Logo Zephyrnet

Trí thông minh dữ liệu tạo

Fintech

Mở ra cơ hội phát triển trong lĩnh vực Fintech thông qua AI

Được xuất bản lại bởi Plato
Được xuất bản lại bởi Plato

Ngày:

Lượt xem: 82

Khi lĩnh vực fintech tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp ngày càng nhận ra tiềm năng biến đổi của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Trong lịch sử, các ngành công nghiệp như FinTech đã phát triển mạnh
về công nghệ biến đổi và đã sử dụng nó để theo kịp nhu cầu đang thay đổi của khách hàng. Thế giới rộng lớn hơn của các dịch vụ tài chính và lĩnh vực ngân hàng cũng không khác gì với nhiều ý tưởng mới đang hình thành để khai thác AI.

Hầu hết mọi ngành đều nhận ra rằng AI có tiềm năng biến đổi hoạt động kinh doanh, sự tương tác với khách hàng và mục tiêu chiến lược của họ. của EY

Khảo sát AI về Dịch vụ Tài chính Châu Âu nhận thấy rằng 77% các nhà lãnh đạo châu Âu trong ngành dịch vụ tài chính tin rằng Generative AI sẽ có tác động đáng kể đến hoạt động của họ. Giống như nhiều ngành công nghiệp, FinTech đang tìm hiểu cách AI có thể thay đổi hướng đi
các doanh nghiệp tích hợp các dịch vụ công nghệ vào các công ty dựa trên dịch vụ tài chính, cải thiện việc cung cấp dịch vụ cho người tiêu dùng và thúc đẩy tài chính toàn diện. AI đặc biệt giúp hiểu hành vi của người tiêu dùng, tự động hóa các quy trình phức tạp và nâng cao khả năng ra quyết định
và tất cả tư duy phản biện trong bối cảnh tài chính năng động. Có một số trường hợp sử dụng AI trong fintech sẽ phát triển trong những năm tới.

FinTech đang thúc đẩy làn sóng tự động hóa

Một trong những lĩnh vực nổi bật nhất mà AI có thể hữu ích trong FinTech là tự động hóa và các nhiệm vụ sử dụng nhiều dữ liệu. Trong những năm gần đây, các công ty FinTech đã định hướng đầu tư theo hướng hiện đại hóa quy trình thanh toán và sử dụng chuyển tiền kỹ thuật số để vượt qua rào cản.
cần sự giúp đỡ cá nhân. Theo EY
Chỉ số áp dụng FinTech toàn cầu3/4 người tiêu dùng toàn cầu hiện sử dụng dịch vụ cổng thanh toán và chuyển tiền kỹ thuật số.

Để cung cấp quy mô tự động hóa này, FinTech đã trở nên cởi mở hơn trong việc tận dụng các thuật toán học máy phức tạp, giúp phân tích các bộ dữ liệu mở rộng, mô hình thanh toán và các điểm bất thường vượt quá khả năng của con người. Điều này không những hạn chế được sai sót mà còn
tăng tốc các quy trình, trao quyền cho các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt với độ chính xác và linh hoạt.

Tự động hóa việc chấm điểm tín dụng và ra quyết định đã có sẵn từ lâu. Nhưng sự tự động hóa này có một nhược điểm nghiêm trọng. Việc chấm điểm hoặc quyết định tín dụng như vậy không dễ giải thích được đối với khách hàng hoặc trong các tổ chức tài chính. Tại sao và chắc chắn như thế nào
các quyết định tín dụng đã được đưa ra hoặc cách cải thiện điểm tín dụng đó – các giải pháp không đủ sáng tạo để giải thích điều này cho khách hàng. Nhưng với các trường hợp sử dụng tính điểm tín dụng được hỗ trợ bởi AI và AI có thể giải thích được, những tình huống như vậy có thể được hỗ trợ một cách dễ dàng. Điều này làm cho
sự khác biệt lớn về tính minh bạch trong việc ra quyết định tín dụng.

Các trường hợp sử dụng Nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua cá nhân hóa

Một con đường khác để khai thác AI trong FinTech nằm ở việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua các tương tác được cá nhân hóa. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI đóng vai trò là trợ lý ảo, cung cấp hỗ trợ phù hợp suốt ngày đêm bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Từ địa chỉ
yêu cầu tài khoản để đưa ra đề xuất sản phẩm, chatbot tích hợp liền mạch với trợ lý giọng nói, mang đến sự tiện lợi và khả năng phản hồi tuyệt vời cho khách hàng.

Một trường hợp sử dụng phổ biến khác là cải thiện trải nghiệm của khách hàng tại các trung tâm liên lạc. AI được sử dụng để hỗ trợ nhân viên dịch vụ khách hàng tóm tắt lịch sử liên lạc lâu dài trong vòng vài giây và giúp họ đưa ra các mục hành động trong quá khứ và thảo luận quan trọng
điểm, trong vòng vài giây. AI đang giúp bộ phận hỗ trợ dịch vụ khách hàng tìm kiếm thông qua các cơ sở kiến ​​thức và tài liệu học tập một cách nhanh chóng, đồng thời gợi ý những cách tốt nhất để giải quyết các vấn đề và tình huống trong cuộc thảo luận với khách hàng nhằm cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm thiểu
thời gian gọi.

Hơn nữa, những hiểu biết sâu sắc do AI điều khiển và các dịch vụ tư vấn bằng robot cho phép hướng dẫn đầu tư và tài chính được cá nhân hóa dựa trên các mô hình đầu tư cá nhân, khẩu vị rủi ro, biến động kinh tế và thị trường, mong muốn về môi trường và xã hội (ESG), v.v. 

Các trường hợp sử dụng Tối ưu hóa việc tuân thủ quy định một cách chính xác

Với bối cảnh quy định nghiêm ngặt quản lý FinTech, AI chứng tỏ là không thể thiếu trong việc đảm bảo tuân thủ các quy định quan trọng như giao thức chống rửa tiền (AML) và giao thức nhận biết khách hàng (KYC). Bằng cách tự động kiểm tra tuân thủ và gắn cờ nghi ngờ
hoạt động, hệ thống AI tăng cường tuân thủ quy định đồng thời giảm thiểu rủi ro tuân thủ một cách hiệu quả.

Ví dụ: các nền tảng được hỗ trợ bởi AI sẽ xem xét kỹ lưỡng khối lượng lớn dữ liệu, khoản thanh toán và giao dịch của khách hàng để xác định rủi ro AML tiềm ẩn, các hoạt động giao dịch đáng ngờ như mô hình giao dịch bất thường hoặc hoạt động từ các khu vực pháp lý có rủi ro cao. Cái này
Cách tiếp cận chủ động trao quyền cho các tổ chức tài chính ngăn chặn các nỗ lực rửa tiền và tự tin duy trì các tiêu chuẩn quy định.

Các trường hợp sử dụng Cách mạng hóa cải tiến quy trình, hiệu quả và chất lượng giao hàng

GenAI, một nền tảng trí tuệ nhân tạo tiên tiến, đang cách mạng hóa quá trình tự động hóa quy trình trong ngành FinTech và dịch vụ tài chính. Trong DevOps, GenAI có thể hợp lý hóa quy trình triển khai, cải thiện sự hợp tác giữa hoạt động phát triển và vận hành
nhóm và nâng cao hiệu quả chung. Bằng cách sử dụng các thuật toán phân tích dự đoán và học máy, GenAI có thể xác định các tắc nghẽn tiềm ẩn, tối ưu hóa quy trình làm việc và loại bỏ các lỗi thủ công trong vòng đời phát triển phần mềm.

Hơn nữa, trong tự động hóa môi trường, GenAI có thể linh hoạt điều chỉnh cài đặt cơ sở hạ tầng dựa trên dữ liệu thời gian thực và tự động phân bổ nguồn lực, giúp tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất. Trong lĩnh vực phát triển liên tục, GenAI có thể hỗ trợ
trong đánh giá mã, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và cung cấp thông tin chi tiết về các phương pháp hay nhất, cuối cùng là nâng cao chất lượng của phần mềm được sản xuất. Với các trường hợp sử dụng đa dạng, GenAI đang chứng tỏ là một công cụ có giá trị cho lĩnh vực FinTech đang tìm cách đạt được sự hợp lý hóa
và các quy trình hiệu quả cho khách hàng của mình.

Đón nhận sự đổi mới thông qua thử nghiệm

Cuối cùng, các doanh nghiệp fintech phải nắm bắt văn hóa thử nghiệm để mở ra các cơ hội do AI điều khiển phù hợp với nhu cầu riêng của họ. Khám phá các công nghệ AI đa dạng—từ thuật toán học máy đến kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)—cho phép
các công ty khám phá các trường hợp sử dụng mới thúc đẩy sự đổi mới và lợi thế cạnh tranh.

Ví dụ: NLP tạo điều kiện phân tích cảm xúc về phản hồi của khách hàng, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để tinh chỉnh việc cung cấp sản phẩm, chiến lược tiếp thị và các sáng kiến ​​​​dịch vụ khách hàng. Bằng cách liên tục thử nghiệm các công nghệ AI, các công ty fintech
có thể đi đầu trong đổi mới, thúc đẩy tăng trưởng bền vững và khả năng phục hồi trong một hệ sinh thái không ngừng phát triển.

Tóm lại, việc tích hợp AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa bối cảnh fintech. LTIMindtree đang thực hiện điều này bằng cách giúp khách hàng của mình mở ra những giới hạn mới trong đổi mới công nghệ tài chính. Điều này bao gồm việc xác định các cơ hội để hợp lý hóa
hoạt động và trao quyền cho các tổ chức tài chính phát triển mạnh trong môi trường ngày càng số hóa và cạnh tranh.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img

Bản quyền @ 2024 Plato Technologies Inc.