Fintech sektörü gelişmeye devam ettikçe işletmeler, yapay zekanın (AI) operasyonları optimize etme ve müşteri deneyimlerini iyileştirme konusundaki dönüştürücü potansiyelini giderek daha fazla fark ediyor. Tarihsel olarak FinTech gibi sektörler oldukça gelişti
dönüştürücü teknolojiye odaklandık ve bunu değişen müşteri ihtiyaçlarına ayak uydurmak için kullandık. Finansal hizmetler ve bankacılık sektörünün daha geniş dünyası, yapay zekadan yararlanmak için şekillenen çeşitli yeni fikirlerle farklı değil.

Neredeyse her sektör yapay zekanın iş operasyonlarını, müşteri etkileşimlerini ve stratejik hedeflerini dönüştürme potansiyeline sahip olduğunun farkındadır. EY'ler

Avrupa Finansal Hizmetler Yapay Zeka Araştırması Finansal hizmetler sektöründeki Avrupalı ​​liderlerin %77'sinin, Üretken Yapay Zekanın operasyonları üzerinde önemli bir etkiye sahip olacağına inandığını buldu. Birçok sektör gibi FinTech de yapay zekanın gidişatı nasıl değiştirebileceğini öğreniyor
İşletmeler, teknoloji tekliflerini finansal hizmet tabanlı şirketlere entegre ediyor, tüketicilere sunumu geliştiriyor ve finansal katılımı teşvik ediyor. Yapay zeka özellikle tüketici davranışını anlamaya, karmaşık süreçleri otomatikleştirmeye ve karar verme yeteneklerini yükseltmeye yardımcı olur
ve dinamik bir finansal ortamda tüm eleştirel düşünme. Fintech'te yapay zekanın önümüzdeki yıllarda olgunlaşacak çeşitli kullanım durumları var.

FinTech otomasyon dalgasını sürdürüyor

Yapay zekanın FinTech'te yardımcı olabileceği en öne çıkan alanlardan biri otomasyon ve veri yoğun görevlerdir. Son yıllarda FinTech oyuncuları yatırımlarını ödeme süreçlerini modernleştirmeye ve ödeme süreçlerini bypass etmek için dijital para transferlerini kullanmaya yöneltti.
kişisel yardıma ihtiyaç var. EY'ye göre
Küresel FinTech Benimseme Endeksi3 küresel tüketiciden 4'ü artık dijital para transferi ve ödeme ağ geçidi hizmetlerini kullanıyor.

Bu ölçekte bir otomasyon sağlamak için FinTech, kapsamlı veri kümelerini, ödeme modellerini ve insan kapasitesinin ötesindeki anormallikleri analiz eden gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmaya daha açık hale geldi. Bu sadece hataları en aza indirmekle kalmaz, aynı zamanda
Süreçleri hızlandırır, kuruluşların hassasiyet ve çeviklikle, bilgiye dayalı kararlar almasını sağlar.

Kredi puanlama ve karar verme otomasyonu bir süredir mevcuttur. Ancak bu otomasyonun ciddi bir dezavantajı vardı. Bu tür kredi puanlaması veya kararları müşteriye veya finansal kuruluşlara kolaylıkla açıklanamaz. Neden ve ne kadar kesin
kredi kararları verildi veya kredi puanının nasıl iyileştirilebileceği; çözümler bunu müşteriye açıklayacak kadar yaratıcı değildi. Ancak açıklanabilir yapay zeka ve yapay zekanın etkin olduğu kredi puanlama kullanım senaryoları sayesinde bu tür senaryolar kolaylıkla desteklenebilir. Bu yapar
Kredi karar vermede şeffaf olmak büyük bir farktır.

Kişiselleştirme Yoluyla Müşteri Deneyimlerini İyileştiren Kullanım Örnekleri

FinTech'te yapay zekadan yararlanmanın bir başka yolu da kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla müşteri deneyimlerini yükseltmektir. Yapay zeka destekli sohbet robotları, sanal asistanlar olarak hizmet vererek, hangi dilde olursa olsun, günün her saatinde kişiye özel destek sunar. Adreslemeden
Hesap sorgularından ürün önerileri sunmaya kadar, sohbet robotları sesli asistanlarla sorunsuz bir şekilde entegre olarak müşterilere benzersiz kolaylık ve yanıt verme olanağı sağlıyor.

Bir diğer yaygın kullanım alanı ise iletişim merkezlerinde müşteri deneyiminin iyileştirilmesidir. Yapay zeka, müşteri hizmetleri personelinin uzun iletişim geçmişini saniyeler içinde özetlemesine ve geçmiş eylem öğelerini ve kritik tartışmaları gündeme getirmesine yardımcı olmak için kullanılır
saniyeler içinde puan kazanırsınız. Yapay zeka, müşteri hizmetleri desteğinin bilgi tabanları ve öğrenme materyalleri arasında hızlı bir şekilde arama yapmasına yardımcı oluyor ve müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için müşterilerle tartışılan sorunları ve senaryoları ele almanın en iyi yollarını gösteriyor.
arama zamanı.

Dahası, üretken yapay zeka destekli içgörüler ve robot danışmanlık hizmetleri, bireysel yatırım modelleri, risk iştahları, ekonomik ve piyasa hareketleri, çevresel ve sosyal (ESG) arzular vb. temel alınarak kişiselleştirilmiş finansal ve yatırım rehberliğine olanak tanır. 

Mevzuata Uygunluğu Hassasiyetle Optimize Eden Kullanım Örnekleri

FinTech'i yöneten katı düzenleyici ortam göz önüne alındığında, yapay zeka, kara para aklamanın önlenmesi (AML) ve müşterini tanı (KYC) protokolleri gibi temel düzenlemelere uygunluğun sağlanmasında vazgeçilmez olduğunu kanıtlıyor. Uyumluluk kontrollerini otomatikleştirerek ve şüpheli işaretleyerek
AI sistemleri mevzuata uyumu desteklerken uyumluluk risklerini de etkili bir şekilde azaltır.

Örneğin yapay zeka destekli platformlar, potansiyel AML risklerini, anormal işlem kalıpları gibi şüpheli işlem etkinliklerini veya yüksek riskli bölgelerden gelen etkinlikleri belirlemek için çok büyük miktarlarda müşteri verilerini, ödemeleri ve işlemleri inceliyor. Bu
Proaktif yaklaşım, finansal kuruluşlara kara para aklama girişimlerini engelleme ve düzenleyici standartları güvenle destekleme yetkisi verir.

Süreç İyileştirmelerinde, Verimlilikte ve Teslimat Kalitesinde Devrim Yaratan Kullanım Örnekleri

Gelişmiş bir yapay zeka platformu olan GenAI, FinTech ve finansal hizmetler endüstrisinde süreç otomasyonlarında devrim yaratıyor. DevOps'ta GenAI, dağıtım hattını düzene sokabilir, geliştirme ve operasyonlar arasındaki iş birliğini geliştirebilir
Ekipler ve genel verimliliği artırın. GenAI, tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak potansiyel darboğazları belirleyebilir, iş akışlarını optimize edebilir ve yazılım geliştirme yaşam döngüsündeki manuel hataları ortadan kaldırabilir.

Ayrıca, ortam otomasyonunda GenAI, gerçek zamanlı verilere dayalı olarak altyapı ayarlarını dinamik olarak ayarlayabilir ve kaynak tahsisini otomatikleştirerek maliyet tasarrufu ve gelişmiş performans sağlayabilir. Sürekli gelişim alanında GenAI yardımcı olabilir
Kod incelemelerinde geliştirilecek alanları belirleyin ve en iyi uygulamalara ilişkin bilgiler sağlayarak sonuçta üretilen yazılımın kalitesini artırın. GenAI, çeşitli kullanım durumlarıyla, kolaylaştırılmış çözümlere ulaşmak isteyen FinTech sektörü için değerli bir araç olduğunu kanıtlıyor.
ve müşterileri için verimli süreçler.

Yeniliği Deneme Yoluyla Kucaklamak

Son olarak, fintech kuruluşlarının, kendi benzersiz ihtiyaçlarına göre tasarlanmış yapay zeka odaklı fırsatların kilidini açmak için bir deney kültürünü benimsemesi gerekiyor. Makine öğrenimi algoritmalarından doğal dil işleme (NLP) tekniklerine kadar çeşitli yapay zeka teknolojilerinin keşfedilmesi,
Firmaların inovasyonu ve rekabet avantajını teşvik eden yeni kullanım örneklerini ortaya çıkarması.

Örneğin NLP, ürün tekliflerini, pazarlama stratejilerini ve müşteri hizmetleri girişimlerini iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunarak müşteri geri bildirimlerinin duyarlılık analizini kolaylaştırır. Fintech şirketleri sürekli olarak yapay zeka teknolojilerini deneyerek
sürekli gelişen bir ekosistemde sürdürülebilir büyümeyi ve dayanıklılığı teşvik ederek yenilikçiliğin ön saflarında kalabilir.

Sonuç olarak yapay zekanın entegrasyonu, fintech ortamında devrim yaratma konusunda büyük umut vaat ediyor. LTIMindtree bunu, müşterilerinin fintech inovasyonunda yeni ufukların kilidini açmasına yardımcı olarak yapıyor. Bu, kolaylaştırma fırsatlarının belirlenmesini de içerir
giderek dijitalleşen ve rekabetçi bir ortamda başarılı olmaları için finansal kurumları güçlendirmek.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/26006/unlocking-opportunities-for-growth-in-fintech-through-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs