Ενίσχυση της ποιότητας των οικονομικών εφαρμογών – Life and Tech Shots Magazine

Ενίσχυση της ποιότητας των οικονομικών εφαρμογών – Life and Tech Shots Magazine

Januar 5, 2023 0 Von admin

Η εμπλοκή και οι μέθοδοι στη δημιουργία χρηματοοικονομικού λογισμικού είχαν βελτιωθεί δραματικά τα τελευταία χρόνια, ιδιαίτερα όταν η παγκόσμια οικονομία άρχισε να ανακάμπτει από τα lockdowns που προκλήθηκαν από τον Covid σε όλη την πολιτεία. Οι οργανισμοί χρηματοοικονομικών υπηρεσιών έχουν αλλάξει την εστίασή τους από την αλληλεπίδραση με τους πελάτες πρόσωπο με πρόσωπο στο να κάνουν τις υπηρεσίες τους εντελώς ψηφιακές και προσβάσιμες όλο το εικοσιτετράωρο σε αυτό το σενάριο.

Για να είναι ανταγωνιστικές και να επιτύχουν στοχευμένη εταιρική ανάπτυξη στην τρέχουσα εποχή της ψηφιοποίησης, οι επιχειρήσεις πρέπει να συμβαδίζουν με τις τεχνολογικές εξελίξεις. Ο τομέας των οικονομικών εφαρμογών ή υπηρεσιών μεταμορφώνεται λόγω της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης (ML), η οποία έχει τεράστια πλεονεκτήματα τόσο για τους καταναλωτές όσο και για οργανισμούς FinTech, συμπεριλαμβανομένων πιο αποτελεσματικών επιχειρηματικών λειτουργιών, βελτιωμένης οικονομικής ανάλυσης και αυξημένης δέσμευσης πελατών .

Μια έρευνα για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης από το Economist Intelligence Unit διαπίστωσε ότι το 54% των εταιρειών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών με 5.000+ εργαζόμενους το έχουν κάνει. Σύμφωνα με τη μελέτη, Το 86% των στελεχών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών σκοπεύουν να αυξήσουν τις επενδύσεις τους στην τεχνητή νοημοσύνη μέχρι το 2025.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα στοχεύσουμε στην κατανόηση του ρόλου των τεχνολογιών AI και ML στον επαναπροσδιορισμό του χρηματοοικονομικού τοπίου μεταμορφώνοντας τα πάντα, από τραπεζικές εφαρμογές έως λειτουργίες.

Ας ξεκινήσουμε!

Πώς το AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) και το ML (Μηχανική Μάθηση) βελτιώνουν τα πρότυπα των οικονομικών εφαρμογών;

  • Οι εφαρμογές γίνονται πιο επεκτάσιμες

Η διαχείριση τεράστιων συνόλων μικροτμημάτων είναι δυνατή με AI/ML. Αποσυναρμολογώντας τα τεράστια συμπλέγματα πελατών που παράγονται με συμβατικές μεθόδους μακρο-τμηματοποίησης, η μικροτμηματοποίηση με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αλληλεπιδρούν με τους πελάτες με πιο εξατομικευμένους, εξατομικευμένους και προσαρμοσμένους τρόπους. Η καλύτερη στόχευση και τα ποσοστά μετατροπών προκύπτουν από τη μικροτμηματοποίηση.

  • Αυξάνει τη συμμετοχή των πελατών

Οι μηχανές προτάσεων προϊόντων είναι μια προηγμένη μορφή AI που κάνει προτάσεις για κάθε χρήστη με βάση την προηγούμενη συμπεριφορά του, την τρέχουσα δραστηριότητα συνεδρίας, τα οικονομικά προϊόντα και τις προτιμήσεις και συμπεριφορές άλλων χρηστών που συμπεριφέρονται παρόμοια. Η δέσμευση των πελατών μπορεί να αυξηθεί χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη για την καλύτερη κατανόηση του πελάτη και χρησιμοποιώντας τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο και την προγνωστική ανάλυση. Για παράδειγμα, οι μηχανές προτάσεων προϊόντων έχουν προσφέρει με επιτυχία εξατομικευμένη εμπειρία και αυξημένες πωλήσεις.

Οι εφαρμογές Mobile banking που είναι ενσωματωμένες στο AI επιτρέπουν στους πελάτες να ορίζουν διάφορους τύπους εξατομικευμένων υπενθυμίσεων για συγκεκριμένες συναλλαγές. Θα μπορούσε να σχετίζεται με την πληρωμή ενός συγκεκριμένου λογαριασμού, ένα υπόλοιπο που πέφτει κάτω από ένα καθορισμένο επίπεδο ή με τυχόν ύποπτες συναλλαγές. Επιπλέον, οι εξατομικευμένες υπενθυμίσεις σχετικά με το διαθέσιμο τραπεζικό υπόλοιπο βοηθούν επίσης τον πελάτη να παρακολουθεί τις δαπάνες και να τις ρυθμίζει όπως και όταν απαιτείται. Εκτελώντας αυτές τις εργασίες, οι εφαρμογές mobile banking διασφαλίζουν ότι ο πελάτης απολαμβάνει ανώτερη εμπειρία χρήστη και ασφάλεια από δόλιες συναλλαγές.

  • Περισσότερη Εξατομίκευση μέσω εφαρμογών

Είναι μόνο το πρώτο βήμα προς την εξατομίκευση ποιοτικά τραπεζικά συστήματα δεδομένου ότι πριν από την παροχή εξατομικευμένων υπηρεσιών στους πελάτες, οι τράπεζες πρέπει να κατανοήσουν πώς θέλουν να αντιμετωπιστούν. Εδώ, υπάρχει ένας τεράστιος τόνος δουλειάς που πρέπει να γίνει. Οι τράπεζες χρειάζονται έναν τόνο δεδομένων που είναι διασκορπισμένοι σε πολλά συστήματα και τμήματα. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση πρέπει να χρησιμοποιηθούν για να συνδυάσουν όλα αυτά, ώστε να μπορεί να εξορύξει τα δεδομένα και να παρέχει στους πελάτες σχετικές πληροφορίες ή προτάσεις.

Εκατομμύρια σημεία δεδομένων που συχνά παραβλέπονται από τους ανθρώπους αναλύονται από αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, οι οποίοι είναι αρκετά καλοί στον εντοπισμό απάτης συναλλαγών. Επιπλέον, η ML μειώνει τον αριθμό των εσφαλμένων απορρίψεων και βοηθά στη βελτίωση της ακρίβειας των εγκρίσεων σε πραγματικό χρόνο. Αυτά τα μοντέλα δημιουργούνται συνήθως με βάση τις προηγούμενες συναλλαγές και τις συνήθειες περιήγησης στο διαδίκτυο του πελάτη.

Εκτός από τον εντοπισμό δόλιας δραστηριότητας με υψηλή ακρίβεια, η τεχνολογία που υποστηρίζεται από ML είναι σε θέση να αναγνωρίζει ύποπτη δραστηριότητα λογαριασμού και να αποτρέπει την απάτη σε πραγματικό χρόνο αντί να την συλλαμβάνει εκ των υστέρων.

Σύμφωνα με μια μελέτη, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πληρώνουν σχεδόν 2,92 δολάρια σε κόστος ανάκτησης για κάθε 1 δολάριο που χάνουν από απάτη. Ο εντοπισμός απάτης με πιστωτικές κάρτες είναι μια από τις πιο αποτελεσματικές χρήσεις του ML. Συνήθως, οι τράπεζες διαθέτουν συστήματα παρακολούθησης που έχουν προγραμματιστεί χρησιμοποιώντας πληροφορίες ιστορικού πληρωμών. Πολυάριθμα σύνολα δεδομένων συναλλαγών πιστωτικών καρτών χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αλγορίθμων, την επικύρωση και τον εκ των υστέρων έλεγχο. Για να σταματήσουν τις δόλιες συναλλαγές, οι αλγόριθμοι ταξινόμησης που υποστηρίζονται από ML μπορούν γρήγορα να κατηγοριοποιήσουν τα περιστατικά ως δόλιες έναντι νόμιμων.

  • Διαχείριση πλούτου και χαρτοφυλακίου

Με βάση τα εισοδήματα και τα πρότυπα δαπανών τους, τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν ακόμη και να εντοπίσουν πιθανούς επενδυτές. Μπορεί επίσης να καθορίσει τις τάσεις της αγοράς και να επιλέξει αξιόλογα κεφάλαια ανάλογα με το χαρτοφυλάκιό τους. Η πιο αξιοσημείωτη πτυχή αυτού είναι ότι μπορεί να πραγματοποιηθεί εικονικά χωρίς επίσκεψη στο υποκατάστημα της τράπεζας.

Επενδυτικά κεφάλαια; Καταθέσεις με σταθερό επιτόκιο; Μπορείτε να τα καταφέρετε όλα αυτά και περισσότερα από την άνεση του σπιτιού σας. Όλα χάρη στο AI και το ML

Τα Chatbot προσφέρουν πολύ υψηλή απόδοση επένδυσης σε εξοικονόμηση κόστους, καθιστώντας τα μια από τις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τους κλάδους. Τα chatbots μπορούν να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά τις πιο κοινές εργασίες, όπως έρευνα υπολοίπου, πρόσβαση σε μίνι αντίγραφα κίνησης, μεταφορές χρημάτων κ.λπ. Αυτό βοηθά στη μείωση του φόρτου από άλλα κανάλια, όπως κέντρα επικοινωνίας, διαδικτυακές τραπεζικές συναλλαγές κ.λπ.

  • Συστήματα Ολοκληρωμένης Διοίκησης και Ελέγχου

Οι μέθοδοι μηχανικής δεδομένων και μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να συνδυάσουν τις πολλές πηγές δεδομένων για την κατασκευή αυτών των μεμονωμένων πηγών συστημάτων αλήθειας. Το Integrated Command & Control Center είναι το όνομα που δόθηκε σε αυτό. Το πλεονέκτημα αυτής της στρατηγικής είναι ότι δίνει τη δυνατότητα στις τράπεζες να κάνουν καλύτερες κρίσεις με βάση όλες τις πληροφορίες που έχουν στη διάθεσή τους σε αντίθεση με ένα μόνο υποσύνολο αυτών.

Τυλίγοντας

Ακόμη και ενώ η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση βρίσκονται ακόμη στο αρχικό τους στάδιο στον χρηματοπιστωτικό κλάδο, μπορούμε μόνο να ελπίζουμε ότι θα χρησιμοποιηθούν ακόμη ευρύτερα. Δεν μπορούμε να παραβλέψουμε τις πολυάριθμες εφαρμογές AI και ML στον χρηματοοικονομικό τομέα.

Ευτυχώς, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα αρχίζουν να κατανοούν το είδος της επιρροής που έχουν οι σύγχρονες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η ML. Η πραγματικότητα είναι ότι οι περισσότερες τράπεζες τηρούν αυστηρές διαδικασίες, οι οποίες τις καθιστούν δύσκολο να γίνουν τεχνολογικά προηγμένοι οργανισμοί όσον αφορά τις λειτουργίες και την οργανωτική δομή. Είναι λοιπόν καιρός οι τράπεζες να πιστέψουν σε αυτές τις τεχνολογίες και να ετοιμαστούν να τις εφαρμόσουν προκειμένου να ξεπεράσουν το έντονο ανταγωνιστικό τοπίο. Το πιο σημαντικό, η αξιοποίηση των δυνατοτήτων AI και ML μπορεί να είναι η απόλυτη αλλαγή παιχνιδιού όσον αφορά την προσφορά μιας αξιόπιστης, ασφαλούς και εξατομικευμένης εμπειρίας στους χρήστες.

Βιογραφικό συγγραφέα: Η Kanika Vatsyayan είναι Αντιπρόεδρος Παράδοσης και Επιχειρήσεων στο BugRaptors ο οποίος επιβλέπει όλες τις στρατηγικές ποιοτικού ελέγχου και διασφάλισης για τις δεσμεύσεις των πελατών. Της αρέσει να μοιράζεται τις γνώσεις της με άλλους μέσω του blogging. Όντας μια αδηφάγα blogger, δημοσίευσε αμέτρητα ενημερωτικά ιστολόγια για να εκπαιδεύσει το κοινό σχετικά με την αυτοματοποίηση και τις χειροκίνητες δοκιμές.