Сектор Fintech продвинулся за пределы воображения. Всего несколько лет назад одобрение кредита занимало несколько недель, но сегодня все обрабатывается онлайн и занимает всего один день. Точно так же финансовые мошенничества происходили очень часто, и финансовая безопасность пользователя вызывала большую озабоченность во всем мире. Однако в последнее время количество таких мошеннических транзакций значительно сократилось, хотя количество онлайн-транзакций значительно увеличилось.
Как это произошло? Что изменилось?
Мобильная революция и появление таких популярных технологий, как машинное обучение, привели к изменению парадигмы в индустрии финансовых технологий. Технология машинного обучения сильно изменила финансовую отрасль.
Алгоритм, используемый машинным обучением, используется для выявления корреляций и шаблонов работы в большом объеме данных, используемых в последовательностях, операциях и событиях. Следовательно, он успешно используется в автоматизации процессов, оптимизации поддержки клиентов, финансовом мониторинге, управлении портфелем, алгоритмической торговле и т. д. и многом другом!
Итак, в этом блоге мы расскажем, как услуги по разработке машинного обучения повлияли на финтех-сектор! Скорее, мы взглянем на приложения машинного обучения в этом секторе. Давайте начнем.
Значительная роль решений для машинного обучения в секторе финансовых технологий!
Управление рисками
В индустрии финансовых технологий управление рисками относится к процессу выявления, анализа и переноса или принятия неопределенностей, то есть потенциальных рисков при осуществлении любых инвестиций. Это также включает принятие предупредительных мер для снижения такого финансового риска. Решения для машинного обучения наряду с искусственным интеллектом и глубоким обучением могут помочь в принятии обоснованных решений в отношении финансовых отчетов или заявок на получение кредита. Прогнозный анализ, используемый в машинном обучении, может прогнозировать потенциальные риски, связанные с этими неструктурированными данными, и в некоторой степени сдерживать финансовые махинации.
Обнаружение и предотвращение банковского мошенничества
Сегодня банки и другие финансовые организации платят большие деньги за предотвращение мошенничества. Множество крупных финансовых институтов до сих пор используют устаревшие меры безопасности и не имеют систем для борьбы с новыми видами угроз. Однако в этом случае алгоритмы машинного обучения оказываются полезными. Их можно использовать для поиска закономерностей, связанных с кражами, и выявления областей, подверженных взлому, или лазеек в банковских системах. Кроме того, модели машинного обучения используются в обработке изображений, интеллектуальном анализе данных, обработке языков и т. д. Машинное обучение предоставляет прогностическую модель, зависящую от исторических данных, для принятия жизненно важных бизнес-решений с использованием прогнозов, ориентированных на результат.
Соблюдение постоянно меняющихся правил и положений
Соблюдение нормативных требований жизненно важно для финансовых компаний, и они тратят миллиарды на их соблюдение. Тем не менее, новые правила продолжают появляться, и следовать всем этим правилам каждый раз становится практически невозможно, несмотря на то, что тратится много времени, денег и усилий. Но платформы машинного обучения могут помочь автоматизировать этот процесс, поскольку они могут читать кучу нормативных документов и руководств. Они могут быстрее отслеживать и контролировать любые обновления нормативных требований, сводя к минимуму риски, связанные с несоблюдением требований.
Робо-консультанты
Робо-консультанты — это цифровые советники или платформы, которые предоставляют управляемые алгоритмами автоматизированные услуги финансового планирования с минимальным вмешательством человека или без него. Робот-консультант собирает такие данные, как возраст, финансовое положение, текущий доход, будущие цели и т. д. от клиентов, и использует эти данные, чтобы дать им важные советы о том, какие инвестиции им необходимо сделать, исходя из их будущих целей. Эти роботы-консультанты проводят прогнозный анализ на основе текущих рыночных тенденций и целей клиентов и подбирают для них наиболее подходящий инвестиционный план. Кроме того, они предлагают простую настройку учетной записи, услуги учетной записи, надежное планирование целей, управление портфелем, всестороннее обучение, внимательное обслуживание клиентов, функции безопасности и т. д. Некоторые эксперты также предсказывают, что эти цифровые консультанты могут полностью уничтожить консультантов-людей в ближайшем будущем и сэкономить огромные затраты на услуги по разработке приложений Fintech.
Чат-боты
Чат-боты используются несколькими финансовыми институтами и работают как полноценные роботы-помощники. Эти чат-боты немедленно реагируют на клиентов, поэтому клиенты чувствуют себя удовлетворенными. В большинстве случаев клиенты даже не знают, взаимодействуют ли они с помощником, не являющимся человеком.
Анализ настроений
Анализ настроений — еще одно применение машинного обучения в сфере финансовых услуг. также называется анализом новостей. Приложения машинного обучения в значительной степени зависят от данных. Но эти приложения не могут зависеть только от данных об акциях и торговых ценах. Таким образом, в последнее время они развиваются, чтобы собирать дополнительные данные о тенденциях в социальных сетях, тенденциях новостей и т. Д., Чтобы проводить анализ настроений. Алгоритмы могут выполнять прогнозный анализ с использованием доступных данных, а также с учетом мыслей и мнений пользователей и т. д.
Безопасность и защита пользовательских данных
Излишне говорить, что данные пользователей являются самой большой проблемой для каждой финансовой компании. Если эти конфиденциальные данные случайно утекут или будут взломаны, это может привести не только к финансовым потерям, но и к диффамации на рынке.
Традиционно пользователям предоставляется имя пользователя и пароль для безопасного доступа. В случае восстановления учетной записи или утери пароля требуется подтверждение номера мобильного телефона или задаются некоторые вопросы безопасности. Но в будущем, с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта, могут быть разработаны приложения для обнаружения аномалий, которые используют биометрические данные, такие как распознавание голоса, распознавание лиц или сканирование сетчатки глаза. Несколько компаний-разработчиков машинного обучения переключают свое внимание на эту область. Такие меры, безусловно, повысят безопасность данных пользователей до гораздо лучшего уровня.
Влияние на фондовые рынки
Фондовые рынки также влияют на сектор Fintech. Каждый день проводятся огромные торговые операции, и они собирают тонны исторических данных. Алгоритмы машинного обучения используют эти данные и определяют закономерности динамики фондового рынка, чтобы делать прогнозы. Трейдеры используют такие важные данные и соответственно выбирают стратегии. Основываясь на этих шаблонах, они могут делать торговые прогнозы и получать прибыль в мире фондового рынка.
Заключительные слова:
Услуги по разработке машинного обучения оказали огромное влияние на мир финансовых услуг. Он играет важную роль в улучшении нескольких процессов, таких как утверждение кредита, управление рисками, управление портфелем, финансовый анализ и т. д. Он предотвращает мошенничество и помогает в прогнозировании акций. Помимо этих преимуществ, разработчики машинного обучения и эксперты во всем мире экспериментируют, чтобы изобрести несколько других приложений, которые могут помочь финтех-индустрии лучше обслуживать своих клиентов, перехитрить конкурентов, повысить производительность и эффективно сократить расходы.
Чтобы узнать больше о других наших основных технологиях, перейдите по ссылкам ниже
Компания по разработке приложений Angular
