Последнее время, мы довольно много пишем про внедрение искусственного интеллекта в те или иные сферы бизнеса - компании готовы инвестировать сотни миллионы долларов в разработку собственного программного обеспечения или же платить за использование готовых решений. 

Особенно важную роль ИИ играет в финансовом секторе. Начиная с торговли акциями и управления портфелем, а заканчивая финансовым планированием и оказанием банковских услуг, искусственный интеллект может оптимизировать те процессы, которыми человечество занималось вручную на протяжении десятков лет. Главное преимущество компьютера в том, что он может анализировать огромные объемы входящих данных намного более эффективно, чем это может сделать человек.

Несмотря на то, что широкое применение этой технологии началось совсем недавно, у нее уже есть несколько серьезных достижений, о которых мы хотим рассказать в этой статье.

Big Data

Направление Big Data - мощный драйвер современного развития бизнеса, который бы не был возможен без помощи ИИ. Big Data - набор структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, которые не поддаются обработке традиционными программами. Чтобы осознать весь масштаб, мы приведем немного цифр:

1 зеттабайт равен, только вдумайтесь, одному триллиону гигабайт. Такие масштабы данных невозможно обработать без участия искусственного интеллекта.

В Финтехе Big Data ИИ нужен, чтобы рассчитывать кредитный рейтинг, обрабатывать онлайн-платежи, поддерживать работоспособность интернет-банкинга.

В результате, большие данные стали важным компонентом систем, работающих на основе искусственного интеллекта. Алгоритмы оценки Big Data предназначены для сбора, обработки и анализа информации из многочисленных источников в рамках отдельной организации.

Чат-боты

Финансовые учреждения становятся все более инновационными в своем подходе к обслуживанию клиентов. Зачастую, для пользователей разрабатывают интеллектуальных чат-ботов и специальных цифровых помощников, которые могут функционировать на веб-сайтах, в мобильных приложениях и социальных сетях. Быстрому росту популярности такой технологии есть две основные причины:

1.Потребители ищут все более удобные способы взаимодействия с представителями финансовых учреждений. Люди все чаще хотят иметь доступ к информации и услугам без необходимости взаимодействовать с живым человеком, отдавая предпочтение общению с компьютером.

2.Чат-боты помогают не допустить ошибки, которые могут быть вызваны человеческим фактором, при обработке транзакций и сопровождении клиентов.

Персонализация

По мере того, как клиенты все больше знакомятся с продуктами и услугами различных финтех-компаний, они с большей вероятностью выберут ту, в которой к ним проявят индивидуальный подход. Это заставляет всех игроков на рынке сосредоточиться на повышении удовлетворенности клиентов.

Например, многие финтех-компании используют ИИ для сегментации клиентов, что позволяет им создавать индивидуальные предложения для каждого сегмента. Эта персонализация позволяет провайдерам, таким как Fiserv, Intuit и Stripe, увеличить показатели удержания. Клиенты, скорее всего, останутся, если почувствуют, что им готовы предложить “индивидуальные условия” и “специальные предложения”.

Кибербезопасность

Компании, предоставляющие финансовые услуги, по статистике, более подвержены кибератакам, чем организации в любом другом секторе. Растущая угроза финансового мошенничества заставила их очень серьезно отнестись к кибербезопасности своих сервисов.

Финансовые учреждения сталкиваются с различными киберугрозами, включая хакерские атаки, всеразличные компьютерные вирусы и утечки данных. Такие атаки могут стоить компаниям миллионы долларов и поставить под угрозу сохранность данных клиентов. Поэтому борьба с киберугрозами и защита конфиденциальной информации является одним из приоритетов для финтех-компаний.

Добиться максимально возможной защиты можно только с помощью основанных на ИИ решений, способных прогнозировать угрозы и предпринимать меры, когда они возникают. Например, машинное обучение может помочь финансовым учреждениям обнаружить подозрительные электронные письма и телефонные звонки до того, как они достигнут своих целевых клиентов. 

Вывод

Финтех-компании будут все чаще включать ИИ в свои бизнес-модели. Эта тенденция обусловлена многими факторами, в том числе - желанием клиентов к самообслуживанию, персонализации, инновациям и кибербезопасности. В результате, искусственный интеллект поможет организациям улучшить взаимодействие с клиентами, снизить затраты и повысить рентабельность.

Компании в финтехе должны будут экспериментировать и тестировать различные решения ИИ с учетом своих бизнес-моделей. Нет "универсального" подхода к использованию искусственного интеллекта, но это не является проблемой. Главная проблема для собственников бизнеса - это превращение простого внедрения этой технологии в реальные результаты для компании, а проще говоря - в деньги, в виде большего дохода.