 12'den fazla proaktif özellik sayesinde Eno, içgörüler toplar ve müşteri tahminleri yapar. talepler.

Tüketici finansmanında AI uygulamaları

Yapay zekanın dolandırıcılığı ve siber saldırıları önleme yeteneği, finans endüstrisinde teknoloji için en önemli iş durumlarından biridir. Müşteriler, özellikle Insider Intelligence'ın çevrimiçi ödeme dolandırıcılığından kaynaklanan yıllık kayıpların 48'e kadar ikiye katlanarak 2023 milyar ABD dolarına ulaşacağı öngörüsü ışığında, güvenli hesaplar sunan bankaları ve diğer finans kuruluşlarını arar. Yapay zeka, insanların tipik olarak gözden kaçıracağı kalıp anormalliklerini inceleme ve belirleme kapasitesine sahiptir.

JPMorgan Chase finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarını kullanan bir bankadır. Chase, net gelirinin %50'den fazlasını tüketici bankacılığından elde ediyor; sonuç olarak banka, müşterileri için önemli dolandırıcılık tespit araçlarını hayata geçirdi.

Perakende sektörünün dönüşümünde yapay zekanın öncü rolü

Bir kredi kartı işlemi her yürütüldüğünde, işlemle ilgili bilgiler Chase'in veri merkezlerindeki merkezi bilgisayarlara aktarılarak işlemin sahte olup olmadığı belirlenir. Örneğin, dolandırıcılık eğilimlerini tespit etmek için tescilli bir algoritma uygulamıştır. Chase, AI kullanımının büyük ölçüde yardımcı olduğu Güvenlik ve Güvenilirlik alanındaki güçlü performansı sayesinde Insider Intelligence'ın 2020 ABD Bankacılık Dijital Güven raporunda ikinci sırada yer aldı.

Kurumsal finans uygulamaları ve yapay zeka

Kurumsal finans, kredi risklerini daha doğru bir şekilde tanımlayabildiği ve değerlendirebildiği için yapay zekadan büyük ölçüde yararlanır. Makine öğrenimi ve diğer yapay zeka teknolojileri, kredi taahhütlerini artırabilir ve değerlerini artırmak isteyen işletmeler için finansal riski azaltabilir. İşletme muhasebecileri, analistler, saymanlar ve yatırımcılar uzun vadeli büyüme için çabalarken; AI, daha iyi dolandırıcılık tespiti yoluyla mali suçları da azaltabilir.

US Bank'ın hem orta ofis hem de arka ofis programları yapay zeka kullanır. US Bank, vicdansız aktörlerin belirlenmesine yardımcı olmak için ilgili tüm müşteri verilerinin kilidini açmak ve bunları analiz etmek için derin öğrenmeyi kullanır. Bir Insider Intelligence araştırmasına göre, bu teknolojiyi kara para aklamanın önlenmesi için kullanıyor ve önceki sistemlerin geleneksel yeteneklerine kıyasla çıktıyı iki katına çıkardı.

Otomasyon teknolojileri

Otomasyonun yükselişi endüstrilerde devrim yaratıyor. İşletmelerin üretkenliği artırmasına ve işletme giderlerini düşürmesine yardımcı olduğu için insanlar bu değişikliği memnuniyetle karşılıyor. Eskiden uzun zaman alan ve düşük vasıflı işçilerden oluşan ekiplerin işe alınmasını gerektiren görevler artık hızlı ve kolay bir şekilde tamamlanabiliyor. Örneğin, karakter tanıma, AI tarafından verileri doğrulamak ve belirli kriterlere dayalı raporları otomatik olarak üretmek için kullanılabilir.

Otomasyon, işletmelerin insan hatasını azaltmasına yardımcı olur ve personelin bir makinenin yapamayacağı daha önemli faaliyetler üzerinde çalışması için zaman kazandırır. İstatistikler, AI'nın işletmelerin veri girişi ve diğer tekrar eden süreçlerle ilgili maliyetlerden %70'e kadar tasarruf etmesine yardımcı olabileceğini gösteriyor.

Birçok çok uluslu işletme, yapay zekanın faydalarının farkındadır, bu nedenle ya kendi yapay zeka odaklı çözümlerini oluştururlar ya da benzersiz hedeflerinize uyacak şekilde özelleştirilebilen halihazırda var olan otomasyon çözümlerinden yararlanırlar. Örneğin JP Morgan Chase, belgeleri toplamak, verileri almak ve yasal gerekliliklere uymak için robotik süreç otomasyonu (RPA) kullanıyor.

Ticaret ve yapay zeka

Son on yılda, veriye dayalı yatırımların eğilimi istikrarlı bir artış gösterdi. Veriye dayalı yatırımlar iki yıl önce bir trilyon doları kapattı. Kantitatif veya algoritmik ticaret olarak da bilinen yüksek frekanslı ticarette, AI ve makine öğrenimi sıklıkla kullanılır. Pek çok avantajı olduğu için giderek daha fazla insan bu tür ticaretle uğraşıyor.

Büyük hacimli veriler, yapay zeka güdümlü ticaret algoritmaları tarafından insanlardan çok daha hızlı analiz edilebilir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kullanma yeteneğine sahiptirler. Yargılamalar ve işlemler hızlı bir şekilde yapılabildiğinden, tüccarlar daha hızlı veri işleme sayesinde aynı sürede daha fazla para kazanabilir.

Ek olarak, AI sistemleri büyük miktarda tarihsel veriyi değerlendirebildiğinden, tahminleri daha doğrudur. AI algoritmaları, çeşitli ticaret yöntemlerini test edebilir ve daha yüksek düzeyde doğrulama etkinliği sağlar, böylece tüccarlar belirli bir sistemi kullanmaya karar vermeden önce tüm avantajları ve dezavantajları tartabilir.

AI, en iyi portföyleri sunmak için belirli bir yatırımcının uzun ve kısa vadeli hedeflerini inceleyebilir. Finansal kuruluşlar, tüm portföylerini yönetmek için sıklıkla yapay zekayı kullanır. Çok sayıda işletme, AI'nın tahmin güçlerini de övdü.

Örneğin, Bloomberg tanıttı Alpaka Bloomberg'den alınan gerçek zamanlı piyasa verilerini fiyat hareketlerindeki kalıpları tanıyan derin bir öğrenme algoritmasıyla birleştirerek yatırımcılara yardımcı olan tahmin matrisi.

Dolandırıcılık tespiti

AI ayrıca dolandırıcılıktan kaçınma ve dolandırıcılıkla mücadele etme konusunda oldukça başarılı olduğunu da göstermiştir. Siber suçlular her zaman yeni, daha güçlü stratejiler buluyor, ancak yapay zeka tabanlı çözümler, makine öğrenimi sayesinde bilgisayar korsanlığı taktiklerini hızla yakalayabilir.

Bu yaklaşımlar kredi kartı hırsızlığını önlemede oldukça başarılıdır. Son birkaç yılda e-ticaret ve çevrimiçi işlemlerin artan popülaritesi nedeniyle, bu tür dolandırıcılık sıklığı arttı.

Müşterilerin davranışları, hareketleri ve satın alma kalıplarıyla birlikte yapay zeka güdümlü dolandırıcılık tespit sistemleri kullanılarak analiz edilebilir. Sonuç olarak, belirli bir müşterinin tipik harcama modelinden sapan herhangi bir beklenmeyen etkinliği hızla tespit edebilirler.

Siber farkındalık, balina saldırılarına karşı en önemli araçtır

Finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamaları, bankaların dolandırıcılık ve suç faaliyetleriyle mücadelede kullanabilecekleri bir araç olarak kullanılıyor. AI, örneğin kara para aklamayla mücadele için kullanılabilir. Bir kara para aklama planı, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak anında belirlenerek soruşturmanın maliyeti azaltılabilir.

Kişiselleştirilmiş bankacılık ve AI sohbet botları

Kişiselleştirme ve kullanıcılara ekstra faydalar sunma söz konusu olduğunda yapay zekanın faydaları daha da netleşiyor. Örneğin, bankalar çağrı merkezlerindeki baskıyı azaltırken hızlı yardım sağlamak için yapay zeka destekli sohbet robotları kullanıyor. Çok sayıda sesle kontrol edilen sanal asistan da finans kurumları tarafından kullanılabilir.

Bu çözümler kendi kendine öğrenen olduğundan, ne kadar çok kullanırsanız o kadar etkili olurlar. Hem sohbet botları hem de sanal asistanlar diğer yazılımlara bağlanabilir.

NHS, AI chatbot ile hasta bekleme sürelerini azaltmayı hedefliyor

Örneğin, bakiyeleri kontrol edebilir, ödemeleri planlayabilir ve hesap hareketlerini takip edebilirler.

AI ile haber analizi

Riskten korunma fonları, nasıl çalıştıklarına ilişkin ayrıntıları ifşa etmek istemedikleri için, duyarlılık analizini tam olarak nasıl kullanacaklarını belirlemek zor olabilir. Ancak yapay zeka, dijital pazarlamadaki değerini çoktan kanıtladı ve finans sektörü, onun sosyal medya verilerini kullanma kapasitesinden yararlanabilir.

Makine öğreniminin çeşitli otomasyon ve özelleştirme işlerinin yanı sıra haber trendlerine, sosyal medyaya ve alım satımlar ve hisse senedi fiyatlarıyla ilgili olmayan diğer veri kaynaklarına uygulanacağını tahmin etmek mantıklıdır.

Borsa, ticker sembollerine ek olarak birçok değişkene yanıt verir. Finansal hizmetlerde yapay zeka, yeni modeller bulmak ve sinyalleri tespit etmek için insan sezgisini taklit etmek ve geliştirmek için kullanılabilir. Ancak, bu işleri tamamlamak için yapay zekanın yalnızca verileri analiz etmesi değil, aynı zamanda şu anda zor bir görev olan bağlamını da daha iyi kavraması gerekiyor.

Örneğin, AI destekli chatbotlar soruları hızlı bir şekilde yanıtlayabilir, ancak AI, kullandığı verilerin içeriğini kavrayamadığı için derinlemesine makaleler veya reklam metinleri oluşturmaktan hala uzaktır.

AI'nın kredi kararlarındaki rolü

Ek olarak, bankalar potansiyel borçluları çok daha hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirmek için yapay zekayı kullanarak paradan tasarruf edebilirler. Yapay zeka tabanlı çözümler, bir bankanın seçimini etkileyebilecek çok sayıda değişkeni anında inceleyebilir. Yapay zekanın eski sistemlerden daha gelişmiş kredi puanlama teknikleri kullanması sayesinde bankalar, potansiyel bir borçlunun yüksek riskli bir başvuru sahibi olup olmadığını veya yeterli kredi geçmişine sahip olup olmadığını belirleyebilir.

AI yeteneklerine sahip yazılımlar, daha yüksek bir nesnellik düzeyi sunar. Makinelerin önyargılı olmadığı fikri, özellikle finansal uygulamalar oluştururken çok önemlidir. Bankalar, kredi verme uygulamaları ve dijital bankalar sayesinde bir dizi bireyselleştirilmiş seçenek sunabilir ve akıllı telefon verileri gibi alternatif verileri karar verme sürecine dahil edebilir.

AI, bankaların yanı sıra diğer birçok işletme için avantajlıdır. Örneğin, otomobil kredisi sağlayıcıları, AI kullanmanın kayıpları yılda %23'e kadar azaltmalarına izin verdiğini iddia ediyor.

Birisine göre ders çalışma, İnsanların %80'i bir şeyler satın alırken nakit yerine banka veya kredi kartlarını tercih ediyor. Kredi, tüketiciler için ödemeleri kolaylaştırmaktan daha fazla nedenden dolayı önemlidir.

Güçlü kredi, iş bulmayı, konut kiralamayı ve cazip finansman seçeneklerine erişmeyi kolaylaştırır. Krediler ve kredi kartları için onay süreci çok önemlidir çünkü hayatın pek çok esası kredi geçmişine bağlıdır.

Risk yönetimi ve yapay zeka araçları

Finansta makine öğreniminin bir başka uygulama alanı da risk yönetimidir. Yapay zeka, muazzam işleme kapasitesine sahip olduğundan ve hem organize hem de yapılandırılmamış çok miktarda veriyi işleyebildiğinden, risk yönetimi görevlerini insanlardan çok daha etkili bir şekilde üstlenebilir. Ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları geçmiş tehlikeleri inceleyebilir ve yaklaşmakta olan sorunlara ilişkin herhangi bir uyarı göstergesi arayabilir.

Çeşitli finansal faaliyetleri piyasa ortamından bağımsız olarak gerçek zamanlı olarak izleme yeteneği, AI'nın bankacılık sektörü için birincil faydalarından biridir. Bir kuruluş, herhangi bir önemli değişkeni seçebilir ve ayrıntılı tahminler ve kesin tahminler üretmek için iş planlamasında kullanabilir.

Crest Finans finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamaları sunan bir kiralama firmasıdır. Bu şirket, risk analizi için Amazon Web Services AI kullanıyor ve önemli faydalar gözlemledi. Örneğin, geleneksel veri bilimi yöntemleriyle gelen dağıtım gecikmelerini ortadan kaldırmayı başardı.

AI'nın finansta faydaları

Finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının uygulanması, görev otomasyonu, dolandırıcılık tespiti ve bireyselleştirilmiş öneriler sunma açısından çok büyük avantajlara sahiptir. Yapay zekanın ön ve orta ofiste kullanım durumlarını kullanma yöntemleri, finans endüstrisinde devrim yaratabilir:

• Kesintisiz, XNUMX saat müşteri etkileşimlerini mümkün kılma
• Tekrarlayan görevlere olan ihtiyacı en aza indirme
• İnsan hatasını ve yanlış pozitifleri azaltmak

2025 yılına kadar Kuzey Amerika bankaları, orta ofis görevlerini yapay zeka ile otomatikleştirerek 70 milyar dolar tasarruf edebilir. Ek olarak, 2023 yılına kadar bankaların yapay zeka uygulamalarından potansiyel tasarruflarının 447 milyar dolara eşit olacağı tahmin ediliyor ve bunun 416 milyar doları ön ve orta ofislere ait.

yapay zeka ve fintech

Finansal kurumlar (FI'ler), dijital tekliflere yönelik artan tüketici talebi ve teknoloji meraklısı girişimlerin tehdidi nedeniyle hızla dijital hizmetleri benimsiyor; 2021 yılına kadar küresel bankaların BT bütçeleri 297 milyar dolara çıkacak.

Ukrayna fintech endüstrisi savaşa rağmen büyümeye devam ediyor

Y kuşağı ve Z Kuşağı, ABD'deki bankalar için adreslenebilir en büyük tüketici grubu olarak bebek patlaması kuşağını kısa sürede geride bırakırken, FI'lara BT'lerini genişletmeleri ve yapay zeka maliyetlerinin daha büyük dijital gereksinimlere uyması için baskı yapılıyor. Y kuşağının %78'i mümkünse şubeye gitmediğinden, bu genç müşteriler internet bankacılığı yöntemlerini tercih ediyor.

Dijital yerli tüketiciler arasında genişleyen fırsatlar nedeniyle, geleneksel bankacılık kanalları zaten pandemiden önce çevrimiçi ve mobil bankacılığa doğru ilerliyordu. Bununla birlikte, evde kalma talimatları ülke çapında uygulamaya konulduğu ve müşteriler daha fazla self servis seçeneği aradıkça, koronavirüs dönüşümü önemli ölçüde hızlandırdı. Finansal kurumların (FI'ler), hızla değişen pazarda başarılı olmak ve rekabetçi kalmak istiyorlarsa yapay zekayı dahil etmeleri çok önemlidir.

Kredi kararlarında AI kullanımına örnekler

Yapay zeka teknolojileri, kredi karar verme sürecinde tarihsel olarak yetersiz temsil edilen başvuru sahiplerini daha doğru bir şekilde analiz eden çeşitli göstergelerden yararlanarak, bankalara ve kredi verenlere daha akıllı aracılık yüklenimi kararları vermelerinde yardımcı olur.

Bu işletmeler yapay zeka uygulamalarını finansal hizmetlerde kullanarak bankacılık sektörüne yardımcı olmaktadır.

Bu yeni

Bu yeni sorumlu kredi vermeyi teşvik etmek amacıyla birincil olmayan müşterilere, şirketlere ve bankalara üstün analitik ve teknoloji sağlamak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanan Colossus platformunu geliştirdi.

Colossus, müşterilerin beklenmedik tüketim harcamaları ve küçük işletmeler için banka kredileri gibi konularda, borç vereni veya alıcıyı zor durumda bırakmadan pratik çözümler bulmasına yardımcı olur.

Veri Robotu

Veri bilimcileri, iş analistleri, yazılım mühendisleri, yöneticiler ve BT profesyonellerinin tümü, makine öğrenimi araçlarından yararlanabilir. Veri Robotu sunmaktadır.

DataRobot, hileli kredi kartı işlemleri, dijital servet yönetimi, doğrudan pazarlama, blockchain, borç verme ve diğer konularda karar verme sürecini iyileştirmek için finansal kurumlara ve işletmelere hızla gelişen güvenilir tahmin modellerinde yardımcı olur.

DataRobot'un yazılımı, hangi tüketicilerin temerrüde düşme olasılığının daha yüksek olduğunu belirleyerek, alternatif borç verme şirketlerinin daha doğru yüklenim kararları vermesine yardımcı olur.

Lezzet Yapay Zekası

Lezzet Yapay Zekası çok az veya hiç kredi geçmişi veya bilgisi olmayan müşterileri değerlendirmede işletmelere yardımcı olan yapay zeka destekli bir platformdur.

Teknoloji, on binlerce veri seti kullanır ve kredi verenlere geçmişte "risk altında" kabul edilen insan gruplarını değerlendirmede yardımcı olmak için şeffaflık sunar.

Şirkete göre, makine öğrenimi sigortacılığından yararlanan otomatik borç verenler kayıpları %25'ten fazla azalttı, riski daha doğru tahmin etti ve kayıpları yılda %23 oranında azalttı.

güvenli

Müşterilerin katı KYC gereksinimlerine uymasına yardımcı olmak için, güvenli başvuranın çevrimiçi, çevrimdışı ve sosyal verilerini incelemek için finansal hizmetlerde makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarını kullanan bir kimlik doğrulama sistemi olan ID+ Platformunu geliştirdi.

Sistem, başvuranın bilgilerinin yasal olarak kullanılıp kullanılmadığını belirlemek için e-posta adresleri, telefon numaraları, IP adresleri ve proxy'ler gibi veriler üzerinde tahmine dayalı veri bilimi çalıştırır.

Socure'un web sitesine göre Capital One, Chime ve Wells Fargo gibi kuruluşlar bu araçları kullanıyor.

Okrolus

Okrolus yapay zeka ve insan doğrulamasını harmanlayan belge işleme yazılımı sağlamak için finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarını kullanan başka bir firmadır. İşletmeler, kuruluşlar ve kişiler, yazılımı kullanarak belgeleri daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir. Ocrolus'un yazılımı, kredi uygunluğunu belirlemek için banka ekstreleri, maaş bordroları, vergi beyannameleri, ipotek başvuruları, faturalar ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli belgeleri inceler.

Şirket, ipotek kredisi, işletme kredisi, tüketici kredisi, kredi puanlama ve KYC'ye odaklanmaktadır. Ocrolus, bir kişinin kredi durumunu kontrol etmeyi daha az müdahaleci, daha kolay ve daha adil hale getirmek istiyor.

Risk yönetiminde AI kullanımına örnekler

Finans dünyasında vakit nakittir, ancak risk düzgün yönetilmezse felaket olabilir. Birçok işletme için hız ve koruma, doğru tahminlere bağlıdır.

Finansal hizmetlerde makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları, finansal işletmeler tarafından daha kesin ve hızlı modeller geliştirmek için kullanılıyor. Bu tahminler, finans uzmanlarına eğilimleri görmek, riskleri tanımak, personeli kurtarmak ve bir sonraki planlama için daha iyi bilgi sağlamak için mevcut verileri kullanma konusunda yardımcı olur.

Aşağıda listelenen kuruluşlar, finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının bankalara ve finansal kurumlara risk yönetimi ve tahmin geliştirmelerinde nasıl yardımcı olduğuna dair yalnızca birkaç örnektir.

Simudyne

Finansal kurumlar, aşağıdakileri kullanarak stres testi değerlendirmeleri üstlenebilir: Simudyne'nin platform ve kapsamlı pazar bulaşma testleri yürütür. İşletme, finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının sağladığı araçlar sayesinde yönetişim, çevre, sosyal ve risk yönetimi için simülasyon çözümleri sunuyor.

Yaygın olarak kullanılan ve özel işlevler için bir kod kitaplığı, aracı tabanlı modelleme kullanan Simudyne'nin güvenli simülasyon yazılımı tarafından sağlanır. Şirketin web sitesine göre, ortaklarından bazıları Mastercard ve Microsoft'u içeriyor.

Kensho Teknolojileri

JP Morgan, Bank of America ve Morgan Stanley gibi önde gelen finans kuruluşları, makine zekası ve veri analitiği kullanıyor. Kensho, bir S&P Global firması.

Kensho'nun analitik yazılımı, bulut bilgi işlem ile doğal dil işlemeyi birleştirerek karmaşık finansal sorunlara anlaşılması kolay ve tablolardan ve belgelerden hızla bilgi çıkarabilen yanıtlar sağlar.

Forbes'a göre, Brexit'i takip eden günlerde Kensho'nun yapay zeka destekli veri tabanına erişen tüccarlar, İngiliz sterlininde önemli bir düşüşü hızlı bir şekilde tahmin etmek için verileri kullandı.

SenfoniAI

İşletmelerin ve kuruluşların karmaşık zorlukların üstesinden gelmesi için, Ayasdi finansal hizmetlerde bulut tabanlı ve on-premise yapay zeka uygulamaları geliştirmektedir.

Ayasdi, fintech sektöründeki işletmeler tarafından riski anlamak ve yönetmek, müşteri isteklerini öngörmek ve hatta kara para aklamayı önleme prosedürlerini desteklemek için kullanılır.

Ayasdi, kara para aklamayı önleme tespitine yönelik çözümleri ile bankalara kara para aklamaya karşı mücadelelerinde yardımcı olur. Soruşturmaların çok sayıda olması finans kurumlarını ciddi şekilde zorladı.

Yuvarlama

1990'ların ortasından bu yana, finans sektörü önemli bir gelişme kaydetti. Dijital teknolojilerin bu sektör üzerinde önemli bir etkisi oldu ve dijital bankalar ve mobil bankacılık sayesinde artık her zamankinden daha fazla dijitalleşiyor. Hangi sektörde olursa olsun bugün herhangi bir endüstride en önemli rekabet avantajları hız ve kolaylıktır.

Y kuşağı ve Z kuşağı, iş gücünün çoğunu oluşturdukları için gerekli tüm bilgileri mobil cihazlarının ekranlarına dokunarak almaya ve satın alma işlemi yapmaya alışkındır.

Bankacılık sektörünün dijitalleşmeye geçişi, rekabeti artırdı ve Chime veya Varo gibi yalnızca çevrimiçi iş yapan sözde neo-bankaların ortaya çıkmasına neden oldu. Google gibi bazı dijital firmalar bile tüketici bankacılığı pazarına bakmaya başlıyor.

2030 olarak, uzmanlar tahmin ediyor ki AI, finans kurumlarına kabaca 1 trilyon dolar kazandıracak. Araştırmalar, bankaların %32'sinden fazlasının halihazırda yapay zekadan yararlanan konuşma tanıma, tahmine dayalı analitik ve gelişmiş öneri motorları uyguladığını gösteriyor. Her gün finansal hizmetlerde yeni yapay zeka uygulamaları keşfediliyor ve işletmeler, benzersiz ihtiyaçları için yapay zeka kullanmak üzere eğitiliyor.

Müşteri deneyimini geliştirmek için AI uygulaması, inovasyondaki en güçlü trendlerden biridir. İşletmeler bu teknolojilerin sağlayabileceği faydaları gördükçe, algoritmik analitik, görev otomasyonu ve süreç otomasyonu da finansta popülerlik kazanıyor.

Ek olarak, robotlar işletmelerin daha az personel istihdam etmesine olanak tanır. Robotik süreç otomasyonu, karadaki personele göre beş kat, denizaşırı personele göre ise üç kat daha ucuz. Gartner.

Robotik otomasyon süreci, teknik olarak akıllı olmayan kural tabanlı sistemler kullansa da, bu teknoloji sıklıkla farklı AI çözümleriyle birleştirilir. En yaygın yapay zeka teknolojisi, muhtemelen bankaların ve bir bütün olarak finans sektörünün nasıl değiştiği üzerinde önemli bir etkiye sahip olan makine öğrenimidir.

Bankacılık sektörü, makine öğreniminin halihazırda muazzam bir potansiyele sahip olduğunu kanıtlamış olduğu birçok alandan yalnızca biri. Finans sektörü için makine öğreniminin birincil avantajları, muazzam miktarda verinin toplanması, işlenmesi ve düzenlenmesi ile ilgilidir.

Makine öğrenimine dayalı çözümler, minimum düzeyde insan müdahalesi gerektirir veya hiç gerektirmez. Geçmiş verilerdeki kalıpları belirleyerek ve bu içgörüleri gelecekte verilerle çalışmak için uygulayarak geçmiş verilerden bilgi edinme kapasitesine sahiptirler. Ek olarak, bazı çözümler bu kalıpları kullanarak tahminler oluşturur.

Otomasyon ve makine öğrenimi, yapay zeka tartışılırken en sık tartışılan konulardır. Bu AI alt kümeleri aslında oldukça faydalıdır ve işletmelerin yeni teknolojinin avantajlarını ve yatırım getirisini hemen değerlendirmelerine olanak tanıyarak çok hızlı bir şekilde dikkate değer sonuçlar verebilirler. Bununla birlikte, yapay zekanın daha az belirgin uygulamaları yine de oldukça ilgi çekicidir.

Örneğin ses tanıma, kullanıcıların yalnızca akıllı telefonlarıyla konuşarak finansal işlemleri gerçekleştirmelerini mümkün kılıyor. Bir işletme sohbet botları kullanıyorsa, bu teknoloji de inanılmaz derecede faydalıdır.

Sonuç

Finans sektörü, yapay zeka tabanlı çözümler kullanmanın potansiyel avantajlarını her zaman kabul etmiştir. Bununla birlikte, COVID-19 sonrası dönemin yaygın etkileri, yapay zekayı bir seçenekten çok bir gereklilik haline getirdi. Çoğu kişi giderek daha fazla dijital araçları kullanmayı tercih ediyor ve bu da geleneksel bankacılık kanallarından sanal AI tabanlı hizmetlere geçiş paradigmasını her zamankinden daha önemli hale getiriyor. Finansal hizmetlerde yapay zeka uygulamalarının bankacılığın geleceğini belirleyeceği aşikar.

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.Buraya Tıkla
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2022/11/artificial-intelligence-applications-in-financial-services/