I det år, hvor kunstig intelligens (AI) havde sin mest spektakulære offentlige debut, kunne det se ud som om maskinlæring (ML) er blevet reduceret til en modefænomen.
Det er dog længst muligt fra sandheden. Selvom det måske ikke er så populært som før, er maskinlæring stadig meget efterspurgt i dag. Dette er for at dyb læring kan bruges til at træne generativ AI. FinTech er ingen undtagelse.
Med en forventet global markedsstørrelse på omkring 158 milliarder USD i 2020 og stigende med en 18 % sammensat årlig vækstrate (CAGR) for at nå en svimlende $ 528 mia 2030, maskinlæring er et af de mest værdifulde værktøjer til rådighed for finansielle institutioner til procesoptimering. Og i sidste ende, da vores seneste State of AI-undersøgelse går i dybden, kan du spare udgifter.
Brug eksempler på maskinlæring i FinTech
Machine learning løser nogle af branchens kerneproblemer. Svig påvirker for eksempel mere end blot forsikring eller kryptovalutaer. Ydermere overskrider stærk reguleringsoverholdelse domænegrænser. Uanset din branche eller virksomhedstype tilbyder maskinlæring inden for finans en række forskellige måder at konvertere bekymringer til gevinster.
1. Algoritmisk handel
Mange virksomheder anvender den meget succesrige taktik med algoritmisk handel for at automatisere deres økonomiske valg og øge transaktionsvolumen. Det indebærer at udføre handelsordrer efter forudskrevne handelsdirektiver, der er muliggjort af maskinlæringsalgoritmer. Da det ville være svært at kopiere hyppigheden af handler udført af ML-teknologi manuelt, investerer enhver betydelig finansiel virksomhed i algoritmisk handel.
2. Opdagelse og forebyggelse af svindel
Maskinlæringsløsninger i FinTech lærer konstant og tilpasser sig nye svindelmønstre, hvilket forbedrer sikkerheden for din virksomheds drift og kunder. Dette er i modsætning til den statiske karakter af klassisk regelbaseret svindeldetektion.
Algoritmer til maskinlæring kan identificere mistænkelig aktivitet og indviklede svindelmønstre med stor nøjagtighed ved at undersøge store datasæt.
IBM demonstrerer, hvordan maskinlæring (ML) kan identificere svindel i op til 100 % af transaktionerne i realtid, hvilket gør det muligt for finansielle institutioner at minimere tab og handle hurtigt i tilfælde af fare.
FinTech-systemer, der bruger maskinlæring (ML), kan opdage adskillige former for svindel, herunder identitetstyveri, kreditkortsvindel, betalingssvindel og kontoovertagelser. Dette giver mulighed for fuldstændig sikkerhed mod en lang række trusler.
3. Overholdelse af lovgivningen
Regulatory Technology (RegTech)-løsninger er blandt de mest populære anvendelsesmuligheder for maskinlæring i bankvirksomhed.
ML-algoritmer kan identificere sammenhænge mellem anbefalinger, da de kan læse og lære af enorme regulatoriske papirer. Dermed, sky løsninger med integrerede maskinlæringsalgoritmer til finanssektoren kan automatisk spore og overvåge lovgivningsmæssige ændringer.
Bankorganisationer kan også holde øje med transaktionsdata for at opdage uregelmæssigheder. ML kan garantere, at forbrugertransaktioner opfylder lovkrav på denne måde.
4. Aktiemarkedet
De enorme mængder af kommerciel aktivitet genererer store historiske datasæt, der præsenterer uendeligt læringspotentiale. Men historiske data er blot det grundlag, som prognoserne bygger på.
Maskinlæringsalgoritmer ser på realtidsdatakilder såsom nyheder og transaktionsresultater for at identificere mønstre, der forklarer aktiemarkedets funktion. Det næste skridt for handlende er at vælge et adfærdsmønster og bestemme, hvilke maskinlæringsalgoritmer, der skal indarbejdes i deres handelsstrategi.
5. Analyse og beslutningstagning
FinTech bruger maskinlæring til at håndtere og forstå store mængder data pålideligt. Gennem integrationen af dataanalysetjenester giver det grundigt undersøgt indsigt, der fremskynder beslutningstagning i realtid, samtidig med at du sparer tid og penge. Derudover forbedrer denne teknologi hastigheden og nøjagtigheden af forudsigelse af fremtidige markedsmønstre.
FinTech-virksomheder kan også bruge predictive analytics teknologier til at udvikle innovative, fremsynede løsninger, der tilpasser sig skiftende forbrugerkrav og markedstendenser. Ved hjælp af dataanalyse og maskinlæringstjenester, der arbejder sammen, kan FinTech-virksomheder forudse og med succes adressere nye finansielle behov takket være denne proaktive strategi.
Hvordan får virksomhederne fordel af maskinlæring i FinTech?
Ovenstående punkter fremhæver brugen af maskinlæring, men hvad med de specifikke detaljer? Hvordan kan de vigtigste fordele ved ML i FinTech bedst opsummeres, hvis de er begrænset til et lille antal objektive punktopstillinger?
1. Automatisering af gentagne processer
Automatisering er sandsynligvis den mest åbenlyse maskinlæringsfordel for FinTech, der har flere fordele. For at validere klientoplysninger i realtid uden at kræve manuel input, kan maskinlæringsalgoritmer for eksempel fremskynde kundeonboardingsprocessen.
Ved at fjerne nødvendigheden af menneskelig dataindtastning sparer automatisering af afstemningen af finansielle transaktioner desuden tid og penge. Resten af dit team vil drage fordel af automatisering på mere subtile måder. ML-drevet automatisering fjerner det kedelige arbejde, der forhindrer dine fagfolk i at arbejde på vigtigere projekter.
2. Tildeling af ressourcer
Gennem mønstergenkendelse etablerer maskinlæring den bedste tildeling af midler, arbejdskraft og teknologi. Som sagt før bruger robo-rådgivere maskinlæring (ML) i FinTech-investeringsstyring til at vurdere hver kundes risikoprofil og allokere aktiver, der sikrer, at hver enkelt kundes portefølje er synkroniseret med deres finansielle mål og risikotolerance.
Desuden tilbyder chatbots drevet af maskinlæring kundepleje døgnet rundt ved at allokere ressourcer effektivt til at håndtere en stor mængde forbrugerhenvendelser. På denne måde kan FinTech-virksomheder øge omfanget af deres tilbud uden at øge driftsomkostningerne markant.
3. Reduktion af omkostninger gennem forudsigende analyser
FinTech-virksomheder kan finde muligheder for omkostningsreduktion ved hjælp af maskinlæringsdrevet prædiktiv analyse. For eksempel kan maskinlæring (ML) i udlån forudsige misligholdelse af lån, hvilket gør det muligt for långivere at bruge ressourcer mere effektivt for at reducere potentielle tab.
En anden finansiel placering bruger kundemønsterundersøgelser til at skabe en lignende situation. Virksomheder kan proaktivt fastholde kunder og sænke omkostningerne ved at rekruttere nye ved at bruge maskinlæring til at forudsige kundeomsætning.
4. Databehandling
FinTech softwareudvikling virksomheder kan udnytte teknologier som optisk tegngenkendelse (OCR) og andre automatiserede dokumentbehandlingssystemer til at udtrække vigtig datadrevet indsigt, da maskinlæring håndterer databehandling og -analyse i stor skala.
Dette reducerer i høj grad en virksomheds afhængighed af betydelige dataanalysehold og relaterede omkostninger ved at automatisere processer såsom behandling af låneansøgninger, Kend din kunde-tjek (KYC) og overholdelse af lovgivning.
Casestudier af implementering af maskinlæring i FinTech
Maskinlæring har givet værdi til FinTech-softwareudviklingsindustrien. Her er nogle gode casestudier rundt om i verden.
1. Credgenics
I 2022 opnåede Credgenics, en indisk SaaS-startup med speciale i juridisk automatisering og inkasso, en 47 milliarder dollars samlet lånebog, efter at have behandlet over 40 millioner detaillån.
Over 100 virksomhedskunder har nydt godt af lavere omkostninger og indsamlingstider, øget juridisk effektivitet og højere opløsnings- og indsamlingshastigheder på grund af deres maskinlæringsdrevne løsninger.
2. JPMorgan Chase's kontraktefterretninger
I 2017 afslørede den største bank i USA en kontraktintelligens (COiN) platform, der i høj grad udnyttede naturlig sprogbehandling (NLP) for at sætte computere i stand til at forstå stemme og håndskrift.
Det primære mål med COiN var at automatisere arbejdskrævende, gentagne manuelle processer, såsom gennemgang af kommercielle kreditaftaler, som blev anslået til at kræve op til 360,000 arbejdstimer i JPMorgan Chase. COiN kunne fuldføre opgaven på få sekunder.
3. Wells Fargo
Wells Fargo er et verdensomspændende finansielt servicefirma med hovedkontor i USA, der anvender maskinlæringsløsninger såsom NLP, dyb læring, neurale netværk og prædiktiv analyse gør det muligt at håndtere individuelle og bulk klientdatapunkter.
Hvad gør dette bemærkelsesværdigt? Evnen til at identificere hensigten bag en kundes frasering i klager, som kan blive overset under en typisk transskriptionslæsning. Dette gør det muligt for organisationen at strømline driften, levere mere effektive tjenester og fremme stærkere kunderelationer.
Konklusion
FinTech er ikke en af flere professionelle industrier, der er bekymrede over AI-apokalypser. Det betyder ikke, at handelsorganisationer ikke er bekymrede over de potentielle konsekvenser af AI-drevne falske data - eller at FinTech-fagfolk ikke holder øje med tingene.
Men ingen af den hurtigere moderniseringshastighed tvunget af teknologi er unik for FinTech. Det er i teknologiens navn, der driver FinTech foran og holder det sammen. Det er det, der adskiller FinTech-arbejdsstyrken som en af de mest teknologisk avancerede i enhver branche. For mange var det det, der trak dem ind i FinTech i første omgang. Vores eksperter er fortrolige med situationen.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/
