У той рік, коли штучний інтелект (ШІ) відбувся найвражаючішому публічному дебюту, може здатися, що машинне навчання (ML) перетворилося на моду.

Однак це найдальше від істини. Навіть якщо це не так популярно, як раніше, машинне навчання все ще дуже затребуване сьогодні. Це зроблено для того, щоб глибоке навчання можна було використовувати для навчання генеративного ШІ. FinTech не є винятком.

З прогнозованим розміром світового ринку приблизно в 158 мільярдів доларів США у 2020 році та зростанням на 18% сукупних річних темпів зростання (CAGR), щоб досягти приголомшливої $ 528 мільярда за 2030, машинне навчання є одним із найцінніших інструментів, доступних фінансовим установам для оптимізації процесів. І врешті-решт, оскільки наше останнє дослідження стану штучного інтелекту дуже поглиблене, заощаджуйте витрати.

Варіанти використання машинного навчання у FinTech

Машинне навчання вирішує деякі ключові проблеми галузі. Шахрайство, наприклад, впливає не просто на страхування чи криптовалюти. Крім того, сувора відповідність нормативним вимогам виходить за рамки домену. Незалежно від вашої галузі чи типу бізнесу, машинне навчання у фінансах пропонує різноманітні способи перетворити проблеми на прибутки.

1. Алгоритмічний трейдинг

Багато компаній використовують дуже успішну тактику алгоритмічної торгівлі, щоб автоматизувати свій фінансовий вибір і збільшити обсяг транзакцій. Це передбачає виконання торгових наказів відповідно до попередньо написаних торгових директив, що стало можливим завдяки алгоритмам машинного навчання. Оскільки було б важко відтворити частоту торгів, які здійснюються за технологією ML ​​вручну, кожна значна фінансова компанія інвестує в алгоритмічну торгівлю.

2. Виявлення та запобігання шахрайству

Рішення машинного навчання у FinTech постійно навчаються та адаптуються до нових моделей шахрайства, підвищуючи безпеку діяльності вашої компанії та клієнтів. Це відрізняється від статичної природи класичного виявлення шахрайства на основі правил.

Алгоритми машинного навчання можуть з високою точністю виявляти підозрілу активність і складні схеми шахрайства, досліджуючи величезні набори даних.

IBM демонструє, як машинне навчання (ML) може виявляти шахрайство до 100% транзакцій у режимі реального часу, дозволяючи фінансовим установам мінімізувати збитки та вживати оперативних заходів у разі небезпеки.

Системи FinTech, які використовують машинне навчання (ML), можуть виявляти численні форми шахрайства, включаючи крадіжку особистих даних, шахрайство з кредитними картками, шахрайство з платежами та захоплення облікових записів. Це забезпечує повний захист від широкого спектру загроз.

3. Відповідність нормативним вимогам

Рішення Regulatory Technology (RegTech) є одними з найпопулярніших випадків використання машинного навчання в банківській справі.

Алгоритми ML можуть визначати кореляції між рекомендаціями, оскільки вони можуть читати та навчатися з величезних нормативних документів. Таким чином, Хмарні рішення з інтегрованими алгоритмами машинного навчання для фінансового сектору можуть автоматично відстежувати та контролювати нормативні зміни.

Банківські організації також можуть стежити за даними транзакцій, щоб виявити порушення. Таким чином ML може гарантувати, що транзакції споживачів відповідають нормативним вимогам.

4. Фондовий ринок

Величезні обсяги комерційної діяльності створюють великі набори історичних даних, які представляють безмежний потенціал для навчання. Але історичні дані — це лише основа, на якій будуються прогнози.

Алгоритми машинного навчання розглядають джерела даних у реальному часі, такі як новини та результати транзакцій, щоб визначити закономірності, які пояснюють функціонування фондового ринку. Наступним кроком для трейдерів є вибір моделі поведінки та визначення того, які алгоритми машинного навчання включити у свою торгову стратегію.

5. Аналіз і прийняття рішень

FinTech використовує машинне навчання, щоб надійно обробляти та розуміти великі обсяги даних. Завдяки інтеграції служб аналізу даних він пропонує ретельно досліджену інформацію, яка прискорює прийняття рішень у реальному часі, заощаджуючи час і гроші. Крім того, ця технологія покращує швидкість і точність прогнозування майбутніх моделей ринку.

FinTech компанії також можуть використовувати прогностична аналітика технології для розробки інноваційних, перспективних рішень, які адаптуються до мінливих споживчих вимог і ринкових тенденцій. За допомогою аналітики даних і служб машинного навчання, що працюють разом, фінтех-компанії можуть передбачати й успішно задовольняти нові фінансові потреби завдяки цій проактивній стратегії.

Яку користь компанії отримують від машинного навчання у FinTech?

Наведені вище пункти висвітлюють випадки використання машинного навчання, але як щодо особливостей? Як можна найкраще узагальнити основні переваги ML у FinTech, якщо обмежитися невеликою кількістю об’єктивних пунктів?

1. Автоматизація повторюваних процесів

Автоматизація, ймовірно, є найбільш очевидною перевагою машинного навчання для FinTech, оскільки вона має кілька переваг. Щоб перевірити інформацію про клієнта в режимі реального часу, не вимагаючи ручного введення, наприклад, алгоритми машинного навчання можуть пришвидшити процес реєстрації клієнта.

Крім того, усунувши необхідність введення даних людиною, автоматизація звірки фінансових операцій заощаджує час і гроші. Інші члени вашої команди отримають вигоду від автоматизації більш тонкими способами. Автоматизація на основі ML усуває виснажливу роботу, яка заважає вашим спеціалістам працювати над більш важливими проектами.

2. Розподіл ресурсів

Завдяки розпізнаванню шаблонів машинне навчання встановлює найкращий розподіл коштів, праці та технологій. Як було сказано раніше, робо-консультанти використовують машинне навчання (ML) в управлінні інвестиціями FinTech, щоб оцінити профіль ризику кожного клієнта та розподілити активи, гарантуючи, що портфель кожного клієнта синхронізується з його фінансовими цілями та толерантністю до ризику.

Крім того, чат-боти на основі машинного навчання пропонують цілодобову підтримку клієнтів, ефективно розподіляючи ресурси для обробки великої кількості запитів споживачів. Таким чином компанії FinTech можуть розширити обсяг своїх пропозицій без істотного збільшення операційних витрат.

3. Зниження витрат за допомогою прогнозної аналітики

ФінТех-компанії можуть знайти можливості для зниження витрат за допомогою прогнозної аналітики на основі машинного навчання. Наприклад, у системі кредитного машинного навчання (ML) можна передбачити неповернення кредитів, дозволяючи кредиторам більш ефективно витрачати ресурси для зменшення потенційних втрат.

Інше фінансове місце використовує дослідження моделей клієнтів, щоб створити подібну ситуацію. Компанії можуть активно утримувати клієнтів і знижувати витрати на залучення нових за допомогою машинного навчання для прогнозування плинності клієнтів.

4. Обробка даних

Розробка програмного забезпечення FinTech Компанії можуть використовувати такі технології, як оптичне розпізнавання символів (OCR) та інші автоматизовані системи обробки документів, щоб отримати важливу інформацію на основі даних, оскільки машинне навчання обробляє й аналізує великомасштабні дані.

Це значно зменшує залежність компанії від значних груп аналізу даних і пов’язаних з цим витрат завдяки автоматизації таких процесів, як обробка кредитних заявок, перевірка «Знай свого клієнта» (KYC) і дотримання нормативних вимог.

Кейс-стади впровадження машинного навчання у FinTech

Машинне навчання пропонує цінність для галузі розробки програмного забезпечення FinTech. Ось декілька чудових прикладів із різних країн світу.

1. Кредженікс

У 2022 році Credgenics, індійський стартап SaaS, що спеціалізується на юридичній автоматизації та стягненні боргів, досяг Загальний кредитний портфель становить 47 мільярдів доларів, оформивши понад 40 мільйонів роздрібних кредитів.

Понад 100 корпоративних клієнтів отримали вигоду від нижчих витрат і часу збору, підвищення юридичної ефективності та вищих показників вирішення та збору завдяки своїм рішенням на основі машинного навчання.

2. Контрактна розвідка JPMorgan Chase

У 2017 році найбільший банк США представив платформу Contract Intelligence (COiN), яка значною мірою використовує обробку природної мови (NLP), щоб дозволити комп’ютерам розуміти голос і рукописний текст.

Основна мета COiN полягала в автоматизації трудомістких, повторюваних ручних процесів, як-от перевірка комерційних кредитних угод, що, за оцінками, вимагало до 360,000 XNUMX робочих годин у прикладі JPMorgan Chase. COiN міг виконати завдання за кілька секунд.

3 Уеллс Фарго

Wells Fargo – це всесвітня фінансова фірма зі штаб-квартирою в Сполучених Штатах, яка використовує рішення машинного навчання, такі як NLP, глибоке навчання, нейронні мережі та засоби прогнозної аналітики для обробки індивідуальних і групових точок даних клієнта.

Що робить це примітним? Здатність визначити намір, що стоїть за фразами клієнта в скаргах, які можуть бути пропущені під час типового читання стенограми. Це дозволяє організації оптимізувати роботу, надавати більш ефективні послуги та підтримувати міцніші відносини з клієнтами.

Висновок

FinTech не є однією з кількох професійних галузей, які стурбовані апокаліпсисом ШІ. Це не означає, що торговельні організації не стурбовані потенційними наслідками фальшивих даних, створених за допомогою штучного інтелекту, або що професіонали FinTech не стежать за цим.

Проте високі темпи модернізації, викликані технологіями, не є унікальними для FinTech. Саме ім’я технології рухає FinTech вперед і тримає його разом. Це те, що відрізняє робочу силу FinTech як одну з найбільш технологічно передових у будь-якій галузі. Багатьох саме це привернуло їх до FinTech. Наші експерти добре знайомі з ситуацією.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/