أفضل 10 حالات استخدام لتعلم الآلة في الشؤون المالية

لقد زاد الطلب على الهندسة المالية والتحليل المالي والتنبؤ المالي بسرعة وعالية الجودة وقيمتها على مدار السنوات القليلة الماضية مع دخولنا إلى مستوى تجربة عميل جديد. من الصعب المبالغة في تقدير الفوائد الواضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التمويل والمصارف وتحليلات الأعمال. تم تأكيد المزايا في الممارسة العملية من خلال العديد من الحالات الناجحة.

تُمكِّن تطبيقات التعلم الآلي في الخدمات المصرفية الشركات من أتمتة العمليات العادية التي تستغرق وقتًا طويلاً ، مما يوفر تجربة عملاء أكثر تبسيطًا وتخصيصًا. كما أنها تسمح لك بالعمل بشكل أكثر إنتاجية مع قواعد البيانات الكبيرة ، وتحسين جودة تقييم الأصول بشكل كبير ، والتنبؤ بالأداء المالي ، وحل العديد من القضايا الحرجة المتعلقة بالأمان المالي للبيانات.

يوضح هذا المنشور الرسائل الرئيسية حول دور التعلم الآلي في FinTech وحالات استخدام التعلم العميق في البنوك. تركز المقالة أيضًا على حالات الاستخدام الأكثر عملية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين الخدمات المالية.

دور التعلم الآلي في المالية

يعد الاستثمار في التقنيات الجديدة وبشكل أساسي في الذكاء الاصطناعي في FinTech شرطًا أساسيًا لتطوير جودة العمل مع العملاء وتحسينها بشكل منهجي ومن حيث التمويل والبيانات والأمن السيبراني.

يستشهد فريق من الخبراء من شركة Mediant Inc. بإحصائيات مثيرة للاهتمام تقدم أكثر من توقعات محددة لاتجاهات الاستثمار في صناعة التكنولوجيا المالية في السنوات القليلة المقبلة. استنادًا إلى بيانات البحث الإحصائي ، ستصبح تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في مجال التمويل الاستثمار الرائد في السنوات الخمس المقبلة ، إلى جانب الأدوات المؤسسية لتوحيد العمليات الحالية وإدارتها.

تتمثل الوجهة الوظيفية الرئيسية لخوارزميات ML في تحديد أنماط العمل والارتباطات بشكل بارز بين كميات هائلة من المعلومات والأحداث والعمليات والتسلسلات. وبالتالي ، يتم استخدام ML بنجاح اليوم في أتمتة العمليات ، وقضايا الأمان ، وتحسين دعم العملاء ، وعروض الائتمان ، وتحسين المحفظة ، والتمويل الشخصي ، والعديد من القطاعات الأخرى.

في الواقع ، أنت تتعامل مع أعمال حالات استخدام الخدمات المصرفية للتعلم الآلي إذا كنت عميلاً لبنك أو خدمة تأمين أو أي شركة FinTech. من المفارقات أن بعض الخبراء يطلقون على إدخال الذكاء الاصطناعي في السوق المالية سحرًا أبيض لأنه غير مرئي تقريبًا ، ومع ذلك فإنه لا يزال يغير تفاعل العميل والشركة إلى الأفضل.

على سبيل المثال ، مارس البنك التجاري الرائد في أوكرانيا ، PrivatBank ، بشكل فعال تقنية مع مساعدي chatbot في منصات الويب وتطبيقات الهاتف المحمول. قامت روبوتات المحادثة القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحسين وقت معالجة دقة الاستعلام العامة بشكل ملحوظ.

تستثمر شركة PayPal المعروفة عالميًا في التعلم العميق فيما يتعلق بمصطلحات الأمان لتحسين المراقبة المالية واكتشاف الاحتيال.

لذا ، إذا كنت تبحث عن تقنية مثل تلك المذكورة سابقًا - تحقق من الكفاءة الفنية لشركة Fayrix في التطوير لمعرفة كيف يمكننا المساعدة.

10 حالات استخدام للتعلم الآلي في مجال التمويل

لقد اكتشفنا بالفعل أن موضوع المناقشة هو أداة لا غنى عنها لصناعة التكنولوجيا المالية اليوم. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في كل من وظائف الأعمال العامة (من اكتشاف البريد العشوائي إلى تصنيف المستندات) وللاحتياجات الأكثر تخصصًا للشركات المالية (من التحليل الفني للأسهم إلى تسجيل الائتمان). هنا ، يمكنك التحقق من خدمة تطوير البرامج المخصصة من Fayrix لمعرفة المزيد.

بعد ذلك ، سنشرح بالتفصيل بعض الحالات الأكثر شيوعًا لتطبيق هذه التكنولوجيا. دعنا نستكشف مزايا التعلم الآلي في الأعمال المصرفية والتمويل!

التعلم الآلي لتجربة العملاء في مجال الخدمات المالية

أعلى مستوى من دعم العملاء هو العلامة الأساسية لجودة الخدمات المالية المقدمة. وهذا هو بالضبط العامل الذي تقاتل فيه الشركات المالية الرائدة من أجل القيادة. يساعد ML المؤسسات على تحسين تجربة العملاء والخدمات وتحسين الميزانيات. في معظم الحالات ، تحل أتمتة العمليات محل العمل اليدوي الروتيني ، وتعمل على أتمتة المهام ، وتجعل تحقيقها أكثر إنتاجية.

من بين الأمثلة الأكثر وضوحًا على أتمتة العمليات لزيادة مستوى خدمة العملاء في التمويل ، أتمتة الأعمال الورقية ومراكز الاتصال ، واستخدام روبوتات المحادثة.

أحد البنوك الأمريكية "الأربعة الكبار" Wells Fargo ، وهي شركة قابضة تقدم خدمات مالية ومصرفية وتأمينية في الولايات المتحدة الأمريكية وكندا وبورتوريكو ، تستثمر باستمرار في تحسين دعم العملاء. يستخدم بنجاح روبوت محادثة قائم على الذكاء الاصطناعي للتواصل مع المستخدمين بشكل أكثر إنتاجية وتقديم مساعدة داعمة باستخدام الحسابات والرموز.

العملاء على متن الطائرة

إعداد العميل هو العملية الكاملة التي يمر بها المستخدمون عندما يتصرفون كعملاء لبنك أو شركة FinTech. يمكن لتجربة الإعداد أن تحدد حقًا علاقة العميل الحالية بالمؤسسة. لتصور نتائج تطبيق ML لإعداد العميل ، حاول إلقاء نظرة على واجهة أي شبكة اجتماعية شائعة.

أي تغيير طفيف في تصميم صفحة البداية أو اختصار تطبيق على سطح المكتب ، وأي تغيير في الخوارزمية ، وابتكار وظيفي لا يحدث فقط لمجرد نزوة المطور. يدرس الذكاء الاصطناعي أنماط المستخدمين على الويب ، وبناءً على تحليل سلوك ملايين العملاء ، يتم إنشاء التغييرات والتحسينات.

من بين الأمثلة على الحالات الناجحة في هذا الاتجاه تجربة المنافس الألماني N26 Bank. كونك رقميًا بالكامل يُمكِّن العملاء من إدارة حياتهم المالية مباشرة من هواتفهم الذكية منذ اليوم الأول. يدعو العملاء إلى فتح حساب في دقائق ، مباشرة من الهاتف الذكي ، وإدارته أثناء التنقل ، والإنفاق ، وتخصيص الأموال في الوقت الفعلي. هذا العرض منطقي تمامًا للعميل. في الوقت الحاضر ، يمكن أن تحدث العمليات المعقدة سابقًا مثل الإعداد في أي مكان في غضون دقائق.

كشف الاحتيال والوقاية منه

طالما أن عدد المعاملات والعملاء الحقيقيين وعمليات الدمج في ازدياد ، فستظهر تهديدات الأمان. يحدث هذا عندما تصبح خوارزميات التعلم الآلي في متناول اليد عندما تطلب البنوك والمؤسسات الأخرى اكتشافًا خاصًا للاحتيال.

يمكن للمؤسسات المصرفية استخدامه لمراقبة قدر كبير من معلمات المعاملات دفعة واحدة لكل حساب في الوقت الفعلي. تقوم الخوارزمية بفحص بيانات الدفع التاريخية وتحليل إجراءات كل حامل بطاقة. يمكن أن تكون مثل هذه النماذج بارزة للغاية وتمنع السلوك المشبوه بدقة كبيرة.

يوفر نظام الدفع العالمي Payoneer الخدمات المالية وتحويل الأموال عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم. وعليه ، تقدر قاعدة بيانات عملاء الشركة بالملايين. نظرًا لأن الشركة موفر ماستركارد مسجل في جميع أنحاء العالم ، فإن أمان المعاملات سيفشل بدون حالات استخدام ML في البنوك.

إدارة المحافظ

إدارة المحافظ هي خدمة لإدارة الثروات عبر الإنترنت تستخدم النقاط الإحصائية للمشكلة بالإضافة إلى الخوارزميات الآلية لتحسين أداء أصول العملاء. يملأ العملاء أهدافهم المالية ، على سبيل المثال ، لتوفير مبلغ من المال خلال فترة زمنية معينة. يقوم مستشار الروبوت بعد ذلك بتعيين الأصول الحالية للمتغيرات والفرص الاستثمارية. تتضمن إدارة المحافظ إنشاء الاستثمارات المختارة والإشراف عليها والتي تتماشى مع الأهداف المالية طويلة الأجل للمستثمر وتحمل المخاطر.

تقدم شركة BlackRock Investment ، إحدى أكبر شركات إدارة الاستثمار في العالم ، نظام Aladdin ، وهو نظام تشغيل تم إنشاؤه وتكييفه لتلبية احتياجات مديري الاستثمار. تدعي الشركة أن علاء الدين يمكنه استخدام التعلم الآلي في FinTech لتزويد مديري الاستثمار في المؤسسات المالية بتحليلات المخاطر وأدوات برامج إدارة المحافظ لاتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة والعمل بكفاءة أكبر.

تقييم وإدارة مخاطر الائتمان

مخاطر الائتمان هي الخسارة الاقتصادية التي تنجم عن فشل الطرف المقابل في الوفاء بالتزاماته التعاقدية أو زيادة مخاطر التخلف عن السداد خلال مدة المعاملة. أدى التعقيد المتزايد لتقييم مخاطر الائتمان إلى فتح الباب للتعلم العميق في مجال التمويل. يتضح هذا في سوق مقايضة التخلف عن السداد المتنامي ، حيث توجد العديد من العناصر غير المؤكدة - بما في ذلك تحديد كل من احتمالية حدوث عجز ائتماني وتقدير التكلفة في حالة حدوث التعثر.

الجانب الآخر من تطبيق ML في إدارة المخاطر هو مصطلح الأمان. دخلت مجموعة الحلول التجارية والخزينة في Citi في شراكة إستراتيجية مع Feedzai ، رائد الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر في الوقت الفعلي عبر البنوك والتجارة.

قامت Citi بدمج منصة Feedzai لمراقبة المعاملات والمدعومة بالتكنولوجيا المتقدمة في خدماتها ومنصاتها الخاصة لتزويد العملاء بمراقبة محسّنة وإدارة مخاطر لمعاملات المدفوعات. يقارن حل ML جميع نقاط البيانات الممكنة في المعاملات الحالية والسابقة للكشف عن المعاملات المشبوهة مع مخاوف الامتثال.

توقعات زبد العملاء

يعد التنبؤ بتضخم العملاء أحد أكثر حالات استخدام البيانات الضخمة شيوعًا في مجال الأعمال. يكمن في اكتشاف العملاء الذين يمكنهم إلغاء الاشتراك العادي. إن نطاق تنفيذ الأساليب هائل - من مسارات المبيعات في المراسلات التجارية إلى تصميم برامج ولاء متنوعة للعملاء.

يمكن الاستشهاد بأي شركة اتصالات كبيرة أو مشغل للهاتف المحمول كمثال على التطبيق العملي للتعلم الآلي في التنبؤ بضغوط العملاء. تشمل هذه الفئة تقريبًا أي نشاط تجاري يبيع الاشتراكات.

حقق عملاق بث الفيديو Netflix صافي دخل إجمالي يزيد عن 1.86 مليار دولار أمريكي في عام 2019 ، بينما بلغت الإيرادات السنوية للشركة 20.15 مليار دولار أمريكي. استمر عدد مشتركي البث على Netflix في جميع أنحاء العالم في النمو في السنوات الأخيرة ، حيث وصل إلى 167 مليونًا في الربع الرابع من عام 2019. إذا كنت مهتمًا بتطوير تطبيق للهاتف المحمول - تحقق من كفاءات Fayrix لمعرفة المزيد.

تقييم الأصول وإدارتها

إدارة الأصول للأصول الرقمية أو الأصول الصناعية الموزعة هي تطبيقات يتم فيها بالفعل تسجيل بيانات ضخمة حول الأصول ، مما يجعلها جاهزة للتشغيل الآلي من خلال الذكاء الاصطناعي.

تستكشف شركات إدارة الأصول والثروات حلول الذكاء الاصطناعي المحتملة لتحسين قراراتها الاستثمارية واستخدام مجموعات البيانات التاريخية الخاصة بها. ما يقرب من 13.5 ٪ من بائعي الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية هم من أجل حلول إدارة الثروات والأصول.

توقعات سوق الأسهم

غالبًا ما يتم التقليل من شأن التنبؤات الخاصة بتقلبات سوق الأسهم في قطاع التجارة ، بل تعتبر علمًا زائفًا. لا يزال بعض تجار المدارس القديمة يعتقدون ذلك أيضًا ، ويدرسون الكثير من مخططات الأسهم باستخدام الشموع اليابانية كل يوم.

ومع ذلك ، يمكن للشركات اليوم إجراء تخمينات مقدرة وتوقعات مستنيرة بناءً على المعلومات التي لديها في الوقت الحاضر والماضي فيما يتعلق بأي مخزون. يُطلق على التخمين المقدر من التحركات والأنماط السابقة في سعر السهم التحليل الفني للسهم ، ويتم استخدامه للتنبؤ باتجاه سعر السهم. في الوقت نفسه ، تتضمن التقنية الأبرز استخدام الشبكات والخوارزميات العصبية الاصطناعية.

الخوارزميات واستخدامها في البورصة والتداول

يساعد التعلم الآلي المالي على حل المهام بقرارات التداول الفائزة في مجال التداول الخوارزمي. يراقب النموذج الرياضي آخر التحديثات لمعلومات السوق ونتائج التجارة في الوقت الفعلي. تم إنشاء خوارزمية خاصة لاكتشاف الأنماط التي يمكن أن تؤثر على ديناميكية أسعار الأسهم في مسارها المتزايد أو المتناقص. يمكنه بعد ذلك التصرف بشكل استباقي لبيع الأسهم أو الاحتفاظ بها أو شرائها باستخدام المعلومات الواقعية المتعلقة بالتنبؤات.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل الكثير من مصادر البيانات وظروف السوق في وقت واحد. ومن المفهوم أن المتداولين البشر لا يستطيعون تحقيق ذلك ماديًا بسبب الكم الهائل من المعلومات.

الاكتتاب وتسجيل الائتمان

يقوم ما يسمى بنظام التصنيف الائتماني بتقييم الجدارة الائتمانية للفرد ومخاطر الائتمان بناءً على الأساليب الإحصائية العددية. غالبًا ما تُستخدم هذه التقنية في الإقراض السريع لمبالغ صغيرة عند تسجيل القروض الاستهلاكية السريعة في المتاجر الحقيقية من قبل شركات الائتمان في أعمال مشغلي الهاتف المحمول أو شركات التأمين.

التقييم هو تخصيص النقاط عن طريق ملء استبيان تم تطويره بواسطة مقيمي مخاطر الائتمان. بناءً على نتائج النقاط المكتسبة ، يقرر النظام تلقائيًا الموافقة على القرض أو رفضه.

يتم الحصول على بيانات أنظمة التسجيل من احتمالات سداد القروض من قبل مجموعات فردية من المقترضين ، والتي تم الحصول عليها من تحليل التاريخ الائتماني لآلاف الأشخاص. يُعتقد أن هناك ارتباطًا بين بعض الخصائص الاجتماعية لعميل معين ، بما في ذلك إنجاب الأطفال والحالة الاجتماعية ومستوى التعليم وضمير المقترض.

على سبيل المثال ، أحد أكبر مكاتب التاريخ الائتماني في الولايات المتحدة مع أكثر من قرن من التاريخ ، Equifax ، ينفذ بنجاح التعلم الآلي وتكنولوجيا FinTech. يستخدمونها في التصنيف الائتماني لتوفير التصنيفات الائتمانية والتركيبة السكانية للشركات وتقديم خدمات مراقبة الائتمان التجاري ومنع الاحتيال مباشرة إلى المستهلكين.

أمثلة على الشركات الناشئة الناجحة في صناعة التمويل

فيما يلي بعض الحلول المتميزة التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمساعدة البنوك والمستخدمين العاديين على التعامل بشكل أفضل مع الإدارة المالية.

سيجنيفيد

هذه واحدة من أشهر الشركات الناشئة في مجال التعلم الآلي في الصناعة المصرفية. علاوة على ذلك ، تم إنشاء الحل على وشك الخدمات المصرفية والتجارة الإلكترونية لأن مهمته الرئيسية هي تحديد الاحتيال في مرحلة الخروج. باستخدام تقنيات التعلم العميق ، يتحقق الحل من هوية العملاء ، بالإضافة إلى أنه يخلص إلى نية الدفع ، مع مراعاة المعاملات السابقة وأنماط سلوك المستخدم.

HyperScience

HyperScience هي إحدى الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والتي تهدف إلى تحسين الإنتاجية والقضاء على الأخطاء البشرية وتبسيط المهام الروتينية. نظرًا لكونه مدعومًا بتقنية المعالجة الذكية للوثائق ، فإن الحل يحول الفواتير المكتوبة بخط اليد إلى بيانات دقيقة.

أبزين

هذه شركة ناشئة رائعة أخرى في مجال التعلم الآلي في صناعة التمويل تم إنشاؤها للتدقيق الآلي في المكتب الخلفي. تحلل المنصة العقود والفواتير لاكتشاف الأخطاء وعمليات الاحتيال وأنماط الإنفاق. تم تجهيز الحل أيضًا بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر المتقدمة.

تلذذ للتمويل

هذه المنصة هي واحدة من أمثلة الشركات الناشئة ML في الصناعة المصرفية التي تهدف إلى تحسين التصنيف الائتماني. بمساعدة نمذجة الائتمان المتقدمة ، يحدد الحل المخاطر المحتملة ويساعد المقرضين على اتخاذ قرارات مستنيرة. يدعم Zest Finance أيضًا مفاهيم التمويل المفتوح ، حيث يقوم بتحليل جميع البيانات المتاحة حول ملاءة العميل للحصول على صورة كاملة.

مستشار المستقبل

تتجاوز تقنيات ML في تمويل المشاريع الناشئة جمع البيانات وتحليلها. Future Advisor هو واحد منهم ، مدعوم بالتحليلات التنبؤية. تقترح المنصة قرارات استثمارية تعتمد على البيانات وأساليب إدارة الثروات اعتمادًا على الهدف ، بالإضافة إلى النظر في فرص تحسين الضرائب.

كليو

إن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الشركات المصرفية الناشئة لحل مهام البنك الروتينية والأكثر تعقيدًا ليس هو الفرصة الوحيدة. يمكن أن يخدم التعلم الآلي في تمويل الشركات الناشئة المستخدمين العاديين أيضًا. على سبيل المثال ، يعد Cleo تطبيق ميزانية ذكيًا يحلل عادات الإنفاق وأنماطه ، ويقدم نصائح حول الميزانية ، ويقترح تحديد الأهداف المالية ، ويساعد المستخدمين على تحقيقها. التصميم البديهي وتجربة المستخدم المضحكة هي الميزات التي تجعل Cleo أكثر تميزًا.

تجربتنا

دائمًا ما تكون إدارة مشروع بدء التشغيل الخاص بك أمرًا صعبًا ، خاصة إذا كنت ستعطل سوق FinTech بفكرتك المتميزة. ومع ذلك ، هناك الكثير من المشكلات الفنية ومشكلات الامتثال التي يجب حلها مقدمًا ، وفايريكس هنا لمساعدتك في كلتا المهمتين.

نحن شركة تطوير برمجيات خارجية نقدم خدمات تصميم الويب والهاتف المحمول للشركات الناشئة. علاوة على ذلك ، نحن نتفهم تمامًا احتياجاتهم للحصول على أعلى جودة للمشروع النهائي ، والتي تتوافق بشكل معقول مع تكلفة التطوير. لتحسين عملية التطوير قدر الإمكان ، أنشأنا فرقًا تقنية عن بُعد ومخصصة مع إتاحة الفرصة لنقلهم في مرحلة معينة من نمو الشركة الناشئة.

تغطي خبرتنا الواسعة في تطوير البرامج للشركات الناشئة ، على سبيل المثال لا الحصر ، إنشاء حلول FinTech للتنبؤ بالطلب وتحسين المستودعات وتنبؤ اضطراب العملاء وتسجيل الائتمان.

تواصل معنا الآن لمناقشة فكرتك ووضع الخطوط العريضة لاستراتيجية التطوير لمشروع FinTech المستقبلي!

تتمتع فايريكس بخبرة واسعة في الحالات المفيدة للتعلم الآلي من أجل التمويل والمهام المحددة في الأعمال التجارية. يمكن تطبيق الحلول الجاهزة في مجالات مختلفة ، بدءًا من التنبؤ بالطلب وتحسين المستودعات وحتى التنبؤ بتضخم العملاء وتسجيل نقاط الائتمان.

من بين عملائنا أكبر البنوك في مختلف البلدان. كان لدينا تعاون ناجح مع بنك سانتاندير الأمريكي. لقد ساعدنا في بناء نموذج تنبؤي لتحديد استهلاك العملاء لمنتجات البنك. كان الهدف الرئيسي من تنفيذ الطريقة هو زيادة معدل التحويل في حملات المبيعات لمنتج مصرفي معين يستهدف جمهورًا مستهدفًا ضيقًا.

كانت إحدى حالات استخدام التعلم الآلي الناجحة في الخدمات المصرفية مع البنك الروسي الأبرز - سبيربنك. كان على فريق فايريكس بناء نموذج تنبؤ لإجمالي إنفاق العملاء الفرديين. لقد طورنا مجموعة من النماذج لحل المشكلة: التنبؤ بالسلسلة الزمنية ، والانحدار الخطي ، وأشجار القرار. كانت أهداف هذا الحل هي زيادة المبيعات والولاء من خلال العروض الشخصية ذات الصلة. كان جوهر الطريقة التي تم تنفيذها هو التنبؤ بمعاملات العميل ببطاقة بلاستيكية.

Revoleto هي عبارة عن منصة تعلم إلكتروني تساعد المستخدمين على اكتشاف عالم الاستثمارات والتداول. تهدف الشركة إلى تطوير منصة التعلم الإلكتروني للمتداولين للسماح للمبتدئين بالغطس في سوق التداول. تساعد مجموعة Revoleto الواسعة من أدوات الاستثمار والتداول المفيدة عشاق التداول على تعميق فهمهم وتعلم كيفية تحليل السوق بشكل صحيح.

افكار اخيرة

يعد ML أكثر انتشارًا في التمويل من أي صناعة أخرى بسبب قوة الكمبيوتر المتاحة وأدوات التعلم الآلي الجديدة. تشمل أعظم فوائد التعلم الآلي في مجال التمويل تبسيط تسويق المنتجات والمساعدة في تنبؤات مبيعات دقيقة.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعامل مع العديد من المهام التي تتجاوز القدرات البشرية وتقضي على الخطأ البشري. نظرًا لأن الخوارزميات تتعلم باستمرار ، فإنها تعمل كجسر لنظام مالي مؤتمت لا تشوبه شائبة تمامًا. إذا احتاج عملك إلى مثل هذه الميزة للتغلب على المنافسين ، فاتصل بفريق Fayrix. سنكون سعداء لمناقشة أفكار مشروعك!

إذا كنت لا تزال غير متأكد من التكنولوجيا التي ستحتاجها في مشروعك المستقبلي ، فتحقق من الكفاءات التكنولوجية لشركة Fayrix واختر أفضل حل لحل جميع أهداف عملك.

التعليمات

ما هي حالات الاستخدام الرئيسية للتعلم الآلي في التمويل؟

في معظم الحالات ، تفتح تقنيات ML في مشاريع بدء التشغيل المالية العديد من الفرص لتحليل بيانات العملاء وأنماط سلوكهم ، واكتشاف عادات الإنفاق ، وتقييم الأرباح الفعلية ، واتخاذ قرارات إقراض واستثمار أقل خطورة ، وتحسين تجربة العملاء ، ومنع الاحتيال ، وأتمتة المستندات معالجة.

ما هي المشاريع الأكثر شعبية التي تم تطويرها باستخدام ML لصناعة التمويل؟

أشهر الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية هي Sygnifyd (حل يكتشف الاحتيال عند إجراء المدفوعات عبر الإنترنت) ، و HyperScience (النظام الأساسي الذي يعمل على أتمتة معالجة الفواتير) ، و Future Advisor (حل اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي الذي يقترح خيارات استثمار مفيدة) ، و Cleo (تطبيق الميزانية الشخصية وإدارة الأموال المدعوم بالذكاء الاصطناعي).

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الوظائف المالية؟

هناك الكثير من الشركات الناشئة الواعدة في الصناعة المصرفية ، وقد ألغى بعضها بالفعل الحاجة إلى المشاركة البشرية ، على سبيل المثال ، تلك التطبيقات التي تعمل على أتمتة المهام الروتينية. في الواقع ، من المرجح أن يحل الذكاء الاصطناعي محل بعض الوظائف المالية بسبب الإمكانات الهائلة لهذه التكنولوجيا وتأثير COVID-19. ومع ذلك ، لا تزال هناك مهام تتطلب العقل البشري والحدس والخبرة والإبداع ، ومن غير المرجح أن يتم استبدال الوظائف المتعلقة بها بالكامل بالذكاء الاصطناعي.