인공 지능과 기계 학습은 SaaS 핀테크를 어떻게 재편하고 있습니까?

역자 | Cui Hao

리뷰어 | Sun Shujuan

1. 개업

모든 주요 산업과 마찬가지로 금융 기술(FinTech) 시장도 시장 수요 변화와 기술 발전으로 인해 장기적인 진화를 경험해 왔습니다. 금융 기술에 의존하는 많은 기업들이 이러한 기술 변화의 향연에 참여하기 위해 운영 모델을 전환했기 때문입니다.

이러한 발전은 의심할 바 없이 일일 금융 거래의 종이 기반 기록부터 아날로그 컴퓨팅 장치 구축, 1세대 컴퓨터 개발, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 금융 기술에 통합하는 것에 이르기까지 몇 가지 흥미로운 트렌드를 가져왔습니다. 제품, 업계는 전례 없는 성장을 경험했습니다.

전 세계에는 30,000개 이상의 핀테크 SaaS 회사가 있으며, 이들 브랜드 중 다수는 이제 AI 및 ML 기술에 전적으로 또는 부분적으로 의존하고 있습니다.

이 기사를 통해 AI와 ML이 오늘날의 SaaS 금융 기술을 어떻게 재편하고 있는지, 그리고 이러한 변화가 우리에게 어떤 의미인지 더 자세히 살펴보겠습니다.

2. AI와 머신러닝이란 무엇인가요?

인공지능과 머신러닝은 지금 끊임없이 헤드라인을 장식하고 있는 유행어입니다. 대부분의 사람들이 서로 바꿔서 사용하기 때문에 익숙하지 않을 수 있으므로 먼저 정의해 보겠습니다.

인공지능(AI)은 인공 지능의 약어로, 인간의 지능을 이용해 컴퓨터에 다양한 정보를 장착하여 자급자족할 수 있는 시스템이나 메커니즘을 만들고, 물리적 세계에서 인간의 행동을 모방할 수도 있습니다.

간단한 인공 지능 봇은 iPhone의 Siri 또는 디지털 홈 장치의 Alexa입니다. 이러한 인공 지능 프로그램은 인간과 컴퓨터가 생성하는 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 주요 기능은 주어진 작업을 완료하고 주어진 시간 내에 목표를 성공적으로 완료하는 것입니다.

머신러닝은 컴퓨터가 새로운 시나리오를 이해하고 더 복잡한 상황에 직면했을 때 의사결정 능력을 향상시킬 수 있게 해주는 기술입니다. 기계 학습은 컴퓨터 알고리즘과 분석 방법을 사용하여 특히 금융 부문의 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 예측 모델을 구축합니다.

3. AI와 기계 학습이 SaaS 핀테크에 미치는 영향

앞서 언급했듯이 인공 지능과 기계 학습은 의사 결정을 지원하는 예측 분석을 개발함으로써 오늘날의 SaaS 핀테크 도구에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 인공지능의 부가가치는 전문적인 운영부터 일반 사용자까지 다양한 분야에서 느낄 수 있습니다. 인공지능과 머신러닝이 SaaS 금융 기술에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

1. 금융 위험 관리

은행 및 기타 금융 기술 조직은 항상 위험을 최소화할 수 있는 모델을 찾고 있습니다. AI 기반 의사결정 트리 접근 방식은 복잡하고 비선형적인 재무 상황에 대해 간단하고 추적 가능한 규칙을 개발하여 이러한 규칙을 사용하여 위험 관리에 영향을 미치는 방식으로 작동합니다. 동시에 지원 벡터 기술은 대출의 상당한 신용 위험을 결정하는 데 도움이 됩니다.

2. 수익 예측

많은 금융 서비스 부문에서는 딥 러닝 및 기계 학습 기술을 사용하여 조직을 위한 예측 모델을 개발하는 기계 학습 컨설턴트를 고용합니다.

3. 사기 탐지

사기는 소비자 및 금융 보안을 완전히 보장할 수 없기 때문에 많은 은행이 직면한 문제입니다. 인공 지능은 엄청난 양의 거래 데이터를 분석하여 숨겨진 사기 패턴을 찾아냄으로써 사기를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 패턴을 실시간으로 감지하고 발생을 방지할 수 있습니다. 또한, 머신러닝의 "로지스틱 회귀" 알고리즘은 사기 패턴을 이해하고 사기 발생을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

페이팔(PayPal)은 사기 탐지를 위해 인공지능을 활용한 대표적인 사례입니다. PayPal은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 플랫폼의 데이터를 분석하고 잠재적인 사기 거래를 식별합니다.

인공지능 시스템은 거래 위치, 거래를 수행하는 데 사용된 장치, 거래 금액, 플랫폼 내 사용자 이력 등 다양한 데이터 포인트를 살펴봅니다.

예를 들어, 거래가 일반적으로 사용자 계정과 연결되지 않은 장치에서 이루어지거나 거래 금액이 평소보다 훨씬 많은 경우 시스템에서 검토를 위해 거래에 플래그를 지정할 수 있습니다. PayPal의 인공 지능 시스템은 사기 탐지에 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 회사에 따르면 이 시스템은 사기 거래를 탐지할 수 있으며 사기율은 회사 수익의 0.32%에 불과합니다. 이를 통해 PayPal은 매년 수백만 달러의 사기 손실을 방지할 수 있습니다.

4. 고객 지원

인공 지능은 고객이 적시에 올바른 금융 정보를 얻을 수 있도록 보장할 수 있습니다. AI는 고객 데이터와 중요한 분석을 연구함으로써 고객 선호도나 요구 사항에 따라 고객 응답을 생성할 수 있습니다. AI와 ML을 사용하는 SaaS 브랜드의 일반적인 예로는 Zendesk와 Salesforce가 있습니다. AnswerBot과 Einstein이라는 도구는 고객의 의도를 이해하고 실시간으로 관련 응답을 제공합니다. 또한 알고리즘은 모든 상호 작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해집니다.

5. 자산 관리

다른 모든 분야와 마찬가지로 인공 지능과 기계 학습도 전문가가 금융 자산을 처리하거나 관리하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 인공 지능을 통해 자산 관리자는 고객 보고서 및 문서화를 자동화하고, 자세한 계정 명세서를 제공하고, 더 많은 기능을 정확하게 수행할 수 있습니다.

4. SaaS 금융 기술에서 AI와 ML의 주요 이점

SaaS 금융 기술에 인공 지능과 기계 학습을 통합하면 업계 전체에 큰 이점이 발생합니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통합하기 위한 몇 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다.

1. 정확성 향상

머신러닝 기술이 도입되기 전에는 매일 소수의 금융 거래가 원장에 기록되었습니다. 높은 거래량과 제한된 이해로 인해 일부 오류와 불균형 계정이 발생했습니다. 인공지능과 머신러닝은 계정 밸런싱, 계정 분석 등 반복적인 계산 작업에 정확성을 위한 여지를 제공하고 이러한 계산의 정확성을 보장합니다. 이러한 새로운 개발로 인해 결과가 더욱 정확해지고 손실이 줄어들 수 있습니다.

2. 효율성 향상

SaaS 금융 기술에 AI와 ML을 사용하는 또 다른 이점은 효율성 향상, 생산성 향상, 작업 완료에 필요한 시간 단축입니다. AI 챗봇을 사용하여 고객 요청을 처리하면 고객 지원의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 의사결정 역량 강화

인공지능과 머신러닝은 SaaS 기술에 대한 의사결정에 도움을 줍니다. 재무 분석가는 수십억 개의 데이터를 쉽게 분석하고 주식 패턴과 추세를 연구하며 이 기술을 사용하여 전략적이고 유익한 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 경제성

몇 년 전만 해도 부를 관리하고 지출을 규제하는 데 도움을 줄 수 있는 개인 금융 자문을 받을 여유가 있는 사람은 오직 부자뿐이었습니다. 그러나 현재 AI 기반 애플리케이션 시대에는 청구서 추적, 주가 예측, 시장 또는 암호화폐 분석을 누구나 집에서 편안하게 수행할 수 있습니다.

5. SaaS 핀테크에서 인공지능과 머신러닝의 과제와 위험

인공지능과 머신러닝을 SaaS 핀테크에 통합함으로써 얻을 수 있는 이점은 분명하지만 과제도 따른다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

다음 위험을 포함합니다.

1. 인공지능 금융 기술 애플리케이션을 개발하기 위한 투자

에는 비용이 듭니다. 이러한 비용을 회수하려면 개발된 애플리케이션을 대중이 사용해야 합니다. 그러나 사람들은 핀테크 앱보다 피트니스 또는 레시피 작성 앱에 50달러를 지출할 가능성이 더 높습니다.

2. 데이터 개인 정보 보호

애플리케이션 가치, 개인 정보 및 데이터 개인 정보 보호 사이의 균형을 찾는 것은 매우 어렵습니다. 고객은 데이터 개인 정보 보호 문제를 알고 있으며 등록 시 가능한 한 적은 개인 정보를 제공하기를 원합니다. 너무 많은 질문을 하거나 너무 많은 장치에 대한 액세스가 필요한 경우 고객이 떠날 가능성이 높습니다. 정보가 거의 없다면 어떻게 AI를 훈련시켜 더욱 개인화된 기능을 개발할 수 있을까요?

3. 알고리즘 및 데이터 편향

인공지능과 머신러닝의 성공은 종종 데이터 편향으로 인해 어려움을 겪습니다. 이러한 편견의 대부분은 금융 기술에 접근할 수 없는 소수 집단이나 인공 지능을 훈련하는 인간에게서 비롯되며 그들의 판단은 편향되어 있습니다. 편향은 종종 인간에 의해 생성되며 일단 입력되면 알고리즘으로 전파됩니다.

VI. 결론

COVID-19 사태와 관련 정부 조치는 직장에 큰 변화를 가져왔고 전 세계적으로 최첨단 기술의 채택을 가속화했습니다. 봉쇄 기간 동안 AI 기반 기업은 생산성이 증가했을 뿐만 아니라 많은 새로운 AI 제품, 도메인 전반에 걸친 소프트웨어를 출시하고 이 둘의 융합을 활용했습니다.

SaaS 금융 기술 분야는 인공 지능과 기계 학습의 지속적인 개발로 인해 향후 몇 년 내에 변화를 겪을 가능성이 높습니다. 이러한 변화를 통해 더 많은 기업이 경쟁 우위를 확보하고 재무 성과를 개선하며 궁극적으로 재무 관리 비즈니스 목표를 달성할 수 있게 될 것입니다.

원본 링크:​​https://www.php.cn/link/63ceea56ae1563b4477506246829b386​​

위 내용은 인공 지능과 기계 학습은 SaaS 핀테크를 어떻게 재편하고 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!