Хотя искусственный интеллект является чем-то чуждым для многих отраслей, ожидается, что рынок ИИ в финтехе будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 23,17% в период с 2020 по 2025 год (Mordor Intelligence). Также не будем забывать, что пандемия COVID-19 сильнее всего повлияла на финтех и его клиентов, которые теперь все активнее используют мобильные приложения. Это прекрасная возможность для компаний получить более значимую информацию о пользователях, улучшить их опыт и, как следствие, укрепить свои позиции на рынке.
Искусственный интеллект в финтехе: основные преимущества для отрасли
Конечно же, главным преимуществом является высокая вовлеченность пользователей. Решения AI следят за пользователями приложений, немедленно отвечают на их вопросы (чат-боты) или собирают аналитические данные о пользовательских предпочтениях и моделях поведения. Также решения искусственного интеллекта помогают сотрудникам финансовых технологий выполнять рутинные задачи, такие как ответы на типичные вопросы, классификация клиентов, а также мониторинг транзакций и возникающих нормативных требований.
Еще одним плюсом является сниженная стоимость поддержки пользователей. Искусственный интеллект и машинное обучение в финтехе исключают риск человеческой ошибки и экономят ваши расходы на поддержку пользователей в долгосрочной перспективе. Кстати, ИИ поддерживает безопасные платежи. Финтех и ИИ вместе обеспечивают постоянный мониторинг платежей и проверку пользователей, закрывая многочисленные бреши в безопасности, невидимые для людей.
ИИ заглядывает в каждый темный уголок, чтобы помочь вам: он собирает документацию, формирует отчеты и делает прогнозы. Вы получаете мощный инструмент для построения действенных бизнес-стратегий. И, конечно же, внимание к деталям. С ИИ вы всегда будете в курсе того, что происходит в вашей организации. То, что менеджеры могут упустить из виду, никогда не останется незамеченным техническим инструментам – это правило применяется к любой задаче управления данными.
Как ИИ используется в финтехе? 6 лучших вариантов
Чат-боты как цифровые финансовые консультанты
Ядром этого варианта использования является обработка естественного языка (NLP), одна из областей машинного обучения. Это позволяет технологиям лучше понимать и анализировать естественный (человеческий) язык. Такая функция позволяет пользователям «консультироваться» с чат-ботом относительно финансовых услуг, планов, расходов и депозитов.
Оценка кредитной истории
Часто люди в развивающихся странах не имеют предыдущей кредитной истории, и банкам приходится обращаться к ней с помощью НЛП и интеллектуального анализа текста. 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
Используя искусственные нейронные сети (ИНС), разработчики могут обучать технологии на исторических данных пользователя, а затем классифицировать свой профиль от низкого до высокого уровня риска. Кроме того, технологии также могут предоставлять клиентам рекомендации по обслуживанию на основе их оценки риска.
Прогнозирование финансовых тенденций
Предсказательная аналитика на основе машинного обучения собирает и обрабатывает огромные объемы данных, чтобы делать глубокие прогнозы о рыночных тенденциях и поведении клиентов. Он обрабатывает не только структурированные наборы данных, но и выявляет изменения в общих шаблонах.
RegTech
RegTech (Regulatory Technology) – это способ управления соблюдением нормативных требований с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Это сложный термин, который включает идентификацию клиента, мониторинг транзакций, нормативный анализ и отчетность.
Алгоритмическая торговля – это метод торговли на основе машинного обучения, который помогает принимать решения на финансовом рынке. Технологии выявляют закономерности, которые могут остаться незамеченными человеческим глазом; они реагируют мгновенно и автоматически управляют торговлей.
Проблемы интеграции искусственного интеллекта в финтех
Давайте не будем забывать и о том, что сочетание искусственного интеллекта и финтеха также создает проблемы. Во-первых, это низкое качество данных. Помните, что финтех и машинное обучение работают лучше всего, когда документация следует определенному порядку. Она должна храниться в электронных таблицах или базах данных для максимального положительного воздействия, поэтому немедленный доступ к управлению неструктурированными данными – лучший способ решить эту проблему.
Еще одной проблемой интеграции является предвзятость ИИ. И чтобы избежать этой проблемы, компании должны выявлять предвзятость до того, как она причинит какой-либо вред, используя специальные фреймворки и инструменты искусственного интеллекта.
Примеры инструментов, необходимых для устранения смещения AI:
- Deloitte Trustworthy AI
- AI Fairness 360
- IBM Watson OpenScale.
Вывод
В этой статье мы рассмотрели все плюсы и минусы взаимодействия финтеха с искусственным интеллектом, и вывод напрашивается сам собой. Каким бы крутым ни было машинное обучение и искусственный интеллект в решении бизнес-задач, они не могут заменить душевное человеческое взаимодействие. Вы должны решить, для чего вам нужны чат-боты, и четко разграничить AI и человеческие задачи. Только разумное сочетание того и другого окажет наибольшее влияние на компанию.
Автор Сергей Шипулин
Источник bluescreen.kz