در سالی که هوش مصنوعی (AI) دیدنی‌ترین اولین حضور عمومی خود را داشت، ممکن است به نظر برسد که یادگیری ماشینی (ML) به یک مد تبدیل شده است.

با این حال، این دورترین چیز ممکن از حقیقت است. حتی اگر ممکن است مانند قبل محبوب نباشد، یادگیری ماشینی هنوز هم امروزه بسیار مورد تقاضا است. این به این دلیل است که می توان از یادگیری عمیق برای آموزش هوش مصنوعی مولد استفاده کرد. فین تک نیز از این قاعده مستثنی نیست.

با پیش بینی اندازه بازار جهانی در حدود 158 میلیارد دلار آمریکا در سال 2020 و افزایش با نرخ رشد مرکب سالانه 18 درصد (CAGR) تا رسیدن به رقم خیره کننده 528 میلیارد $ توسط 2030، یادگیری ماشینی یکی از با ارزش ترین ابزارهای موجود در اختیار موسسات مالی برای بهینه سازی فرآیند است. و در پایان، همانطور که جدیدترین مطالعه ما در مورد وضعیت هوش مصنوعی عمیق می شود، در هزینه ها صرفه جویی کنید.

از موارد یادگیری ماشین در فین تک استفاده کنید

یادگیری ماشینی برخی از مسائل اصلی صنعت را حل می کند. به عنوان مثال، کلاهبرداری بیش از بیمه یا ارزهای رمزنگاری شده را تحت تأثیر قرار می دهد. علاوه بر این، انطباق مقرراتی قوی از مرزهای دامنه فراتر می رود. صرف نظر از صنعت یا نوع کسب و کار شما، یادگیری ماشینی در امور مالی راه های مختلفی برای تبدیل نگرانی ها به سود ارائه می دهد.

1. تجارت الگوریتمی

بسیاری از کسب و کارها از تاکتیک بسیار موفق تجارت الگوریتمی برای خودکارسازی انتخاب های مالی خود و افزایش حجم معاملات استفاده می کنند. این مستلزم انجام سفارشات معاملاتی به دنبال دستورالعمل های معاملاتی از پیش نوشته شده است که توسط الگوریتم های یادگیری ماشین ممکن شده است. از آنجایی که تکرار فراوانی معاملات انجام شده توسط فناوری ML به صورت دستی دشوار است، هر شرکت مالی مهمی در معاملات الگوریتمی سرمایه گذاری می کند.

2. کشف و جلوگیری از تقلب

راه‌حل‌های یادگیری ماشین در فین‌تک دائماً الگوهای کلاهبرداری جدید را یاد می‌گیرند و با آن‌ها سازگار می‌شوند و ایمنی عملیات و مشتریان شرکت شما را بهبود می‌بخشند. این در تضاد با ماهیت ایستا تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر قوانین کلاسیک است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک و الگوهای کلاهبرداری پیچیده را با بررسی مجموعه داده‌های گسترده شناسایی کنند.

آی‌بی‌ام نشان می‌دهد که چگونه یادگیری ماشینی (ML) می‌تواند کلاهبرداری را در 100 درصد تراکنش‌ها به‌طور هم‌زمان شناسایی کند و به مؤسسات مالی این امکان را می‌دهد تا زیان‌ها را به حداقل برسانند و در صورت بروز خطر اقدام فوری انجام دهند.

سیستم‌های فین‌تک که از یادگیری ماشینی (ML) استفاده می‌کنند، می‌توانند اشکال متعددی از تقلب را شناسایی کنند، از جمله سرقت هویت، کلاهبرداری از کارت اعتباری، تقلب در پرداخت، و تصاحب حساب. این امکان ایجاد امنیت کامل در برابر طیف وسیعی از تهدیدات را فراهم می کند.

3. انطباق با مقررات

راه حل های فناوری نظارتی (RegTech) یکی از محبوب ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در بانکداری است.

الگوریتم‌های ML می‌توانند همبستگی‌های بین توصیه‌ها را شناسایی کنند، زیرا می‌توانند از مقالات نظارتی عظیم بخوانند و یاد بگیرند. بدین ترتیب، راه حل های ابر با الگوریتم های یکپارچه یادگیری ماشینی برای بخش مالی می توان به طور خودکار تغییرات نظارتی را ردیابی و نظارت کرد.

سازمان‌های بانکی همچنین می‌توانند داده‌های تراکنش را برای شناسایی بی‌نظمی‌ها زیر نظر داشته باشند. ML می تواند تضمین کند که تراکنش های مصرف کننده الزامات نظارتی را از این طریق برآورده می کند.

4. بازار سهام

حجم عظیم فعالیت تجاری مجموعه داده های تاریخی بزرگی را ایجاد می کند که پتانسیل یادگیری بی پایانی را ارائه می دهد. اما داده‌های تاریخی فقط پایه‌ای است که پیش‌بینی‌ها بر اساس آن ساخته می‌شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به منابع داده بلادرنگ مانند اخبار و نتایج معاملات نگاه می‌کنند تا الگوهایی را که عملکرد بازار سهام را توضیح می‌دهند شناسایی کنند. گام بعدی برای معامله گران این است که یک الگوی رفتاری را انتخاب کنند و تعیین کنند که کدام الگوریتم های یادگیری ماشین را در استراتژی معاملاتی خود بگنجانند.

5. تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری

فین‌تک از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را به‌طور قابل‌اطمینانی مدیریت و درک کند. از طریق ادغام خدمات تجزیه و تحلیل داده ها، بینش های کاملاً بررسی شده ای را ارائه می دهد که همزمان با صرفه جویی در زمان و هزینه، تصمیم گیری در زمان واقعی را تسریع می کند. علاوه بر این، این فناوری سرعت و دقت پیش‌بینی الگوهای بازار آینده را بهبود می‌بخشد.

شرکت های فین تک نیز می توانند استفاده کنند تحلیل های پیش بینی فناوری هایی برای توسعه راه حل های نوآورانه و آینده نگر که با تغییر تقاضای مصرف کنندگان و روندهای بازار سازگار است. با کمک تجزیه و تحلیل داده ها و خدمات یادگیری ماشینی که با هم کار می کنند، شرکت های فین تک می توانند نیازهای مالی جدید را به لطف این استراتژی پیشگیرانه پیش بینی کرده و با موفقیت برطرف کنند.

شرکت ها چگونه از یادگیری ماشین در فین تک سود می برند؟

نکات بالا موارد استفاده از یادگیری ماشین را برجسته می کند، اما در مورد ویژگی های آن چطور؟ چگونه می توان مزایای اصلی ML در فین تک را اگر به تعداد کمی از نقاط هدف محدود کرد، خلاصه کرد؟

1. خودکار کردن فرآیندهای تکراری

اتوماسیون به احتمال زیاد واضح ترین مزیت یادگیری ماشین برای فین تک است که چندین مزیت دارد. برای اعتبارسنجی اطلاعات مشتری در زمان واقعی بدون نیاز به ورودی دستی، برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند فرآیند ورود مشتری را تسریع کنند.

علاوه بر این، با حذف نیاز به ورود داده های انسانی، تطبیق خودکار تراکنش های مالی باعث صرفه جویی در زمان و هزینه می شود. بقیه اعضای تیم شما از اتوماسیون به روش های ظریف تری بهره مند خواهند شد. اتوماسیون مبتنی بر ML کارهای خسته کننده ای را که مانع از کار حرفه ای شما بر روی پروژه های مهمتر می شود را حذف می کند.

2. تخصیص منابع

از طریق تشخیص الگو، یادگیری ماشین بهترین تخصیص بودجه، نیروی کار و فناوری را ایجاد می کند. همانطور که قبلاً گفته شد، مشاوران روبو از یادگیری ماشین (ML) در مدیریت سرمایه‌گذاری فین‌تک برای ارزیابی مشخصات ریسک هر مشتری و تخصیص دارایی‌ها استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که پورتفولیوی هر مشتری با اهداف مالی و تحمل ریسک آنها هماهنگ است.

علاوه بر این، ربات‌های چت با یادگیری ماشینی، با تخصیص کارآمد منابع برای رسیدگی به حجم بالایی از پرسش‌های مصرف‌کننده، مراقبت شبانه‌روزی از مشتری را ارائه می‌کنند. به این ترتیب، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند دامنه پیشنهادات خود را بدون افزایش قابل توجه هزینه‌های عملیاتی افزایش دهند.

3. کاهش هزینه از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی

شرکت‌های فین‌تک می‌توانند با کمک تحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین فرصت‌هایی برای کاهش هزینه پیدا کنند. برای مثال، در یادگیری ماشینی وام دهی (ML) می‌تواند پیش‌فرض‌های وام را پیش‌بینی کند، و وام دهندگان را قادر می‌سازد تا منابع را به طور مؤثرتری برای کاهش ضررهای احتمالی خرج کنند.

مکان مالی دیگر از تحقیقات الگوی مشتری برای ایجاد وضعیت مشابه استفاده می کند. کسب‌وکارها ممکن است با استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی گردش مالی مشتری، به طور فعال مشتریان را حفظ کنند و هزینه جذب افراد جدید را کاهش دهند.

4 پردازش داده ها

توسعه نرم افزار فین تک شرکت‌ها می‌توانند از فناوری‌هایی مانند تشخیص کاراکتر نوری (OCR) و سایر سیستم‌های خودکار پردازش اسناد برای استخراج بینش‌های مهم مبتنی بر داده استفاده کنند، زیرا یادگیری ماشینی پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در مقیاس بزرگ انجام می‌دهد.

این امر اتکای شرکت به تیم‌های تجزیه و تحلیل داده‌های قابل توجه و هزینه‌های مربوطه را با خودکار کردن فرآیندهایی مانند پردازش درخواست‌های وام، بررسی‌های مشتری خود را بشناسید (KYC) و انطباق با مقررات، تا حد زیادی کاهش می‌دهد.

مطالعات موردی پیاده سازی یادگیری ماشین در فین تک

یادگیری ماشینی برای صنعت توسعه نرم‌افزار فین‌تک ارزش ارائه کرده است. در اینجا چند مطالعه موردی عالی در سراسر جهان وجود دارد.

1. Credgenics

در سال 2022، Credgenics، یک استارت آپ هندی SaaS متخصص در اتوماسیون قانونی و جمع آوری بدهی، به یک کل دفترچه وام 47 میلیارد دلاری، با پردازش بیش از 40 میلیون وام خرده فروشی.

بیش از 100 مشتری سازمانی به دلیل راه‌حل‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی خود از هزینه‌ها و زمان جمع‌آوری کمتر، افزایش کارایی قانونی، و نرخ تفکیک و جمع‌آوری بالاتر بهره برده‌اند.

2. اطلاعات قرارداد JPMorgan Chase

در سال 2017، بزرگترین بانک در ایالات متحده از یک پلتفرم هوشمند قراردادی (COiN) رونمایی کرد که به شدت از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می کرد تا رایانه ها را قادر به درک صدا و دست خط کند.

هدف اولیه CoiN خودکار کردن فرآیندهای دستی پرکار و تکراری بود، مانند بررسی قراردادهای اعتبار تجاری، که تخمین زده می‌شد در نمونه JPMorgan Chase به 360,000 ساعت کار نیاز داشته باشد. CoiN می تواند کار را در چند ثانیه کامل کند.

3 ولز فارگو

Wells Fargo یک شرکت خدمات مالی در سراسر جهان است که دفتر مرکزی آن در ایالات متحده است و از راه‌حل‌های یادگیری ماشینی مانند NLP استفاده می‌کند. یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را قادر می سازد تا نقاط داده مشتری فردی و انبوه را مدیریت کند.

چه چیزی این موضوع را قابل توجه می کند؟ ظرفیت شناسایی هدف پشت عبارت مشتری در شکایات، که ممکن است در طول خواندن رونوشت معمولی نادیده گرفته شود. این سازمان را قادر می‌سازد تا عملیات را ساده‌تر کند، خدمات کارآمدتری ارائه کند و روابط قوی‌تری با مشتری ایجاد کند.

نتیجه

فین تک یکی از چندین صنعت حرفه ای نیست که نگران آخرالزمان های هوش مصنوعی است. این بدان معنا نیست که سازمان‌های تجاری نگران پیامدهای بالقوه داده‌های نادرست مبتنی بر هوش مصنوعی نیستند - یا اینکه متخصصان فین‌تک مراقب همه چیز نیستند.

با این حال، هیچ یک از سرعت سریع‌تر مدرن‌سازی که توسط فناوری انجام شده، منحصر به فین‌تک نیست. این به نام فناوری است که فین‌تک را به پیش می‌برد و آن را با هم نگه می‌دارد. این همان چیزی است که نیروی کار فین تک را به عنوان یکی از پیشرفته ترین فناوری ها در هر صنعت متمایز می کند. برای بسیاری، این همان چیزی است که آنها را در وهله اول به فین تک کشاند. کارشناسان ما از نزدیک با شرایط آشنا هستند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/