ככל שתחום הפינטק ממשיך להתפתח, עסקים מכירים יותר ויותר בפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית (AI) באופטימיזציה של פעולות והעלאת חוויות לקוחות. מבחינה היסטורית, תעשיות, כמו FinTech שגשגו
על טכנולוגיה טרנספורמטיבית והשתמשו בה כדי לעמוד בקצב צרכי הלקוחות המשתנים. העולם הרחב של השירותים הפיננסיים והמגזר הבנקאי אינו שונה עם רעיונות חדשים שונים שמתגבשים כדי לרתום AI.
כמעט כל תעשייה מבינה של-AI יש את הפוטנציאל לשנות את הפעילות העסקית, התקשרויות הלקוחות והיעדים האסטרטגיים שלהם. של EY
סקר AI של שירותי פיננסיים באירופה מצא כי 77% מהמנהיגים האירופים בתעשיית השירותים הפיננסיים מאמינים של-Generative AI תהיה השפעה משמעותית על פעילותם. כמו תעשיות רבות, FinTech לומד כיצד בינה מלאכותית עשויה לשנות את הדרך
עסקים משלבים הצעות טכנולוגיה בחברות מבוססות שירותים פיננסיים, משפרים את האספקה לצרכנים ומקדמים הכלה פיננסית. בינה מלאכותית עוזרת במיוחד להבין את התנהגות הצרכנים, להפוך תהליכים מורכבים לאוטומטיים ולהעלות את יכולות קבלת ההחלטות
וכל חשיבה ביקורתית בנוף פיננסי דינמי. ישנם מספר מקרי שימושים עבור AI בתוך הפינטק אשר הולכים להבשיל בשנים הקרובות.
FinTech רוכב על גל האוטומציה
אחד התחומים הבולטים שבהם AI יכול להועיל ב-FinTech הוא אוטומציה ומשימות עתירות נתונים. בשנים האחרונות שחקני FinTech כיוון את השקעותיהם לכיוון מודרניזציה של תהליכי התשלום ושימוש בהעברות כספים דיגיטליות כדי לעקוף את
צורך בסיוע אישי. לפי נתוני EY
אינדקס אימוץ פינטק העולמי, 3 מתוך 4 צרכנים גלובליים משתמשים כעת בשירותי העברות כספים ושער תשלום דיגיטלי.
כדי לספק קנה מידה זה של אוטומציה, FinTech הפכה פתוחה יותר למינוף אלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה, המנתחים מערכי נתונים נרחבים, דפוסי תשלום וחריגות מעבר ליכולת האנושית. זה לא רק ממזער טעויות אלא גם
מאיץ תהליכים, ומעצים ארגונים לקבל החלטות מושכלות בדייקנות ובזריזות.
אוטומציה של ניקוד האשראי וקבלת החלטות זמינה כבר זמן מה. אבל לאוטומציה הזו היה חיסרון רציני. דירוג אשראי או החלטות כאלה אינן ניתנות להסבר בקלות ללקוח או בתוך מוסדות פיננסיים. למה וכמה בטוח
התקבלו החלטות אשראי או כיצד ניתן לשפר את ציון האשראי הזה - הפתרונות לא היו מלאי דמיון מספיק כדי להסביר זאת ללקוח. אבל עם מקרי שימוש ב-AI ובינה מלאכותית ניתנים להסבר, ניתן לתמוך בקלות בתרחישים כאלה. זה עושה
הבדל גדול להיות שקוף בקבלת החלטות אשראי.
מקרי שימוש לשיפור חווית הלקוח באמצעות התאמה אישית
דרך נוספת לניצול AI בתוך FinTech טמונה בהעלאת חוויות הלקוחות באמצעות אינטראקציות מותאמות אישית. צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית משמשים כעוזרים וירטואליים, ומספקים תמיכה מותאמת מסביב לשעון בכל שפה. מתוך פנייה
פניות לחשבון להצעת המלצות למוצרים, צ'אטבוטים משתלבים בצורה חלקה עם עוזרי קול, ומספקים נוחות ותגובתיות ללא תחרות ללקוחות.
מקרה שימוש נפוץ נוסף הוא שיפור חווית הלקוח במרכזי קשר. בינה מלאכותית משמשת כדי לסייע לאנשי שירות לקוחות לסכם היסטוריה ארוכה של תקשורת בתוך שניות ולעזור להם להעלות פריטי פעולה בעבר ודיון קריטי
נקודות, תוך שניות. בינה מלאכותית מסייעת לסיוע בשירות לקוחות לחפש בבסיסי ידע וחומרי למידה במהירות ולהציע דרכים מיטביות לטפל בבעיות ותרחישים בדיון עם לקוחות כדי לשפר את שביעות רצון הלקוחות ולהפחית
זמן שיחה.
יתרה מכך, תובנות מונעות בינה מלאכותית ושירותי ייעוץ רובוטים מאפשרים הדרכה פיננסית והשקעות מותאמת אישית המבוססת על דפוסי השקעה אינדיבידואליים, תיאבון סיכון, תנועות כלכליות ושוקיות, רצונות סביבתיים וחברתיים (ESG) וכו'.
מקרי שימוש אופטימיזציה של תאימות לתקנות עם דיוק
בהתחשב בנוף הרגולטורי המחמיר השולט בפינטק, בינה מלאכותית מתגלה כחיונית בהבטחת עמידה בתקנות מפתח כגון איסור הלבנת הון (AML) ופרוטוקולי הכרת הלקוח שלך (KYC). על ידי אוטומציה של בדיקות תאימות וסימון חשודים
פעילויות, מערכות בינה מלאכותית מחזקות את הציות לרגולציה תוך הפחתת סיכוני הציות ביעילות.
לדוגמה, פלטפורמות המופעלות על ידי AI בודקות כמויות עצומות של נתוני לקוחות, תשלומים ועסקאות כדי לאתר סיכוני AML פוטנציאליים, פעילויות עסקאות חשודות כגון דפוסי עסקאות חריגים או פעילות מתחומי שיפוט בסיכון גבוה. זֶה
גישה פרואקטיבית מסמיכה מוסדות פיננסיים לסכל ניסיונות הלבנת הון ולקיים סטנדרטים רגולטוריים בביטחון.
השתמש במקרים של שיפורי תהליכים מהפכות, יעילות ואיכות משלוח
GenAI, פלטפורמת בינה מלאכותית מתקדמת, מחוללת מהפכה באוטומציות תהליכים ברחבי ה-FinTech ותעשיית השירותים הפיננסיים. ב-DevOps, GenAI יכול לייעל את צינור הפריסה, לשפר את שיתוף הפעולה בין פיתוח ותפעול
צוותים, ולשפר את היעילות הכוללת. על ידי שימוש באלגוריתמים של ניתוח חזוי ולמידת מכונה, GenAI יכול לזהות צווארי בקבוק פוטנציאליים, לייעל את זרימות העבודה ולמנוע שגיאות ידניות במחזור החיים של פיתוח התוכנה.
יתר על כן, באוטומציה סביבתית, GenAI יכול להתאים באופן דינמי את הגדרות התשתית בהתבסס על נתונים בזמן אמת ולהפוך הקצאת משאבים לאוטומטית, מה שמוביל לחיסכון בעלויות ולשיפור הביצועים. בתחום הפיתוח המתמשך, GenAI יכול לסייע
בסקירות קוד, זהה אזורים לשיפור, וספק תובנות לגבי שיטות עבודה מומלצות, בסופו של דבר לשפר את איכות התוכנה המיוצרת. עם מקרי השימוש המגוונים שלה, GenAI מתגלה ככלי רב ערך עבור מגזר ה-FinTech המבקש להשיג ייעול
ותהליכים יעילים ללקוחותיה.
אימוץ חדשנות באמצעות ניסויים
לבסוף, ארגוני פינטק חייבים לאמץ תרבות של ניסויים כדי לפתוח הזדמנויות מונעות בינה מלאכותית המותאמות לצרכים הייחודיים שלהם. חקר טכנולוגיות AI מגוונות - מאלגוריתמים של למידת מכונה ועד טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) - מאפשרת
חברות לחשוף מקרי שימוש חדשים המניעים חדשנות ויתרון תחרותי.
לדוגמה, NLP מאפשר ניתוח סנטימנטים של משוב לקוחות, ומציע תובנות ניתנות לפעולה כדי לחדד את היצע המוצרים, אסטרטגיות שיווק ויוזמות שירות לקוחות. על ידי ניסויים מתמשכים בטכנולוגיות AI, חברות פינטק
יכול להישאר בחזית החדשנות, להניע צמיחה בת קיימא וחוסן במערכת אקולוגית המתפתחת ללא הרף.
לסיכום, השילוב של AI טומן בחובו הבטחה עצומה לחולל מהפכה בנוף הפינטק. LTIMindtree עושה זאת על ידי סיוע ללקוחותיה לפתוח גבולות חדשים בחדשנות פינטק. זה כולל זיהוי הזדמנויות לייעול
תפעול, והעצמת מוסדות פיננסיים לשגשג בסביבה שהולכת ומתהדרת בדיגיטל ותחרותי.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.finextra.com/blogposting/26006/unlocking-opportunities-for-growth-in-fintech-through-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
