Machine Learning เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของ FinTech อย่างไร?
ในปีที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปิดตัวสู่สาธารณะอย่างน่าตื่นตาตื่นใจที่สุด อาจดูเหมือนว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จะลดลงเหลือเพียงแฟชั่นเท่านั้น
อย่างไรก็ตาม มันเป็นสิ่งที่ไกลที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากความจริง แม้ว่าอาจจะไม่ได้รับความนิยมเหมือนแต่ก่อน แต่ Machine Learning ยังคงเป็นที่ต้องการอย่างมากในปัจจุบัน ทั้งนี้เพื่อให้สามารถใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึก AI เชิงสร้างสรรค์ได้ FinTech ก็ไม่มีข้อยกเว้น
ด้วยขนาดตลาดทั่วโลกที่คาดการณ์ไว้ประมาณ 158 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2020 และเพิ่มขึ้นที่อัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) 18% เพื่อก้าวสู่ระดับที่น่าตกใจ พันล้าน $ 528 2030 โดย การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีค่าที่สุดสำหรับสถาบันการเงินในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และท้ายที่สุด เมื่อการศึกษาสถานะ AI ครั้งล่าสุดของเราเจาะลึกลงไปมาก จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย
กรณีการใช้งาน Machine Learning ใน FinTech การเรียนรู้ของเครื่องกำลังแก้ปัญหาหลักบางประการของอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น การฉ้อโกงส่งผลกระทบมากกว่าแค่การประกันภัยหรือสกุลเงินดิจิทัล นอกจากนี้ การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดยังก้าวข้ามขอบเขตโดเมนอีกด้วย ไม่ว่าอุตสาหกรรมหรือธุรกิจของคุณจะเป็นประเภทใด แมชชีนเลิร์นนิงในด้านการเงินนำเสนอวิธีต่างๆ มากมายในการแปลงข้อกังวลให้เป็นกำไร
1. การซื้อขายอัลกอริทึม ธุรกิจจำนวนมากใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่ประสบความสำเร็จอย่างมาก เพื่อทำให้ตัวเลือกทางการเงินเป็นอัตโนมัติและเพิ่มปริมาณธุรกรรม โดยเกี่ยวข้องกับการดำเนินการคำสั่งซื้อขายตามคำสั่งการซื้อขายที่เขียนไว้ล่วงหน้าซึ่งเป็นไปได้โดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากเป็นการยากที่จะจำลองความถี่ของการซื้อขายที่ทำโดยเทคโนโลยี ML ด้วยตนเอง บริษัททางการเงินที่สำคัญทุกแห่งจึงลงทุนในการซื้อขายแบบอัลกอริทึม
2. การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงใน FinTech เรียนรู้และปรับให้เข้ากับรูปแบบการหลอกลวงใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง ปรับปรุงความปลอดภัยสำหรับการดำเนินงานของบริษัทและลูกค้าของคุณ ซึ่งตรงกันข้ามกับลักษณะคงที่ของการตรวจจับการฉ้อโกงตามกฎแบบคลาสสิก
อัลกอริธึมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยและรูปแบบการฉ้อโกงที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำโดยการตรวจสอบชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล
IBM สาธิตวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิง (ML) สามารถระบุการฉ้อโกงในธุรกรรมได้มากถึง 100% แบบเรียลไทม์ ช่วยให้สถาบันการเงินลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุดและดำเนินการทันทีในกรณีเกิดอันตราย
ระบบ FinTech ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถตรวจจับการฉ้อโกงได้หลายรูปแบบ รวมถึงการขโมยข้อมูลประจำตัว การฉ้อโกงบัตรเครดิต การฉ้อโกงการชำระเงิน และการยึดบัญชี ช่วยให้สามารถรักษาความปลอดภัยได้อย่างสมบูรณ์จากภัยคุกคามที่หลากหลาย
3. การปฏิบัติตามกฎระเบียบ โซลูชันเทคโนโลยีควบคุม (RegTech) เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในระบบธนาคารที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
อัลกอริธึม ML สามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างคำแนะนำได้ เนื่องจากสามารถอ่านและเรียนรู้จากเอกสารกำกับดูแลจำนวนมากได้ ดังนั้น, โซลูชั่นคลาวด์ ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบบูรณาการสำหรับภาคการเงินสามารถติดตามและติดตามการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบได้โดยอัตโนมัติ
องค์กรธนาคารยังสามารถติดตามข้อมูลธุรกรรมเพื่อระบุความผิดปกติได้ ML สามารถรับประกันได้ว่าธุรกรรมของผู้บริโภคเป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบในลักษณะนี้
4. ตลาดหุ้น กิจกรรมเชิงพาณิชย์จำนวนมหาศาลก่อให้เกิดชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ขนาดใหญ่ที่นำเสนอศักยภาพในการเรียนรู้ที่ไม่มีที่สิ้นสุด แต่ข้อมูลในอดีตเป็นเพียงรากฐานของการคาดการณ์เท่านั้น
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะดูแหล่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ข่าวและผลการทำธุรกรรม เพื่อระบุรูปแบบที่อธิบายการทำงานของตลาดหุ้น ขั้นตอนต่อไปสำหรับเทรดเดอร์คือการเลือกรูปแบบพฤติกรรมและกำหนดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่จะรวมเข้ากับกลยุทธ์การซื้อขายของพวกเขา
5. การวิเคราะห์และการตัดสินใจ FinTech ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดการและทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมากได้อย่างน่าเชื่อถือ ด้วยการบูรณาการบริการวิเคราะห์ข้อมูล นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการตรวจสอบอย่างถี่ถ้วน ซึ่งช่วยเร่งการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งประหยัดเวลาและเงิน นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการคาดการณ์รูปแบบตลาดในอนาคต
บริษัท FinTech ก็สามารถใช้ได้ การวิเคราะห์เชิงทำนาย เทคโนโลยีเพื่อพัฒนาโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมและล้ำหน้าซึ่งปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปและแนวโน้มของตลาด ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลและบริการการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานร่วมกัน บริษัท FinTech สามารถคาดการณ์และตอบสนองความต้องการทางการเงินใหม่ ๆ ได้สำเร็จด้วยกลยุทธ์เชิงรุกนี้
บริษัทต่างๆ ได้ประโยชน์จาก Machine Learning ใน FinTech อย่างไร? ประเด็นข้างต้นเน้นย้ำถึงกรณีการใช้งานของการเรียนรู้ของเครื่อง แต่แล้วความเฉพาะเจาะจงล่ะ? ข้อได้เปรียบหลักของ ML ใน FinTech จะสรุปได้ดีที่สุดอย่างไรหากจำกัดหัวข้อย่อยวัตถุประสงค์จำนวนเล็กน้อย
1. ทำให้กระบวนการที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติน่าจะเป็นประโยชน์ต่อการเรียนรู้ของเครื่องที่ชัดเจนที่สุดสำหรับ FinTech โดยมีข้อดีหลายประการ เพื่อตรวจสอบข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเร่งกระบวนการเริ่มต้นใช้งานลูกค้าได้
นอกจากนี้ การลดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลของมนุษย์ ทำให้การกระทบยอดธุรกรรมทางการเงินเป็นอัตโนมัติช่วยประหยัดเวลาและเงิน สมาชิกในทีมของคุณจะได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติในรูปแบบที่ละเอียดยิ่งขึ้น ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย ML ขจัดงานที่น่าเบื่อซึ่งทำให้ผู้เชี่ยวชาญของคุณไม่สามารถทำงานในโครงการที่สำคัญกว่าได้
2. การจัดสรรทรัพยากร ด้วยการจดจำรูปแบบ แมชชีนเลิร์นนิงจะจัดสรรเงินทุน แรงงาน และเทคโนโลยีได้ดีที่สุด ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ robo-advisor ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ในการจัดการการลงทุน FinTech เพื่อประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้าแต่ละราย และจัดสรรสินทรัพย์เพื่อให้มั่นใจว่าพอร์ตโฟลิโอของลูกค้าแต่ละรายจะสอดคล้องกับเป้าหมายทางการเงินและการยอมรับความเสี่ยง
นอกจากนี้ แชทบอทที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องยังให้การดูแลลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงด้วยการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรองรับข้อซักถามของผู้บริโภคที่มีปริมาณมาก ด้วยวิธีนี้ บริษัท FinTech สามารถเพิ่มขอบเขตข้อเสนอของตนได้โดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ
3. การลดต้นทุนผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัท FinTech สามารถค้นหาโอกาสในการลดต้นทุนด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น ในแมชชีนเลิร์นนิงการให้ยืม (ML) สามารถคาดการณ์การผิดนัดชำระหนี้ได้ ช่วยให้ผู้ให้กู้ใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อลดการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น
สถานทางการเงินอีกแห่งหนึ่งใช้การวิจัยรูปแบบลูกค้าเพื่อสร้างสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ธุรกิจอาจรักษาลูกค้าในเชิงรุกและลดต้นทุนในการสรรหาลูกค้าใหม่โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์การหมุนเวียนของลูกค้า
4 การประมวลผลข้อมูล การพัฒนาซอฟต์แวร์ฟินเทค บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี เช่น การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) และระบบประมวลผลเอกสารอัตโนมัติอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สำคัญ เนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องจะจัดการกับการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สิ่งนี้ช่วยลดการพึ่งพาทีมวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และต้นทุนที่เกี่ยวข้องของบริษัทได้อย่างมาก โดยทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติ เช่น การประมวลผลการสมัครขอสินเชื่อ การตรวจสอบการรู้จักลูกค้าของคุณ (KYC) และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
กรณีศึกษาการใช้งาน Machine Learning ใน FinTech การเรียนรู้ของเครื่องได้มอบคุณค่าให้กับอุตสาหกรรมการพัฒนาซอฟต์แวร์ FinTech ต่อไปนี้เป็นกรณีศึกษาที่ดีบางส่วนทั่วโลก
1. เคร็ดเจนิกส์ ในปี 2022 Credgenics สตาร์ทอัพ SaaS ของอินเดียที่เชี่ยวชาญด้านระบบอัตโนมัติทางกฎหมายและการติดตามหนี้ บรรลุ ยอดเงินกู้รวม 47 พันล้านดอลลาร์ โดยดำเนินการสินเชื่อรายย่อยแล้วกว่า 40 ล้านรายการ
ลูกค้าองค์กรกว่า 100 รายได้รับประโยชน์จากต้นทุนและเวลาการรวบรวมที่ลดลง ประสิทธิภาพทางกฎหมายที่เพิ่มขึ้น ตลอดจนความละเอียดและอัตราการรวบรวมที่สูงขึ้น เนื่องจากโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง
2. ข้อมูลสัญญาของ JPMorgan Chase ในปี 2017 ธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกาได้เปิดตัวแพลตฟอร์ม Contract Intelligence (COiN) ที่ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อย่างมาก เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจเสียงและการเขียนด้วยลายมือ
เป้าหมายหลักของ COiN คือการทำให้กระบวนการด้วยตนเองที่ใช้แรงงานเข้มข้นและทำซ้ำๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การทบทวนข้อตกลงสินเชื่อเชิงพาณิชย์ ซึ่งคาดว่าจะต้องใช้เวลาถึง 360,000 ชั่วโมงแรงงานในกรณีของ JPMorgan Chase COiN สามารถทำงานให้เสร็จสิ้นได้ภายในไม่กี่วินาที
3 เวลส์ฟาร์โก Wells Fargo คือบริษัทผู้ให้บริการทางการเงินระดับโลกที่มีสำนักงานใหญ่ในสหรัฐอเมริกา และใช้โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น NLP การเรียนรู้ลึก ๆ เครือข่ายประสาทเทียม และตัวเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อจัดการจุดข้อมูลไคลเอนต์แต่ละจุดและแบบกลุ่ม
อะไรทำให้เรื่องนี้น่าจดจำ? ความสามารถในการระบุเจตนาเบื้องหลังการใช้ถ้อยคำของลูกค้าในการร้องเรียน ซึ่งอาจมองข้ามได้ในระหว่างการอ่านข้อความถอดเสียงโดยทั่วไป สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงการดำเนินงาน ให้บริการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และส่งเสริมความสัมพันธ์กับลูกค้าให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
สรุป FinTech ไม่ใช่หนึ่งในอุตสาหกรรมระดับมืออาชีพที่เกี่ยวข้องกับการล่มสลายของ AI ไม่ได้หมายความว่าองค์กรการค้าไม่ได้กังวลเกี่ยวกับการขยายสาขาที่อาจเกิดขึ้นของข้อมูลเท็จที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือผู้เชี่ยวชาญด้าน FinTech ไม่ได้คอยจับตาดูสิ่งต่างๆ
อย่างไรก็ตาม ไม่มีอัตราความทันสมัยที่เร็วขึ้นซึ่งถูกบังคับโดยเทคโนโลยีซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของ FinTech ในนามของเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน FinTech ไปข้างหน้าและรักษามันไว้ด้วยกัน นี่คือสิ่งที่ทำให้บุคลากร FinTech แตกต่างในฐานะหนึ่งในกลุ่มที่มีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากที่สุดในอุตสาหกรรมใดๆ สำหรับหลายๆ คน นั่นคือสิ่งที่ดึงดูดพวกเขาให้เข้าสู่ FinTech ตั้งแต่แรก ผู้เชี่ยวชาญของเรามีความคุ้นเคยเป็นอย่างดีกับสถานการณ์นี้
เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
ที่มา: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/
