Vào năm mà trí tuệ nhân tạo (AI) có màn ra mắt công chúng ngoạn mục nhất, có vẻ như học máy (ML) đã trở thành một thứ mốt nhất thời.
Tuy nhiên, đó là điều xa nhất có thể từ sự thật. Ngay cả khi nó có thể không còn phổ biến như trước, học máy vẫn có nhu cầu rất lớn ngày nay. Điều này là để học sâu có thể được sử dụng để đào tạo AI sáng tạo. FinTech cũng không ngoại lệ.
Với quy mô thị trường toàn cầu dự kiến vào khoảng 158 tỷ USD vào năm 2020 và tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 18% để đạt mức đáng kinh ngạc. $ 528 tỷ bởi 2030, học máy là một trong những công cụ có giá trị nhất dành cho các tổ chức tài chính để tối ưu hóa quy trình. Và cuối cùng, khi nghiên cứu Trạng thái AI gần đây nhất của chúng tôi đi sâu hơn, hãy tiết kiệm chi phí.
Các trường hợp sử dụng học máy trong FinTech
Học máy đang giải quyết một số vấn đề cốt lõi của ngành. Ví dụ, gian lận không chỉ ảnh hưởng đến bảo hiểm hoặc tiền điện tử. Hơn nữa, việc tuân thủ quy định mạnh mẽ vượt qua ranh giới tên miền. Bất kể ngành hoặc loại hình kinh doanh của bạn là gì, học máy trong tài chính cung cấp nhiều cách khác nhau để chuyển mối quan tâm thành lợi nhuận.
1. Giao dịch thuật toán
Nhiều doanh nghiệp sử dụng chiến thuật giao dịch thuật toán rất thành công để tự động hóa các lựa chọn tài chính của họ và tăng khối lượng giao dịch. Nó đòi hỏi phải thực hiện các lệnh giao dịch theo các chỉ thị giao dịch được viết sẵn bằng thuật toán học máy. Vì khó có thể tái tạo tần suất giao dịch được thực hiện bằng công nghệ ML theo cách thủ công nên mọi công ty tài chính lớn đều đầu tư vào giao dịch thuật toán.
2. Phát hiện và ngăn chặn gian lận
Các giải pháp máy học trong FinTech không ngừng học hỏi và thích ứng với các hình thức lừa đảo mới, cải thiện sự an toàn cho hoạt động của công ty bạn và khách hàng. Điều này trái ngược với bản chất tĩnh của phát hiện gian lận dựa trên quy tắc cổ điển.
Các thuật toán dành cho máy học có thể xác định hoạt động đáng ngờ và các kiểu lừa đảo phức tạp với độ chính xác cao bằng cách kiểm tra các tập dữ liệu khổng lồ.
IBM chứng minh cách học máy (ML) có thể xác định gian lận trong tối đa 100% giao dịch trong thời gian thực, cho phép các tổ chức tài chính giảm thiểu tổn thất và hành động kịp thời trong trường hợp nguy hiểm.
Các hệ thống FinTech sử dụng máy học (ML) có thể phát hiện nhiều hình thức lừa đảo, bao gồm trộm danh tính, gian lận thẻ tín dụng, gian lận thanh toán và chiếm đoạt tài khoản. Điều này cho phép bảo mật hoàn toàn trước một loạt các mối đe dọa.
3. Tuân thủ quy định
Giải pháp Công nghệ điều tiết (RegTech) là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của học máy trong ngân hàng.
Thuật toán ML có thể xác định mối tương quan giữa các khuyến nghị vì chúng có thể đọc và học hỏi từ các tài liệu quy định khổng lồ. Như vậy, Giải pháp đám mây với các thuật toán học máy tích hợp cho lĩnh vực tài chính có thể tự động theo dõi và giám sát các thay đổi về quy định.
Các tổ chức ngân hàng cũng có thể theo dõi dữ liệu giao dịch để phát hiện những điểm bất thường. ML có thể đảm bảo rằng các giao dịch của người tiêu dùng đáp ứng các yêu cầu quy định theo cách này.
4. Thị trường chứng khoán
Khối lượng lớn hoạt động thương mại tạo ra các tập dữ liệu lịch sử lớn thể hiện tiềm năng học hỏi vô tận. Nhưng dữ liệu lịch sử chỉ là nền tảng để xây dựng dự báo.
Các thuật toán học máy xem xét các nguồn dữ liệu theo thời gian thực như tin tức và kết quả giao dịch để xác định các mô hình giải thích hoạt động của thị trường chứng khoán. Bước tiếp theo dành cho các nhà giao dịch là chọn mô hình hành vi và xác định thuật toán học máy nào sẽ kết hợp vào chiến lược giao dịch của họ.
5. Phân tích và ra quyết định
FinTech sử dụng máy học để xử lý và hiểu lượng lớn dữ liệu một cách đáng tin cậy. Thông qua việc tích hợp các dịch vụ phân tích dữ liệu, nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc được điều tra kỹ lưỡng giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định theo thời gian thực đồng thời tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Ngoài ra, công nghệ này còn cải thiện tốc độ và độ chính xác của việc dự báo các mô hình thị trường trong tương lai.
Các công ty FinTech cũng có thể sử dụng phân tích tiên đoán công nghệ để phát triển các giải pháp đổi mới, tiên tiến, thích ứng với nhu cầu đang thay đổi của người tiêu dùng và xu hướng thị trường. Với sự trợ giúp của các dịch vụ phân tích dữ liệu và máy học cùng hoạt động, các công ty FinTech có thể thấy trước và giải quyết thành công các nhu cầu tài chính mới nhờ chiến lược chủ động này.
Các công ty được hưởng lợi như thế nào từ việc học máy trong FinTech?
Những điểm trên nêu bật các trường hợp sử dụng của học máy, nhưng còn chi tiết cụ thể thì sao? Làm thế nào có thể tóm tắt những ưu điểm chính của ML trong FinTech nếu bị giới hạn ở một số ít dấu đầu dòng khách quan?
1. Tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại
Tự động hóa có thể là lợi ích học máy rõ ràng nhất đối với FinTech, có một số lợi thế. Ví dụ: để xác thực thông tin khách hàng trong thời gian thực mà không yêu cầu nhập thủ công, thuật toán học máy có thể đẩy nhanh quá trình giới thiệu khách hàng.
Hơn nữa, bằng cách loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu của con người, việc tự động hóa việc đối chiếu các giao dịch tài chính sẽ tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Những người còn lại trong nhóm của bạn sẽ được hưởng lợi từ tự động hóa theo những cách tinh tế hơn. Tự động hóa dựa trên ML sẽ loại bỏ công việc tẻ nhạt ngăn cản các chuyên gia của bạn thực hiện các dự án quan trọng hơn.
2. Phân bổ các nguồn lực
Thông qua nhận dạng mẫu, học máy thiết lập sự phân bổ kinh phí, lao động và công nghệ tốt nhất. Như đã nói trước đây, cố vấn robot sử dụng máy học (ML) trong quản lý đầu tư FinTech để đánh giá hồ sơ rủi ro của từng khách hàng và phân bổ tài sản để đảm bảo danh mục đầu tư của mỗi khách hàng đồng bộ với mục tiêu tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của họ.
Hơn nữa, các chatbot được hỗ trợ bởi máy học cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng 24/7 bằng cách phân bổ nguồn lực hiệu quả để xử lý khối lượng lớn yêu cầu của người tiêu dùng. Bằng cách này, các công ty FinTech có thể tăng phạm vi cung cấp của mình mà không làm tăng đáng kể chi phí hoạt động.
3. Giảm chi phí thông qua phân tích dự đoán
Các công ty FinTech có thể tìm thấy cơ hội giảm chi phí với sự trợ giúp của phân tích dự đoán dựa trên máy học. Ví dụ: trong việc cho vay, máy học (ML) có thể dự đoán các khoản nợ không trả được, cho phép người cho vay chi tiêu nguồn lực hiệu quả hơn để giảm tổn thất có thể xảy ra.
Một địa điểm tài chính khác sử dụng nghiên cứu mô hình khách hàng để tạo ra tình huống tương tự. Các doanh nghiệp có thể chủ động giữ chân khách hàng và giảm chi phí tuyển dụng khách hàng mới bằng cách sử dụng máy học để dự đoán doanh thu của khách hàng.
KHAI THÁC. Xử lí dữ liệu
Phát triển phần mềm FinTech các công ty có thể tận dụng các công nghệ như nhận dạng ký tự quang học (OCR) và các hệ thống xử lý tài liệu tự động khác để rút ra những hiểu biết quan trọng dựa trên dữ liệu, vì học máy xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn.
Điều này giúp giảm đáng kể sự phụ thuộc của công ty vào các nhóm phân tích dữ liệu lớn và các chi phí liên quan bằng cách tự động hóa các quy trình như xử lý đơn xin vay vốn, kiểm tra Nhận biết khách hàng (KYC) và tuân thủ quy định.
Nghiên cứu điển hình về việc triển khai học máy trong FinTech
Học máy đã và đang mang lại giá trị cho ngành phát triển phần mềm FinTech. Dưới đây là một số nghiên cứu trường hợp tuyệt vời trên toàn cầu.
1. Tín nhiệm
Vào năm 2022, Credgenics, một công ty khởi nghiệp SaaS của Ấn Độ chuyên về tự động hóa pháp lý và thu nợ, đã đạt được Tổng số tiền cho vay 47 tỷ USD, đã xử lý hơn 40 triệu khoản vay bán lẻ.
Hơn 100 khách hàng doanh nghiệp đã được hưởng lợi từ chi phí và thời gian thu nợ thấp hơn, hiệu quả pháp lý tăng lên cũng như độ phân giải và tỷ lệ thu phí cao hơn nhờ các giải pháp hỗ trợ máy học của họ.
2. Thông tin hợp đồng của JPMorgan Chase
Năm 2017, ngân hàng lớn nhất Hoa Kỳ đã tiết lộ nền tảng hợp đồng thông minh (COiN) tận dụng tối đa khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cho phép máy tính hiểu được giọng nói và chữ viết tay.
Mục tiêu chính của COiN là tự động hóa các quy trình thủ công lặp đi lặp lại, sử dụng nhiều lao động, như xem xét các hợp đồng tín dụng thương mại, ước tính cần tới 360,000 giờ lao động trong trường hợp của JPMorgan Chase. COiN có thể hoàn thành nhiệm vụ trong vài giây.
KHAI THÁC. Wells Fargo
Wells Fargo là một công ty dịch vụ tài chính toàn cầu có trụ sở tại Hoa Kỳ sử dụng các giải pháp học máy như NLP, học kĩ càng, mạng thần kinh và các công cụ hỗ trợ phân tích dự đoán để xử lý các điểm dữ liệu khách hàng riêng lẻ và hàng loạt.
Điều gì làm cho điều này đáng chú ý? Khả năng xác định mục đích đằng sau cách diễn đạt khiếu nại của khách hàng, điều này có thể bị bỏ qua trong quá trình đọc bản ghi thông thường. Điều này cho phép tổ chức hợp lý hóa hoạt động, cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn và thúc đẩy mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn.
Kết luận
FinTech không phải là một trong số các ngành chuyên nghiệp lo ngại về ngày tận thế của AI. Điều đó không có nghĩa là các tổ chức thương mại không lo ngại về khả năng phân nhánh của dữ liệu sai lệch do AI cung cấp - hoặc các chuyên gia FinTech không để mắt đến mọi thứ.
Tuy nhiên, tốc độ hiện đại hóa nhanh hơn do công nghệ ép buộc không phải chỉ có ở FinTech. Chính nhân danh công nghệ đã thúc đẩy FinTech tiến lên và duy trì hoạt động này. Đó là điều khiến lực lượng lao động FinTech trở thành một trong những lực lượng có công nghệ tiên tiến nhất trong bất kỳ ngành nào. Đối với nhiều người, đó là điều đã thu hút họ đến với FinTech ngay từ đầu. Các chuyên gia của chúng tôi rất quen thuộc với tình hình này.
