人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

人工知能はフィンテック分野にどのように影響を与えることができますか?

2020 年は、世界中の国々やさまざまな分野で多くの課題をもたらしました。お金の使い方に大きな変化があり、人間の活動は衰退しました。たとえば、銀行の ATM に現金を預けに行く。しかし、ビジネスの全体像を見ると、金融セクターにポジティブな兆候はほとんど見られません。この記事では、「人工知能フィンテック セクターにどのように影響を与えることができるか?」のポイントに焦点を当てます。

デジタル テクノロジの使用に肩をすくめた個人は、オンライン バンキングに切り替えるしかありませんでした。ロックダウン期間。これは、人工知能機械学習などのテクノロジーが金融業界での働き方を再定義した時期でした。

はじめに

テクノロジーとツールは常に人間の生活の一部。その日から、人類の祖先は火と火を発明しました。今日の洗練されたガジェットへの車輪として、テクノロジーは私たちの日常生活に最大限の影響を与えています。そして今、プログラムとアプリケーションは私たちの日常生活の一部となり、人間よりも優れた思考と行動をしています。手がかりが得られたことを願っていますか?人工知能機械学習について話しています。

1980 年代のターミネーターなどのファンタジー映画の対象は、人間の知性を持つ機械でした。しかし、それから 40 年が経ち、その幻想は現実のものとなりました。フィンテック企業による AI の活用に関して言えば、金融業界の大御所がコーダーや技術者と協力しているのを見るのは心強いことです。

AI は金融セクターを再形成していますか?

はい、2021 年には、かつてないほどさまざまな方法でより多くの AI アプリケーションが見られるでしょう。前。たとえば、銀行や金融機関で顧客の問い合わせに答えるチャットボットが増えるでしょう。 AI は、不正検出ツールや KYC ドキュメントの検証に使用されます。ウェルス投資会社にとって、このテクノロジーは、個人の投資機会を評価し、投資ポートフォリオを作成し、新しいテクノロジーの適応に伴うリスクを軽減するのに役立ちます。次の段落で、人工知能が金融部門をどのように支援しているかを詳しく見てみましょう。

A.意思決定

保険会社や投資顧問は、新しい商品やサービスを市場に投入する前に、顧客ではなく AI プラットフォームに質問することができます。顧客データを積み込み、質問に答えるだけでなく分析する能力を備えたプラットフォームは、抜け穴や疑問を埋めるための推奨事項を提供できます。

これにより、保険代理店/アドバイザーは顧客の期待を明確に把握し、決定。その後、顧客のニーズに合わせて製品やサービスを再構築できます。

B. AI はオンライン詐欺を検出し、請求管理に新しい洞察を提供できます

銀行が詐欺を検出するために使用する分析ツールには、顧客の支出パターンを監視し、不正行為の試みを通知する AI アプリケーションがあります。大量のデータを期限内に分析してレポートを提出するのは人間では不可能です。しかし、AI はその自動化プロセスにより、エラーを検出するだけでなく、指定された時間内に結果を出すことができます。一部の AI プロセスは、不正検出ケースで新しいパターンを検出するために自身を変更できます。請求に関して、保険会社は AI と ML テクノロジーを組み合わせて使用します。金融セクターに影響を与える人工知能の典型的な例。

C.自動化された仮想財務アシスタント

投資組織は常に、最近の傾向に合わせてテクノロジーを変更してきました。彼らは、自動化された仮想アシスタントを使用して、新しい顧客に電話をかけ、楽しい会話をし、新製品、長所、およびサービスについて知らせています。短所、そして最終的に投資をするように彼らを誘惑します。ただし、これらのマシンは、完璧な債券や株式を販売できるように、個人の個人の金融ポートフォリオに関する情報も必要とします。これらの仮想金融アシスタントに付けられた新しい名前を聞いたことがありますか?それが「ロボアドバイザー」です。これらの新しいアプリケーションは、AI がフィンテック セクターを再定義する方法を再定義しています。

D.セキュリティ

20 年以上前に、E コマース業界の成功を想像した人がいたでしょうか?たぶん、ほんの少し。現在、それは数十億ドル規模の産業です。多くの E コマース Web サイトが拡張現実と仮想現実を利用してより多くの顧客を獲得しているため、業界の専門家はオンライン セキュリティにより重点を置いています。はい、AI アプリケーションは間違いなく人類を助けてきました。しかし、ハッカーが同じ技術を使用して、チャットボットを利用して e コマース Web サイトに侵入していることも事実です。

フィッシングは、ここ数年で国際的に認知されています。あなたは詐欺師から電話を受け、苦労して稼いだお金をだまされます。これはますます脅威となっていますが、銀行は同じ技術を使ってソリューションを提供するために靴下を引き上げています.彼らはサーバーにAIアプリケーションをインストールして不当な支出活動を検出し、見つかった場合は支払いを停止し、銀行と同様に警告信号/メッセージを送信できます.この方法により、世界中の銀行が苦労して稼いだ顧客のお金を節約しています。

E. CRM のチャットボット

月は 2021 年 6 月です。時間の流れは速いですが、それでも多くの企業が従業員に在宅勤務を求めています。現在、カスタマーケア業界は、インターネットの問題や人手不足など、多くの課題に直面しています。そのため、企業は、CRM プロセスに AI チャット ボットを含めるより前向きな方法を見出しました。最近の CRM チャット ボットは高度に開発されており、複雑なクエリにも応答するように適応できます。また、IVR が主なオプションであった従来の方法とは異なり、チャット ボットが顧客の電話に直接応答できるようになったため、ブランド ロイヤルティと迅速なソリューションが保証されます。

F.コンプライアンス ガイドラインに準拠

サイバー犯罪の世界では、銀行や金融機関は KYC (Know Your Customer) ドキュメントなどの要素に注目しています。携帯電話の番号を変更したり、携帯電話の接続を停止したりするだけで、フィッシング詐欺に遭う可能性があります。この課題を解決するために、すべての国の政府は、KYC 文書の調査において厳格な手順を提示しています。しかし、国際的な銀行や機関が何百万ものオフライン KYC ドキュメントを検証することは困難になります。しかし、AI アプリケーションは、多くのドキュメントをスキャンし、エラーを検出して、期限内に正確なレポートを提出できます。これにより、銀行は顧客のプロファイルのエラーを特定し、必要な措置を講じることができます。

G. AI は別のプラットフォームで顧客とやり取りできる

2020 年、イエス銀行は AI ロボットの LUIS (Language Understanding Intelligent Service) を導入し、Whatsapp で約 10,000 件のクエリに回答しました。このサービスを使用して、口座残高の確認、商品の申し込み、小切手帳のリクエストの送信を行うことができます。

将来、銀行は、Alexa などの仮想アシスタントと連携して動作する AI プラットフォームを持つ可能性があります。 、Cortana、Siri。

H. AI と検索エンジン

この記事の検索エンジンのトピックに驚きましたか?はい?次に、何百万人もの人々がモバイルで音声アシスタントを使用して、Web サイトを開いたり、タスクを実行したりしていることに注意してください。そのため、銀行はウェブサイトのコンテンツを、世界中の顧客が使用するロングテール キーワードや文章に変更するよう迫られています。正直なところ、多くの銀行は、顧客が携帯電話の音声コマンドでウェブサイトを開く際に使用する用語に合わせて、ウェブ コンテンツをすでに変更しています。

フィンテック セクターにおける人工知能の未来

業界の専門家によると、AI を搭載したロボットは銀行の次のカスタマー ケア エグゼクティブになると予想されています。これらのロボットは、顧客の質問に答え、さまざまなプロセスや銀行のフォームを案内し、2027 年には人間の労働力を 20% 削減する予定です。

Fin Tech 業界は、イノベーションを取り入れることで常に最前線に立っています。そして彼らの操作における新しい技術。また、AI を使用してプロセスとサービスを改善すると、結果が見えてきます。以下に示す企業は、フィンテック業界 (企業および金融機関) が顧客に最高のサービスを提供するために人工知能がどのように役立っているかを示すほんの一例です。

金融業界で使用される人気の人工知能アプリケーション

1. IBM WATSON PLATFORM

この AI プラットフォームは、リスク、コンプライアンス、投資会社向けの顧客インサイトのソリューションを提供します。コグニティブ機能を利用することで、このプラットフォームは顧客の行動を特定するのに役立ちます。

2. MICROSOFT CORTANA INTELLIGENCE SUITE

この AI プラットフォームは、中小規模の金融機関が金融犯罪に関する情報を取得するのを支援します。顧客との関係を改善するために使用されるデータを分析します。

3. SALESFORCE EINSTEIN

この会社は、ファイナンシャル アドバイザーがクライアントの財務状況に関する情報を取得するのに役立ちます。

4. ZESTFINANCE (ロサンゼルス)

ZAML または Zest Automated Machine Learning として知られる同社独自のプラットフォームは、借り手の信用履歴や情報を銀行に通知します。何千ものデータを分析し、正確な結果を提供します。つまり、このプラットフォームは、ローンの返済に問題が生じる可能性のある顧客を検出するのに役立ちます。会社のウェブサイトによると、このプラットフォームは金融機関が損失を 25% 削減するのに役立っています。

5. SCIENAPTIC SYSTEMS (NEW YORK CITY)

この引受プラットフォームは、ZestFinance と同様に、クレジット カードを申し込む顧客に関する情報を提供します。顧客の支出行動、やり取りをチェックし、透明性のある結果を提供します。

6. ALPHASENSE (NYC)

Alphasense は、フォーチュン 500 の企業や企業で使用されている AI 検索エンジンです。投資銀行NLP または自然言語処理を利用して、ニュース チャンネル、研究論文、ファイリング、およびオンライン取引でキーワード検索をチェックし、金融市場の変化を検出します。

7. KASISTO (ニューヨーク)

この会社の AI プラットフォームである KAI は、金融市場に関するオプション、ソリューション、および推奨事項を顧客に提供することで、顧客のエクスペリエンスを向上させることで人気があります。

結論

上記のポイントが、AI がフィンテック業界にどのような影響を与えることができるかという質問に対する貴重な情報を提供してくれることを願っています。フィンテックと AI 業界は、常に変化し続けるモードであることに注意してください。待って見てみましょう!!

この記事「人工知能は金融業界にどのような影響を与えることができますか?」

記事の出典: https://EzineArticles.com/専門家/Sathya_Narayana/808334



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