Bagaimanakah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membentuk semula fintech SaaS?

Penterjemah |. Cui Hao

Penilai |. (FinTech) pasaran telah melalui evolusi yang panjang. Kerana banyak syarikat yang bergantung pada teknologi kewangan telah mengubah model operasi mereka untuk mengambil bahagian dalam perayaan perubahan teknologi ini.

Evolusi ini sudah pasti menghasilkan beberapa trend menarik, daripada rakaman kertas transaksi kewangan harian kepada membina peranti pengkomputeran analog, daripada membangunkan komputer generasi pertama kepada menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) ke dalam fintech produk digital, industri telah mengalami pertumbuhan yang tidak pernah berlaku sebelum ini.

Terdapat lebih daripada 30,000 syarikat fintech SaaS di seluruh dunia, dan kebanyakan jenama ini kini bergantung sepenuhnya atau sebahagiannya pada teknologi AI dan ML.

Melalui artikel ini, marilah kita memahami secara mendalam tentang cara AI dan ML membentuk semula teknologi kewangan SaaS semasa, dan maksud perubahan ini kepada kita.

2. Apakah AI dan pembelajaran mesin?

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ialah kata kunci yang sentiasa menjadi tajuk utama sekarang. Mereka mungkin tidak dikenali kerana kebanyakan orang menggunakannya secara bergantian, jadi mari kita tentukan dahulu.

Kecerdasan buatan (AI) ialah singkatan kecerdasan buatan Ia menggunakan kecerdasan manusia untuk mencipta sistem atau mekanisme yang mencukupi dengan melengkapkan komputer dengan maklumat yang berbeza. Ia juga boleh meniru tingkah laku manusia dalam dunia fizikal.

Bot kecerdasan buatan yang ringkas ialah Siri pada iPhone atau Alexa dalam peranti rumah digital. Program kecerdasan buatan ini direka untuk menyelesaikan masalah yang dijana oleh manusia dan komputer fungsi utamanya adalah untuk menyelesaikan apa-apa tugas yang diberikan dan berjaya menyelesaikan matlamat dalam jangka masa tertentu.

Pembelajaran mesin ialah teknologi yang membolehkan komputer memahami senario baharu dan meningkatkan keupayaan membuat keputusan mereka apabila berhadapan dengan situasi yang lebih kompleks. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma komputer dan kaedah analisis untuk membina model ramalan yang membantu menyelesaikan masalah yang berbeza, terutamanya dalam sektor kewangan.

3 Kesan AI dan pembelajaran mesin pada teknologi kewangan SaaS

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam teknologi kewangan SaaS hari ini dengan membangunkan analisis ramalan yang membantu membuat keputusan memainkan peranan penting dalam alat tersebut. Nilai tambah kecerdasan buatan ini dapat dirasai dalam pelbagai bidang, daripada operasi profesional sehinggalah kepada pengguna biasa. Berikut ialah beberapa kesan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada teknologi kewangan SaaS.

1. Pengurusan Risiko Kewangan

Bank dan organisasi teknologi kewangan lain sentiasa mencari model untuk meminimumkan risiko. Pendekatan pepohon keputusan berasaskan AI berfungsi dengan membangunkan peraturan mudah dan boleh dikesan untuk situasi kewangan yang kompleks dan tidak linear, dengan itu menggunakan peraturan ini untuk memberi kesan kepada pengurusan risiko. Pada masa yang sama, teknik vektor sokongan membantu menentukan risiko kredit yang ketara bagi pinjaman.

2. Ramalan Hasil

Banyak sektor perkhidmatan kewangan menggunakan perunding pembelajaran mesin yang menggunakan teknik pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin untuk membangunkan model ramalan untuk organisasi mereka.

3. Pengesanan penipuan

Penipuan adalah masalah yang dihadapi oleh banyak bank kerana keselamatan pengguna dan kewangan tidak dapat dijamin sepenuhnya. Kepintaran buatan boleh membantu mengurangkan penipuan dengan menganalisis sejumlah besar data transaksi untuk mendedahkan corak penipuan tersembunyi. Ia boleh mengesan corak ini dalam masa nyata dan menghalangnya daripada berlaku. Selain itu, algoritma "regresi logistik" pembelajaran mesin boleh membantu memahami corak penipuan dan menghalangnya daripada berlaku.

PayPal ialah contoh tipikal penggunaan kecerdasan buatan untuk pengesanan penipuan. PayPal menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data daripada platformnya dan mengenal pasti transaksi yang berpotensi penipuan.

Sistem AI melihat pelbagai titik data seperti lokasi transaksi, peranti yang digunakan untuk menjalankan transaksi, jumlah transaksi dan sejarah pengguna pada platform.

Contohnya, jika urus niaga dibuat daripada peranti yang biasanya tidak dikaitkan dengan akaun pengguna, atau jika amaun urus niaga jauh lebih besar daripada biasa, sistem mungkin membenderakan transaksi untuk semakan. Sistem kecerdasan buatan PayPal telah terbukti sangat berkesan untuk mengesan penipuan. Menurut syarikat itu, sistemnya boleh mengesan transaksi penipuan dan kadar penipuan hanya menyumbang 0.32% daripada pendapatan syarikat. Ini membantu PayPal mengelakkan kerugian berjuta-juta dolar akibat penipuan setiap tahun.

4. Sokongan Pelanggan

Kecerdasan buatan boleh memastikan pelanggan mendapat maklumat kewangan yang tepat pada masa yang tepat. Dengan mengkaji data pelanggan dan analisis penting, AI boleh mencipta respons pelanggan berdasarkan keutamaan atau keperluan pelanggan. Contoh biasa jenama SaaS yang menggunakan AI dan ML ialah Zendesk dan Salesforce. Alat mereka, AnswerBot dan Einstein, memahami niat pelanggan dan memberikan respons yang berkaitan dalam masa nyata. Algoritma juga belajar daripada setiap interaksi dan menjadi lebih bijak dari semasa ke semasa.

5. Pengurusan Aset

Seperti sektor lain, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah memberi kesan kepada cara profesional mengendalikan atau mengurus aset kewangan. Dengan AI, pengurus aset boleh mengautomasikan pelaporan dan dokumentasi pelanggan, menyediakan penyata akaun terperinci dan melaksanakan banyak lagi fungsi dengan tepat.

4. Faedah utama AI dan ML dalam teknologi kewangan SaaS

Menggabungkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke dalam teknologi kewangan SaaS telah membawa manfaat yang besar kepada seluruh industri. Berikut ialah beberapa perkara penting untuk menyepadukan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML).

1. Tingkatkan ketepatan

Sebelum pengenalan teknologi pembelajaran mesin, sebilangan kecil transaksi kewangan direkodkan dalam lejar setiap hari. Jumlah dagangan yang tinggi dan pemahaman yang terhad mengakibatkan beberapa kesilapan dan akaun tidak seimbang. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menyediakan ruang untuk ketepatan untuk tugas pengiraan berulang termasuk pengimbangan akaun dan analisis akaun, dan memastikan ketepatan pengiraan ini. Kerana perkembangan baru ini, keputusan lebih tepat dan kerugian dapat dikurangkan.

2. Meningkatkan kecekapan

Faedah lain menggunakan AI dan ML dalam teknologi kewangan SaaS ialah meningkatkan kecekapan, meningkatkan produktiviti dan mengurangkan masa yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Menggunakan chatbots AI untuk mengendalikan permintaan pelanggan boleh membantu meningkatkan kecekapan keseluruhan sokongan pelanggan.

3. Meningkatkan keupayaan membuat keputusan

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menyediakan bantuan dalam membuat keputusan mengenai teknologi SaaS. Penganalisis kewangan dengan mudah boleh menganalisis berbilion data, mengkaji corak dan arah aliran dalam saham serta menggunakan teknologi untuk membuat keputusan strategik dan berfaedah.

4. Keterjangkauan

Beberapa tahun lalu, hanya orang kaya yang mampu mendapatkan penasihat kewangan peribadi yang boleh membantu mereka menguruskan kekayaan dan mengawal perbelanjaan mereka. Walau bagaimanapun, dalam era semasa aplikasi berasaskan AI, penjejakan bil, ramalan harga saham, pasaran atau analisis mata wang kripto boleh dilakukan untuk sesiapa sahaja, semuanya dari keselesaan rumah mereka sendiri.

5 Cabaran dan risiko kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam fintech SaaS

Walaupun faedah menggabungkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke dalam fintech SaaS adalah jelas, perlu diambil perhatian bahawa pada masa yang sama masa Ia juga datang dengan cabaran.

Merangkumi risiko berikut:

1 Pelaburan

Membangunkan aplikasi teknologi kewangan kecerdasan buatan memerlukan wang untuk memulihkan kos ini, aplikasi yang dibangunkan mesti digunakan oleh awam. Walau bagaimanapun, orang ramai lebih cenderung membelanjakan $50 untuk apl kecergasan atau penulisan resipi berbanding apl fintech.

2. Privasi Data

Agak sukar untuk mencari keseimbangan antara nilai aplikasi, maklumat peribadi dan privasi data. Pelanggan mengetahui tentang isu privasi data dan ingin memberikan maklumat peribadi sesedikit mungkin semasa mendaftar. Jika anda bertanya terlalu banyak soalan atau memerlukan akses kepada terlalu banyak peranti, pelanggan mungkin akan keluar. Bagaimanakah anda boleh melatih AI untuk membangunkan ciri yang lebih diperibadikan jika anda hampir tiada maklumat?

3. Bias dalam algoritma dan data

Kejayaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sering dicabar oleh bias data. Kebanyakan berat sebelah ini datang daripada kumpulan minoriti yang tidak mempunyai akses kepada teknologi kewangan, atau daripada manusia yang melatih kecerdasan buatan, dan pertimbangan mereka berat sebelah. Bias sering dihasilkan oleh manusia—dan merebak ke dalam algoritma setelah dimasukkan.

6. Kesimpulan

Insiden COVID-19 dan inisiatif kerajaan yang berkaitan telah membawa perubahan besar di tempat kerja, mempercepatkan penggunaan teknologi termaju di seluruh dunia. Semasa penutupan, perniagaan yang dipacu AI bukan sahaja menyaksikan peningkatan dalam produktiviti tetapi juga melancarkan banyak produk AI baharu, perisian merentas domain dan penggunaan gabungan kedua-duanya.

Ruang teknologi kewangan SaaS mungkin akan mengalami transformasi pada tahun-tahun akan datang disebabkan oleh pembangunan berterusan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Perubahan ini akan membolehkan lebih banyak syarikat memperoleh kelebihan daya saing, meningkatkan prestasi kewangan mereka, dan akhirnya mencapai matlamat perniagaan pengurusan kewangan mereka.

Pautan asal: ​​https://www.php.cn/link/63ceea56ae1563b4477506246829b386​​

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membentuk semula fintech SaaS?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!