Die 10 besten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Finanzwesen

Die Nachfrage und der Wert von schnellem und qualitativ hochwertigem Financial Engineering, Finanzanalysen und Prognosen sind in den letzten Jahren gestiegen, da wir eine neue Ebene der Kundenerfahrung erreicht haben. Die klaren Vorteile des Einsatzes von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in den Bereichen Finanzen, Bankwesen und Business Analytics sind kaum zu überschätzen. Die Vorteile wurden in der Praxis durch viele erfolgreiche Fälle bestätigt.

Anwendungen für maschinelles Lernen im Bankwesen ermöglichen es Unternehmen, zeitaufwändige, alltägliche Prozesse zu automatisieren und ein weitaus optimierteres und personalisierteres Kundenerlebnis zu bieten. Sie ermöglichen es Ihnen auch, produktiver mit großen Datenbanken zu arbeiten, die Qualität der Vermögensbewertung erheblich zu verbessern, die finanzielle Leistung zu prognostizieren und viele kritische Probleme der finanziellen Sicherheit von Daten zu lösen.

Dieser Beitrag skizziert Kernaussagen zur Rolle des maschinellen Lernens in der FinTech und zu Deep-Learning-Anwendungsfällen im Bankwesen. Der Artikel konzentriert sich auch auf die praktischsten Anwendungsfälle von KI und ML zur Optimierung von Finanzdienstleistungen.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Finanzwesen

Investitionen in neue Technologien und vor allem in KI im FinTech-Bereich sind eine Voraussetzung, um die Qualität der Arbeit mit Kunden sowie in Bezug auf Finanzen, Daten und Cybersicherheit zu entwickeln und systematisch zu verbessern.

Ein Expertenteam von Mediant Inc. nennt interessante Statistiken, die mehr als nur eine konkrete Prognose zu den Investitionstrends der FinTech-Branche in den nächsten Jahren geben. Basierend auf statistischen Forschungsdaten werden Technologien für künstliche Intelligenz und Deep Learning im Finanzwesen in den nächsten fünf Jahren zusammen mit institutionellen Tools zur Vereinheitlichung und Verwaltung bestehender Prozesse zur führenden Investition.

Das wichtigste funktionale Ziel von ML-Algorithmen besteht darin, Arbeitsmuster und Korrelationen zwischen riesigen Mengen an Informationen, Ereignissen, Operationen und Sequenzen deutlich zu identifizieren. So wird ML heute erfolgreich in Prozessautomatisierung, Sicherheitsfragen, Kundenbetreuungsoptimierung, Kreditangeboten, Portfoliooptimierung, Personal Finance und vielen anderen Bereichen eingesetzt.

In Wirklichkeit beschäftigen Sie sich mit der Arbeit von Machine Learning Banking Use Cases, wenn Sie Kunde einer Bank, eines Versicherungsdienstes oder eines FinTech-Unternehmens sind. Manche Experten bezeichnen die Einführung von KI in den Finanzmarkt ironischerweise als weiße Magie, weil sie fast unsichtbar ist und dennoch die Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen zum Besseren verändert.

Beispielsweise hat die führende Geschäftsbank in der Ukraine, PrivatBank, eine Technologie mit Chatbot-Assistenten in Webplattformen und mobilen Anwendungen erfolgreich praktiziert. KI-basierte Chatbots optimierten die Bearbeitungszeit der allgemeinen Anfrageauflösung erheblich.

Das weltweit bekannte Unternehmen PayPal investiert in Sicherheitsfragen in Deep Learning, um seine Finanzüberwachung und Betrugserkennung zu verbessern.

Wenn Sie also nach Technologien wie den zuvor erwähnten suchen, sehen Sie sich die technische Kompetenz von Fayrix in der Entwicklung an, um herauszufinden, wie wir Ihnen helfen können.

10 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Finanzwesen

Wir haben bereits festgestellt, dass das Gesprächsthema heute ein unverzichtbares Werkzeug für die FinTech-Branche ist. KI-Technologien können sowohl für allgemeinere Geschäftsfunktionen (von der Erkennung von Spam bis zur Kategorisierung von Dokumenten) als auch für speziellere Bedürfnisse von Finanzunternehmen (von der technischen Aktienanalyse bis zur Kreditwürdigkeitsprüfung) eingesetzt werden. Hier können Sie den kundenspezifischen Softwareentwicklungsservice von Fayrix überprüfen, um mehr zu erfahren.

Als Nächstes werden wir einige der beliebtesten Anwendungsfälle dieser Technologie in die Praxis erläutern. Lassen Sie uns die Vorteile des maschinellen Lernens im Bank- und Finanzwesen erkunden!

Maschinelles Lernen für das Kundenerlebnis in Finanzdienstleistungen

Das höchste Niveau der Kundenbetreuung ist der primäre Gradmesser für die Qualität der erbrachten Finanzdienstleistungen. Und genau das ist der Faktor, in dem führende Finanzunternehmen um die Führung kämpfen. ML hilft Unternehmen, das Kundenerlebnis und die Dienstleistungen zu verbessern und Budgets zu optimieren. Prozessautomatisierung ersetzt in den meisten Fällen manuelle Routinearbeiten, automatisiert Aufgaben und macht deren Umsetzung produktiver.

Zu den auffälligsten Beispielen für die Automatisierung von Prozessen zur Verbesserung des Kundendienstniveaus im Finanzbereich gehören die Automatisierung von Papierkram und Callcentern sowie der Einsatz von Chatbots.

Eine der „großen vier“ US-Banken Wells Fargo, eine Holdinggesellschaft, die Finanz-, Bank- und Versicherungsdienstleistungen in den USA, Kanada und Puerto Rico anbietet, investiert ständig in die Verbesserung des Kundensupports. Es verwendet erfolgreich einen KI-basierten Chatbot, um produktiver mit Benutzern zu kommunizieren und mithilfe von Konten und Codes unterstützende Hilfestellung zu leisten.

Kunden-Onboarding

Das Kunden-Onboarding ist der vollständige Prozess, den Benutzer durchlaufen, wenn sie als Kunden einer Bank oder eines FinTech-Unternehmens fungieren. Die Onboarding-Erfahrung kann die aktuelle Beziehung des Kunden zum Unternehmen wirklich bestimmen. Um die Ergebnisse der Anwendung von ML für das Onboarding von Kunden zu visualisieren, versuchen Sie, sich die Benutzeroberfläche eines beliebigen beliebten sozialen Netzwerks anzusehen.

Jede kleinste Änderung im Design der Startseite oder einer Anwendungsverknüpfung auf Ihrem Desktop, jede Änderung des Algorithmus und funktionale Innovation geschieht nicht nur nach Lust und Laune des Entwicklers. Künstliche Intelligenz untersucht die Muster von Benutzern im Web und basierend auf der Analyse des Verhaltens von Millionen von Kunden werden Änderungen und Verbesserungen erstellt.

Zu den Beispielen für erfolgreiche Fälle in dieser Richtung gehört die Erfahrung des deutschen Herausforderers N26 Bank. Die vollständige Digitalisierung ermöglicht es Kunden, ihr Finanzleben vom ersten Tag an direkt über ihr Smartphone zu verwalten. Es lädt Kunden ein, in wenigen Minuten direkt vom Smartphone aus ein Konto zu eröffnen, es unterwegs zu verwalten, Geld auszugeben und in Echtzeit beiseite zu legen. Dieses Angebot ist für den Kunden absolut sinnvoll. Heutzutage können vormals komplexe Prozesse wie das Onboarding überall in Minuten ablaufen.

Betrugserkennung und -prävention

Solange die Anzahl der Transaktionen, echten Clients und Integrationen wächst, werden Sicherheitsbedrohungen auftreten. Hier kommen maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz, wenn Banken und andere Institutionen eine spezielle Betrugserkennung benötigen.

Bankorganisationen können damit eine beträchtliche Menge an Transaktionsparametern auf einmal für jedes Konto in Echtzeit überwachen. Der Algorithmus untersucht historische Zahlungsdaten und analysiert die Handlungen jedes Karteninhabers. Solche Modelle können sehr prominent sein und verdächtiges Verhalten mit großer Präzision verhindern.

Ein globales Zahlungssystem Payoneer bietet weltweit Finanzdienstleistungen und Online-Geldüberweisungen an. Dementsprechend wird die Kundendatenbank des Unternehmens auf Millionen geschätzt. Da das Unternehmen ein weltweit registrierter MasterCard-Anbieter ist, würde die Transaktionssicherheit ohne ML-Anwendungsfälle im Bankwesen scheitern.

Portfolio-Management

Die Portfolioverwaltung ist ein Online-Vermögensverwaltungsdienst, der statistische Punkte der Ausgabe sowie automatisierte Algorithmen verwendet, um die Wertentwicklung des Kundenvermögens zu optimieren. Kunden geben beispielsweise ihre finanziellen Ziele ein, um in einem bestimmten Zeitraum etwas Geld zu sparen. Der Roboterberater ordnet dann das aktuelle Vermögen Anlagevarianten und -möglichkeiten zu. Das Portfoliomanagement umfasst die Erstellung und Überwachung ausgewählter Anlagen, die den langfristigen finanziellen Zielen und der Risikobereitschaft des Anlegers entsprechen.

Eine der weltweit größten Anlageverwaltungsfirmen, BlackRock Investment Company, bietet Aladdin an, ein Betriebssystem, das für die Bedürfnisse von Anlageverwaltern entwickelt und angepasst wurde. Das Unternehmen behauptet, dass Aladdin maschinelles Lernen im FinTech-Bereich nutzen kann, um Investmentmanagern in Finanzinstituten Risikoanalyse- und Portfoliomanagement-Softwaretools bereitzustellen, um fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten.

Bewertung und Management von Kreditrisiken

Das Kreditrisiko ist der wirtschaftliche Verlust, der aus der Nichterfüllung der vertraglichen Verpflichtungen einer Gegenpartei oder dem erhöhten Ausfallrisiko während der Laufzeit der Transaktion entsteht. Die zunehmende Komplexität der Bewertung von Kreditrisiken hat die Tür zum Deep Learning im Finanzbereich geöffnet. Dies zeigt sich am wachsenden Markt für Credit Default Swaps, wo es viele unsichere Elemente gibt – einschließlich der Bestimmung der Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls und der Schätzung der Kosten im Falle eines Ausfalls.

Die andere Seite der ML-Implementierung im Risikomanagement ist der Begriff der Sicherheit. Die Treasury and Trade Solutions Group von Citi ist eine strategische Partnerschaft mit Feedzai eingegangen, einem führenden Anbieter von künstlicher Intelligenz für Echtzeit-Risikomanagement im Banken- und Handelsbereich.

Citi integrierte die auf fortschrittlicher Technologie basierende Transaktionsüberwachungsplattform von Feedzai in seine eigenen proprietären Dienste und Plattformen, um Kunden eine verbesserte Kontrolle und ein verbessertes Risikomanagement für Zahlungstransaktionen zu bieten. Die ML-Lösung vergleicht alle möglichen Datenpunkte in aktuellen und vorangegangenen Transaktionen, um verdächtige Transaktionen mit Compliance-Bedenken zu erkennen.

Vorhersage der Kundenabwanderung

Kundenabwanderungsprognosen sind einer der beliebtesten Big-Data-Anwendungsfälle in der Wirtschaft. Es liegt darin, Kunden zu erkennen, die das reguläre Abonnement kündigen können. Der Spielraum für die Implementierung der Methoden ist enorm – von Verkaufstrichtern in kommerziellen Mailings bis hin zur Anpassung verschiedener Treueprogramme für Kunden.

Als Beispiel für die praktische Anwendung des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Kundenabwanderung kann jedes große Telekommunikationsunternehmen oder jeder Mobilfunkbetreiber genannt werden. Diese Kategorie umfasst fast alle Unternehmen, die Abonnements verkaufen.

Der Video-Streaming-Gigant Netflix erzielte 2019 einen Gesamtnettogewinn von über 1,86 Milliarden US-Dollar, während der Jahresumsatz des Unternehmens 20,15 Milliarden US-Dollar erreichte. Die Zahl der Streaming-Abonnenten von Netflix weltweit ist in den letzten Jahren weiter gewachsen und erreichte im vierten Quartal 2019 167 Millionen. Wenn Sie daran interessiert sind, eine mobile Anwendung zu entwickeln, prüfen Sie die Kompetenzen von Fayrix, um mehr zu erfahren.

Vermögensbewertung und -verwaltung

Asset Management für digitale Assets oder verteilte industrielle Assets sind Anwendungen, bei denen bereits umfangreiche Daten über die Assets erfasst werden, was es reif für die Automatisierung durch KI macht.

Vermögens- und Vermögensverwaltungsfirmen untersuchen die potenziellen KI-Lösungen zur Verbesserung ihrer Anlageentscheidungen und nutzen ihre Fundgruben an historischen Daten. Etwa 13,5 % der KI-Anbieter im Bankwesen sind für Vermögens- und Vermögensverwaltungslösungen bestimmt.

Börsenprognose

Vorhersagen über Börsenschwankungen werden im Handelsbereich oft unterschätzt und sogar als pseudowissenschaftlich angesehen. Einige Old-School-Trader denken das auch immer noch und studieren jeden Tag tonnenweise Aktiencharts mit japanischen Candlesticks.

Heutzutage können Unternehmen jedoch auf der Grundlage der Informationen, die sie in Bezug auf Aktien in der Gegenwart und in der Vergangenheit haben, geschätzte Vermutungen und fundierte Prognosen anstellen. Eine Schätzung aus vergangenen Bewegungen und Mustern des Aktienkurses wird als technische Aktienanalyse bezeichnet und wird verwendet, um die Kursrichtung einer Aktie vorherzusagen. Gleichzeitig beinhaltet die bekannteste Technik die Verwendung künstlicher neuronaler Netze und Algorithmen.

Algorithmen und ihre Verwendung in Börse und Handel

Finanzielles maschinelles Lernen hilft bei der Lösung von Aufgaben mit den erfolgreichen Handelsentscheidungen im Bereich des algorithmischen Handels. Ein mathematisches Modell überwacht die neuesten Aktualisierungen der Marktinformationen und Handelsergebnisse in Echtzeit. Ein spezieller Algorithmus wurde entwickelt, um Muster zu erkennen, die die Dynamik von Aktienkursen in ihrem steigenden oder fallenden Verlauf beeinflussen können. Es kann dann proaktiv handeln, um Aktien zu verkaufen, zu halten oder zu kaufen, indem es Fakteninformationen zu Prognosen verwendet.

Algorithmen für maschinelles Lernen können Tonnen von Datenquellen und Marktbedingungen gleichzeitig analysieren. Und verständlicherweise können menschliche Händler dies aufgrund der riesigen Menge an Informationen nicht physisch erreichen.

Underwriting und Kreditscoring

Das sogenannte Bonitäts-Scoring-System bewertet die Kreditwürdigkeit und das Kreditrisiko einer Person auf Basis numerischer statistischer Verfahren. Diese Technologie wird häufig bei der schnellen Kreditvergabe für kleine Beträge bei der Registrierung von Verbraucherexpresskrediten in realen Geschäften von Kreditunternehmen im Geschäft von Mobilfunkbetreibern oder Versicherungsunternehmen verwendet.

Scoring ist die Vergabe von Punkten durch das Ausfüllen eines von Kreditrisikobewertern entwickelten Fragebogens. Basierend auf den Ergebnissen der gesammelten Punkte entscheidet das System automatisch, ob ein Kredit genehmigt oder abgelehnt wird.

Die Daten für Scoring-Systeme werden aus den Wahrscheinlichkeiten der Kreditrückzahlung einzelner Kreditnehmergruppen gewonnen, die aus der Analyse der Kredithistorie von Tausenden von Menschen gewonnen wurden. Es wird angenommen, dass es einen Zusammenhang zwischen bestimmten sozialen Merkmalen eines bestimmten Kunden gibt, darunter Kinder, Familienstand, Bildungsniveau und Gewissenhaftigkeit des Kreditnehmers.

Eines der größten Kreditauskunfteien in den Vereinigten Staaten mit einer mehr als hundertjährigen Geschichte, Equifax, implementiert beispielsweise erfolgreich maschinelles Lernen und FinTech-Technologie. Sie verwenden sie bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, um Unternehmen Kreditratings und demografische Daten bereitzustellen, und bieten den Verbrauchern direkt Dienstleistungen zur Kreditüberwachung und Betrugsprävention an.

Beispiele für erfolgreiche Startups in der Finanzbranche

Im Folgenden finden Sie einige herausragende Lösungen, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um sowohl Banken als auch normalen Benutzern zu helfen, besser mit dem Finanzmanagement umzugehen.

Sygnifiziert

Dies ist eines der beliebtesten Startups für maschinelles Lernen in der Bankenbranche. Darüber hinaus wurde die Lösung am Rande von Banking und E-Commerce entwickelt, da ihre Hauptaufgabe darin besteht, Betrug an der Kasse zu erkennen. Mithilfe der Technologien des Deep Learning überprüft die Lösung die Identität der Kunden und schließt unter Berücksichtigung der vorherigen Transaktionen und Benutzerverhaltensmuster auf die Zahlungsabsicht.

Hyperwissenschaft

HyperScience ist eines der Startups im Bereich KI und maschinelles Lernen im Bankwesen, das darauf abzielt, die Produktivität zu verbessern, menschliche Fehler zu beseitigen und Routineaufgaben zu rationalisieren. Basierend auf der Technologie der intelligenten Dokumentenverarbeitung wandelt die Lösung handschriftliche Rechnungen in genaue Daten um.

AppZen

Dies ist ein weiteres faszinierendes Startup für maschinelles Lernen in der Finanzbranche, das für ein automatisiertes Back-Office-Audit entwickelt wurde. Die Plattform analysiert Verträge und Rechnungen, um Fehler, Betrug und Ausgabenmuster zu finden. Die Lösung ist außerdem mit Natural Language Processing (NLP) und Advanced Computer Vision ausgestattet.

Zest Finanzen

Diese Plattform ist eines der Beispiele für ML-Startups in der Bankenbranche, die darauf abzielen, die Kreditwürdigkeit zu verbessern. Mithilfe fortschrittlicher Kreditmodellierung identifiziert die Lösung mögliche Risiken und hilft Kreditgebern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Zest Finance unterstützt auch die Konzepte von Open Finance und analysiert alle verfügbaren Daten zur Kundenbonität, um sich ein vollständiges Bild zu machen.

Zukunftsberater

ML-Technologien in Finanz-Startup-Projekten gehen über das Sammeln und Analysieren von Daten hinaus. Future Advisor ist einer von ihnen, der auf Predictive Analytics basiert. Die Plattform schlägt je nach Ziel datengesteuerte Anlageentscheidungen und Vermögensverwaltungstaktiken vor und berücksichtigt die Möglichkeiten zur Steueroptimierung.

Cleo

Der Einsatz von KI-Technologien in Banking-Startups zur Lösung der routinemäßigen und anspruchsvolleren Aufgaben der Bank ist nicht die einzige Möglichkeit. Maschinelles Lernen in Finanz-Startups kann auch normalen Benutzern dienen. Zum Beispiel ist Cleo eine intelligente Budgetierungsanwendung, die Ausgabegewohnheiten und -muster analysiert, Budgetierungstipps gibt, finanzielle Ziele vorschlägt und den Benutzern hilft, diese zu erreichen. Das intuitive Design und die lustige Benutzererfahrung sind die Merkmale, die Cleo noch herausragender machen.

Unsere Erfahrung

Das Management Ihres Startup-Projekts ist immer eine Herausforderung, insbesondere wenn Sie mit Ihrer herausragenden Idee den FinTech-Markt stören wollen. Es gibt jedoch viele technische und Compliance-Probleme, die im Voraus gelöst werden müssen, und Fayrix ist hier, um Ihnen bei beiden Aufgaben zu helfen.

Wir sind ein Offshore-Softwareentwicklungsunternehmen, das Web- und Mobile-Design-Services für Startups anbietet. Darüber hinaus verstehen wir ihre Bedürfnisse nach höchster Qualität des endgültigen Projekts, angemessen abgestimmt auf die Entwicklungskosten. Um den Entwicklungsprozess so weit wie möglich zu optimieren, haben wir entfernte und dedizierte Tech-Teams eingerichtet, die die Möglichkeit haben, sie in einer bestimmten Phase des Startup-Wachstums zu versetzen.

Unsere umfangreiche Erfahrung in der Softwareentwicklung für Startups erstreckt sich unter anderem auf die Erstellung von FinTech-Lösungen für Bedarfsprognosen, Lageroptimierung, Kundenabwanderungsprognosen und Kreditwürdigkeitsprüfungen.

Nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf, um Ihre Idee zu besprechen und die Entwicklungsstrategie für Ihr zukünftiges FinTech-Projekt zu skizzieren!

Fayrix verfügt über umfangreiche Erfahrung in vorteilhaften Fällen des maschinellen Lernens für Finanzen und spezifische Aufgaben in der Wirtschaft. Fertige Lösungen können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, von der Bedarfsprognose und Lageroptimierung bis hin zur Kundenabwanderungsvorhersage und Kreditwürdigkeitsprüfung.

Zu unseren Kunden zählen die größten Banken in verschiedenen Ländern. Wir hatten eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit der US Santander Bank. Wir halfen beim Aufbau eines Vorhersagemodells zur Bestimmung des Kundenverbrauchs von Bankprodukten. Das Hauptziel der Methodenimplementierung war die Steigerung der Konversionsrate in Verkaufskampagnen für ein bestimmtes Bankprodukt, die sich an eine enge Zielgruppe richten.

Ein weiterer erfolgreicher Anwendungsfall für maschinelles Lernen im Bankwesen war die bekannteste russische Bank – die Sberbank. Das Team von Fayrix musste ein Vorhersagemodell für die Gesamtausgaben und die Ausgaben einzelner Kunden erstellen. Wir haben ein Ensemble von Modellen entwickelt, um das Problem zu lösen: Vorhersage von Zeitreihen, lineare Regression und Entscheidungsbäume. Ziel dieser Lösung war es, Umsatz und Loyalität durch relevante persönliche Angebote zu steigern. Die Essenz der implementierten Methode bestand darin, die Transaktionen des Kunden mit einer Plastikkarte vorherzusagen.

Revoleto ist eine E-Learning-Plattform, die Benutzern hilft, die Welt der Investitionen und des Handels zu entdecken. Das Unternehmen beabsichtigt, eine E-Learning-Plattform für Händler zu entwickeln, um Anfängern den Einstieg in den Handelsmarkt zu ermöglichen. Revoletos breites Angebot an hilfreichen Anlage- und Trading-Tools hilft Trading-Enthusiasten dabei, ihr Verständnis zu vertiefen und zu lernen, wie man den Markt richtig analysiert.

Abschließende Gedanken

ML ist im Finanzwesen aufgrund der verfügbaren Computerleistung und neuer Tools für maschinelles Lernen weiter verbreitet als in jeder anderen Branche. Zu den größten Vorteilen des maschinellen Lernens im Finanzbereich gehören die Vereinfachung des Produktmarketings und die Unterstützung bei genauen Verkaufsprognosen.

Algorithmen für maschinelles Lernen können viele Aufgaben bewältigen, die die menschliche Kapazität übersteigen, und menschliche Fehler eliminieren. Da die Algorithmen ständig dazulernen, dienen sie als Brücke zu einem völlig fehlerfreien automatisierten Finanzsystem. Wenn Ihr Unternehmen einen solchen Vorteil benötigt, um die Konkurrenz abzuhängen, wenden Sie sich an das Fayrix-Team. Gerne besprechen wir Ihre Projektideen!

Wenn Sie sich noch nicht sicher sind, welche Technologie Sie in Ihrem zukünftigen Projekt benötigen, überprüfen Sie die technologischen Kompetenzen von Fayrix und wählen Sie die beste Lösung, um alle Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

FAQ

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle von maschinellem Lernen im Finanzwesen?

In den meisten Fällen eröffnen ML-Technologien in Finanz-Startup-Projekten viele Möglichkeiten, Kundendaten und Verhaltensmuster zu analysieren, Ausgabegewohnheiten zu entdecken, tatsächliche Einnahmen zu bewerten, weniger riskante Kredit- und Investitionsentscheidungen zu treffen, das Kundenerlebnis zu verbessern, Betrug zu verhindern und Dokumente zu automatisieren wird bearbeitet.

Was sind die beliebtesten Projekte, die mit ML für die Finanzbranche entwickelt wurden?

Die beliebtesten Startups für KI und maschinelles Lernen im Bankwesen sind Sygnifyd (eine Lösung, die Betrug bei Online-Zahlungen erkennt), HyperScience (die Plattform, die die Rechnungsverarbeitung automatisiert), Future Advisor (die KI-Lösung zur Entscheidungsfindung, die vorteilhafte Anlageoptionen vorschlägt), und Cleo (die KI-gestützte Anwendung für persönliche Budgetierung und Geldverwaltung).

Wird KI Finanzjobs ersetzen?

Es gibt viele vielversprechende Startups in der Bankenbranche, und einige von ihnen haben bereits die Notwendigkeit menschlicher Beteiligung beseitigt, zum Beispiel jene Apps, die Routineaufgaben automatisieren. Tatsächlich wird KI aufgrund des enormen Potenzials dieser Technologie und der Auswirkungen von COVID-19 wahrscheinlich einige Finanzjobs ersetzen. Es gibt jedoch immer noch Aufgaben, die den menschlichen Verstand, Intuition, Erfahrung und Kreativität erfordern, und die damit verbundenen Jobs werden wahrscheinlich nicht vollständig durch KI ersetzt.