Усть-Каменогорск
пасмурно
+23°
  • Усть-Каменогорск
    +23°
  • Алматы
    +14°
  • Нур-Султан (Астана)
    +13°
  • Актобе
    +21°
  • Форт-Шевченко
    +20°
  • Атырау
    +20°
  • Караганда
    +13°
  • Кокшетау
    +20°
  • Костанай
    +17°
  • Кызылорда
    +23°
  • Павлодар
    +19°
  • Петропавловск
    +20°
  • Тараз
    +15°
  • Уральск
    +19°
  • Шымкент
    +15°
$
433.3
464.19
¥
64.56
6.48
Курсы Национального Банка РК

Звоните, если вы стали очевидцем происшествия, ваши права нарушены, или хотите поднять проблему

Как искусственный интеллект влияет на Финтех

Ни для кого не секрет, что финтех является пионером в использовании инновационных технологий

Партнерские материалы / Как искусственный интеллект влияет на Финтех
Фото:
pixabay

В то время как искусственный интеллект является чем-то чуждым для многих отраслей, ожидается, что рынок ИИ в финтехе будет расти со среднегодовым темпом роста 23,17% (CAGR).  

Также не будем забывать, что пандемия COVID-19 сильнее всего повлияла на финтех и его клиентов, которые теперь активнее пользуются мобильными приложениями. Это прекрасная возможность для компаний получить более значимую информацию о пользователях, улучшить их опыт и, как следствие, укрепить свои позиции на рынке. 

Но стереотип о том, что только крупные предприятия могут предоставлять решения для искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), все еще жив. Вместе с региональным управляющим SunFinance Group Виталием Нижегородцевым мы попытаемся развеять мифы и пролить свет на  искусственный интеллект в финтехе.  

Как ИИ влияет на финтех: тенденции рынка

Согласно исследованию, проведенному Кембриджским центром альтернативных финансов, 90% финтех-компаний уже используют ИИ в той или иной форме. Искусственный интеллект играет решающую роль прямо сейчас, и, похоже, вскоре эта роль станет еще более важной. Технология, которая долгое время была предметом научной фантастики, теперь стала рабочим инструментом для покрытия потребностей бизнеса. 

По словам Виталия Нижегородцева, - настоящей болевой точкой всех финансовых компаний, включая финтех, является  нормативно-правовое регулирование. Поставщики финансовых услуг должны действовать с учетом правил — и не только существующих, но и с учетом будущих изменений. 

Сейчас ИИ может показаться чем-то новым, но это ненадолго. Вскоре  финтех на основе ИИ  станет обычной практикой, поэтому ключом к успеху является активное внедрение ИИ. Те компании, которые извлекают из этого максимальную пользу сейчас, получат больше преимуществ в ближайшем будущем, - говорит Виталий Нижегородцев. 

ИИ в финтехе: основные преимущества для отрасли 

Теперь давайте рассмотрим причины, по которым все больше и больше финтех-компаний выбирают искусственный интеллект.

Более высокая вовлеченность пользователей. Решения на основе искусственного интеллекта следят за действиями пользователя, оперативно отвечают на их вопросы (чат-боты) или собирают аналитику о предпочтениях и моделях поведения клиента. Ни один менеджер компании не будет знать ваших клиентов лучше, чем мощный движок искусственного интеллекта. Зная, чего хотят люди, ваш бизнес всегда будет идти в ногу с конкуренцией.

Оптимизированная рабочая нагрузка. Решения на основе искусственного интеллекта помогают сотрудникам финтеха выполнять рутинные задачи, такие как ответы на типичные вопросы, классификация клиентов и отслеживание транзакций. Пока технологии управляют малейшими изменениями в системе и могут реагировать на них, вы можете использовать силу человеческого разума для более творческих задач. 

Снижение стоимости поддержки пользователей. ИИ и машинное обучение в финтехе доступны круглосуточно и без выходных, чтобы отвечать на вопросы людей. Со временем они становятся умнее, изучая типичные шаблоны и запросы. Это устраняет риск человеческой ошибки и экономит ваши расходы на поддержку пользователей в долгосрочной перспективе. 

Безопасные платежи. Fintech и ИИ вместе обеспечивают постоянный мониторинг платежей и проверку пользователей, закрывая многочисленные бреши в безопасности, невидимые для человека. Искусственный интеллект подобен защитному барьеру, который никто не видит, но он всегда рядом.

Принятие решений на основе данных. Ни для кого не секрет, что каждое решение должно быть основано на релевантных данных. ИИ заглядывает в каждый темный уголок, чтобы помочь вам в этом: собирает документацию, формирует отчеты и делает прогнозы. Вы получаете мощный инструмент для создания действенных бизнес-стратегий.

Внимание к деталям. Благодаря ИИ вы всегда будете в курсе того, что происходит в вашей организации. То, что могут упустить из виду менеджеры, никогда не останется незамеченным техническими инструментами — это правило применимо к любой задаче управления данными. 

Как ИИ используется в финтехе? 

По словам Виталия Нижегородцева, - несмотря на то, что преимущества искусственного интеллекта для финтеха звучат великолепно, вам могут потребоваться дополнительные разъяснения. Как именно работают AI и ML и какие варианты их использования есть в финтехе. 

Чат-боты как цифровые финансовые консультанты

Да, мы не имеем в виду людей в данном контексте. Чат-боты — чрезвычайно популярный вариант использования ИИ во многих отраслях, и они могут быть реализованы в качестве советников пользователей в финтехе. 

Ядром этого варианта использования является  обработка естественного языка (NLP) , одна из областей машинного обучения. Это дает технологиям лучше понимать и анализировать естественный (человеческий) язык. Такая функция позволяет пользователям "консультироваться" с чат-ботом относительно финансовых услуг, планов, расходов и кредитов. 

Оценка кредитной истории

Еще один способ использовать  машинное обучение в финтехе  — позволить ему оценивать кредитную историю. Хорошо, если вы можете собрать всю необходимую информацию из документированных источников, но что, если вы не можете? Часто люди не имеют предыдущей кредитной истории, и банкам приходится изучать передовые инструменты для решения этой проблемы. 

Лучший способ приблизиться к этому — использовать  NLP и интеллектуальный анализ текста  (способ преобразования неструктурированных данных  в структурированные данные для определения значимого контента). Эта комбинация инструментов извлекает данные из цифрового следа клиента (например, историю просмотров или присутствие в социальных сетях) и создает кредитную историю без участия человека. 

Профилирование оценки риска

Классификация клиентов на основе их оценки риска является жизненно важной частью рутинной работы менеджера.  Отныне эту задачу можно передать алгоритмам ИИ.  Используя  искусственные нейронные сети, разработчики могут обучать технологии на исторических данных пользователя, а затем классифицировать его профиль от низкого до высокого уровня риска. Кроме того, технологии также могут предоставлять клиентам рекомендации по обслуживанию на основе их оценки риска. 

Регтех

Это нововведение появилось не так давно (в 2008 году), но уже стало отдельной нишей. Несмотря на то, что сейчас  RegTech  используется компаниями из разных сфер, зародился он в финансовом секторе. 

RegTech (Regulatory Technology)  — это способ управления соблюдением нормативных требований с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Это сложный термин, который включает в себя идентификацию клиента, мониторинг транзакций, нормативный анализ и отчетность. 

Это решение одновременно охватывает две основные потребности финтеха: соблюдение нормативных требований и обнаружение мошенничества. Поскольку технологии работают днем ​​и ночью, они могут создать максимально безопасную среду для каждого бизнеса и его клиентов. 

Вывод 

По словам Виталия Нижегородцева, в наши дни информация является ценным деловым активом. Чем больше вы знаете о своей компании, тем лучше вы можете предсказать ее будущее. 

Руководители Fintech считают ИИ самой эффективной технологией в долгосрочной перспективе. 
Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения для финтеха включают как внутреннюю оптимизацию рабочего процесса, так и внешнее общение с клиентами. 

Наиболее популярными вариантами использования  ИИ в финтехе  являются проверка клиентов, соблюдение нормативных требований и прогнозирование тенденций.

Несмотря ни на что, вы должны сосредоточиться на высококачественных данных для успешной интеграции ИИ. 

Следующая →