10 กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดของ Machine Learning ในด้านการเงิน

ความต้องการและมูลค่าของวิศวกรรมทางการเงินที่รวดเร็วและมีคุณภาพสูง การวิเคราะห์ทางการเงิน และการคาดการณ์ได้เพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเมื่อเราเข้าสู่ระดับประสบการณ์ลูกค้าใหม่ ประโยชน์ที่ชัดเจนของการใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในด้านการเงิน การธนาคาร และการวิเคราะห์ทางธุรกิจนั้นยากที่จะประเมินค่าสูงไป ข้อดีได้รับการยืนยันในทางปฏิบัติโดยกรณีที่ประสบความสำเร็จมากมาย

แอปพลิเคชันการเรียนรู้ด้วยเครื่องในระบบธนาคารช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการกระบวนการที่ใช้เวลานานและเป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยนำเสนอประสบการณ์ลูกค้าที่คล่องตัวและเป็นส่วนตัวมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้นกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ปรับปรุงคุณภาพของการประเมินมูลค่าสินทรัพย์ คาดการณ์ประสิทธิภาพทางการเงิน และแก้ไขปัญหาสำคัญๆ มากมายเกี่ยวกับความมั่นคงทางการเงินของข้อมูล

โพสต์นี้สรุปข้อความสำคัญเกี่ยวกับบทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงใน FinTech และกรณีการใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกในการธนาคาร บทความนี้ยังเน้นที่กรณีการใช้งานจริงของ AI และ ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบริการทางการเงิน

บทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงในด้านการเงิน

การลงทุนในเทคโนโลยีใหม่และโดยหลักในด้าน AI ใน FinTech เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการพัฒนาและปรับปรุงคุณภาพงานกับลูกค้าอย่างเป็นระบบและในด้านการเงิน ข้อมูล และความปลอดภัยทางไซเบอร์

ทีมผู้เชี่ยวชาญจาก Mediant Inc. ได้อ้างอิงสถิติที่น่าสนใจซึ่งให้มากกว่าการคาดการณ์เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับแนวโน้มการลงทุนของอุตสาหกรรม FinTech ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า จากข้อมูลการวิจัยทางสถิติ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกด้านการเงินจะกลายเป็นการลงทุนชั้นนำในอีก 5 ปีข้างหน้า ควบคู่ไปกับเครื่องมือของสถาบันในการรวมและจัดการกระบวนการที่มีอยู่

ปลายทางการทำงานหลักของอัลกอริธึม ML คือการระบุรูปแบบการทำงานและความสัมพันธ์อย่างชัดเจนระหว่างข้อมูล เหตุการณ์ การดำเนินการ และลำดับจำนวนมหาศาล ดังนั้น ML จึงถูกนำมาใช้อย่างประสบความสำเร็จในปัจจุบันในกระบวนการอัตโนมัติ ปัญหาด้านความปลอดภัย การเพิ่มประสิทธิภาพการสนับสนุนลูกค้า การนำเสนอสินเชื่อ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การเงินส่วนบุคคล และภาคส่วนอื่นๆ อีกมากมาย

ในความเป็นจริง คุณกำลังจัดการกับกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงแบงค์กิ้ง หากคุณเป็นลูกค้าของธนาคาร บริการประกันภัย หรือบริษัท FinTech ใดๆ ผู้เชี่ยวชาญบางคนเรียกการนำ AI มาสู่ตลาดการเงินด้วยเวทมนตร์อันขาวโพลน เพราะมันแทบจะมองไม่เห็น แต่ก็ยังคงเปลี่ยนปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าและบริษัทให้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น ธนาคารพาณิชย์ชั้นนำในยูเครน PrivatBank ได้ฝึกฝนเทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพด้วยผู้ช่วยแชทบอทในแพลตฟอร์มเว็บและแอปพลิเคชันมือถือ แชทบอทที่ใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการประมวลผลของการแก้ปัญหาการสืบค้นทั่วไปอย่างมาก

บริษัทที่รู้จักกันทั่วโลก PayPal ลงทุนในการเรียนรู้เชิงลึกในเงื่อนไขด้านความปลอดภัยเพื่อปรับปรุงการตรวจสอบทางการเงินและการตรวจจับการฉ้อโกง

ดังนั้น หากคุณกำลังมองหาเทคโนโลยีอย่างที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ — ตรวจสอบความสามารถทางเทคนิคของ Fayrix ในการพัฒนาเพื่อดูว่าเราสามารถช่วยเหลือได้อย่างไร

10 กรณีการใช้งานของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการเงิน

เราพบแล้วว่าหัวข้อสนทนาเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับอุตสาหกรรม FinTech ในปัจจุบัน เทคโนโลยี AI สามารถใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งสำหรับหน้าที่ทางธุรกิจทั่วไป (ตั้งแต่การตรวจจับสแปมไปจนถึงการจัดหมวดหมู่เอกสาร) และสำหรับความต้องการเฉพาะด้านของบริษัททางการเงิน (ตั้งแต่การวิเคราะห์ทางเทคนิคหุ้นไปจนถึงการให้คะแนนเครดิต) คุณสามารถตรวจสอบบริการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเองของ Fayrix เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่นี่

ต่อไป เราจะให้รายละเอียดเกี่ยวกับกรณีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการนำเทคโนโลยีนี้ไปปฏิบัติจริง มาสำรวจข้อดีของแมชชีนเลิร์นนิงในการธนาคารและการเงินกันเถอะ!

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประสบการณ์ของลูกค้าในบริการทางการเงิน

ระดับสูงสุดของการสนับสนุนลูกค้าคือเครื่องหมายหลักของคุณภาพของบริการทางการเงินที่มีให้ และนี่คือปัจจัยที่บริษัทการเงินชั้นนำต่อสู้เพื่อความเป็นผู้นำอย่างแม่นยำ ML ช่วยให้องค์กรปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า บริการ และปรับงบประมาณให้เหมาะสม ในกรณีส่วนใหญ่ ระบบอัตโนมัติของกระบวนการจะแทนที่งานประจำที่ทำด้วยตนเอง ทำให้งานเป็นอัตโนมัติ และทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของระบบอัตโนมัติของกระบวนการเพื่อเพิ่มระดับการบริการลูกค้าในด้านการเงิน ได้แก่ ระบบอัตโนมัติของเอกสารและคอลเซ็นเตอร์ และการใช้แชทบอท

Wells Fargo หนึ่งในธนาคารขนาดใหญ่สี่แห่งของสหรัฐฯ ซึ่งเป็นบริษัทโฮลดิ้งที่ให้บริการด้านการเงิน การธนาคาร และการประกันภัยในสหรัฐอเมริกา แคนาดา และเปอร์โตริโก ลงทุนอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้า ประสบความสำเร็จในการใช้แชทบอทที่ใช้ AI เพื่อสื่อสารกับผู้ใช้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้นและให้ความช่วยเหลือสนับสนุนโดยใช้บัญชีและรหัส

การเริ่มต้นใช้งานของลูกค้า

การเริ่มต้นใช้งานกับลูกค้าเป็นกระบวนการที่สมบูรณ์ที่ผู้ใช้ต้องปฏิบัติเมื่อทำหน้าที่เป็นลูกค้าของธนาคารหรือบริษัท FinTech ประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งานสามารถกำหนดความสัมพันธ์ปัจจุบันของลูกค้ากับองค์กรได้อย่างแท้จริง หากต้องการเห็นภาพผลลัพธ์ของการใช้ ML สำหรับการเริ่มต้นใช้งานไคลเอ็นต์ ให้ลองดูที่อินเทอร์เฟซของโซเชียลเน็ตเวิร์กยอดนิยม

การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการออกแบบหน้าเริ่มต้นหรือทางลัดของแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อปของคุณ การเปลี่ยนแปลงใดๆ ในอัลกอริทึม และนวัตกรรมด้านการใช้งานไม่ได้เกิดขึ้นจากความตั้งใจของนักพัฒนาเท่านั้น ปัญญาประดิษฐ์ศึกษารูปแบบของผู้ใช้บนเว็บและจากการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้านับล้าน การเปลี่ยนแปลงและการปรับปรุงจะถูกสร้างขึ้น

ตัวอย่างกรณีที่ประสบความสำเร็จในทิศทางนี้คือประสบการณ์ของผู้ท้าชิงชาวเยอรมัน N26 Bank การเป็นดิจิทัลอย่างสมบูรณ์ช่วยให้ลูกค้าสามารถจัดการชีวิตทางการเงินได้โดยตรงจากสมาร์ทโฟนตั้งแต่วันแรก เชิญชวนลูกค้าให้เปิดบัญชีในไม่กี่นาทีจากสมาร์ทโฟนโดยตรง จัดการขณะเดินทาง ใช้ และจัดสรรเงินแบบเรียลไทม์ ข้อเสนอนี้สมเหตุสมผลสำหรับลูกค้า ในปัจจุบัน กระบวนการที่ซับซ้อนก่อนหน้านี้ เช่น การปฐมนิเทศสามารถเกิดขึ้นได้ทุกที่ในไม่กี่นาที

การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

ตราบใดที่จำนวนธุรกรรม ลูกค้าจริง และการผสานรวมเพิ่มขึ้น ภัยคุกคามความปลอดภัยก็จะตามมา นี่คือช่วงเวลาที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์เมื่อธนาคารและสถาบันอื่นๆ ต้องการการตรวจจับการฉ้อโกงแบบพิเศษ

องค์กรการธนาคารสามารถใช้เพื่อตรวจสอบพารามิเตอร์การทำธุรกรรมจำนวนมากในครั้งเดียวสำหรับทุกบัญชีในแบบเรียลไทม์ อัลกอริทึมจะตรวจสอบข้อมูลการชำระเงินที่ผ่านมาและวิเคราะห์การกระทำของผู้ถือบัตรทุกราย โมเดลดังกล่าวมีความโดดเด่นอย่างมากและป้องกันพฤติกรรมที่น่าสงสัยได้อย่างแม่นยำ

ระบบการชำระเงินระดับโลก Payoneer ให้บริการทางการเงินและการโอนเงินออนไลน์ทั่วโลก ดังนั้น ฐานข้อมูลลูกค้าของบริษัทจึงอยู่ที่ประมาณเป็นล้าน เนื่องจากบริษัทเป็นผู้ให้บริการ MasterCard ที่จดทะเบียนทั่วโลก ความปลอดภัยของธุรกรรมจะล้มเหลวหากไม่มีกรณีการใช้งาน ML ในการธนาคาร

การจัดการพอร์ตการลงทุน

การจัดการพอร์ตโฟลิโอเป็นบริการจัดการความมั่งคั่งออนไลน์ที่ใช้จุดทางสถิติของปัญหารวมถึงอัลกอริธึมอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสินทรัพย์ของลูกค้า ลูกค้ากรอกเป้าหมายทางการเงิน เช่น เพื่อประหยัดเงินในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ที่ปรึกษาหุ่นยนต์จะกำหนดสินทรัพย์หมุนเวียนให้กับรูปแบบการลงทุนและโอกาสต่างๆ การจัดการพอร์ตโฟลิโอเกี่ยวข้องกับการสร้างและดูแลการลงทุนที่เลือกซึ่งสอดคล้องกับเป้าหมายทางการเงินในระยะยาวของนักลงทุนและความเสี่ยงที่ยอมรับได้

BlackRock Investment Company หนึ่งในบริษัทจัดการการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในโลก นำเสนอ Aladdin ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการที่สร้างและปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้จัดการการลงทุน บริษัทอ้างว่า Aladdin สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงใน FinTech เพื่อให้ผู้จัดการการลงทุนในสถาบันการเงินมีเครื่องมือวิเคราะห์ความเสี่ยงและซอฟต์แวร์การจัดการพอร์ตโฟลิโอ เพื่อทำการตัดสินใจลงทุนอย่างมีข้อมูลและดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การประเมินและการจัดการความเสี่ยงด้านเครดิต

ความเสี่ยงด้านเครดิตคือความสูญเสียทางเศรษฐกิจที่เกิดจากความล้มเหลวของคู่สัญญาในการปฏิบัติตามภาระผูกพันตามสัญญาหรือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นจากการผิดนัดชำระในระหว่างระยะเวลาของธุรกรรม ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตได้เปิดประตูสู่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในด้านการเงิน สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนในตลาดสวอปเครดิตเริ่มต้นที่กำลังเติบโต ซึ่งมีองค์ประกอบที่ไม่แน่นอนหลายอย่าง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการพิจารณาทั้งความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เครดิตจะผิดนัดและการประมาณต้นทุนหากเกิดการผิดนัดเกิดขึ้น

อีกด้านหนึ่งของการนำ ML ไปใช้ในการจัดการความเสี่ยงคือเงื่อนไขด้านความปลอดภัย Citi's Treasury and Trade Solutions Group ได้เข้าร่วมเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์กับ Feedzai ซึ่งเป็นผู้นำด้านปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจัดการความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ทั่วทั้งธนาคารและการพาณิชย์

Citi ผสานรวมแพลตฟอร์มตรวจสอบธุรกรรมของ Feedzai ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ากับบริการและแพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเอง เพื่อให้ลูกค้ามีการควบคุมที่ดีขึ้นและการจัดการความเสี่ยงสำหรับธุรกรรมการชำระเงิน โซลูชัน ML เปรียบเทียบจุดข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมดในธุรกรรมปัจจุบันและก่อนหน้าเพื่อตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยพร้อมข้อกังวลด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การทำนายปั่นของลูกค้า

การคาดการณ์ความปั่นป่วนของลูกค้าเป็นหนึ่งในกรณีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในธุรกิจ มันอยู่ในการตรวจจับลูกค้าที่สามารถยกเลิกการสมัครสมาชิกปกติได้ ขอบเขตของการนำวิธีการไปใช้นั้นมีมากมาย ตั้งแต่กระบวนการขายในจดหมายเชิงพาณิชย์ ไปจนถึงการปรับแต่งโปรแกรมความภักดีต่างๆ สำหรับลูกค้า

บริษัทโทรคมนาคมขนาดใหญ่หรือผู้ให้บริการอุปกรณ์เคลื่อนที่สามารถอ้างถึงเป็นตัวอย่างของการใช้งานจริงของแมชชีนเลิร์นนิงในการทำนายการเลิกราของลูกค้า หมวดหมู่นี้รวมถึงธุรกิจเกือบทุกประเภทที่ขายการสมัครรับข้อมูล

Netflix ยักษ์ใหญ่ด้านสตรีมมิ่งวิดีโอมีรายได้สุทธิรวมกว่า 1.86 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2562 ในขณะที่รายรับต่อปีของบริษัทสูงถึง 20.15 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ จำนวนสมาชิกสตรีมมิ่งของ Netflix ทั่วโลกยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยแตะ 167 ล้านคนในไตรมาสที่สี่ของปี 2019 หากคุณสนใจที่จะพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือ — ตรวจสอบความสามารถของ Fayrix เพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม

การประเมินมูลค่าทรัพย์สินและการจัดการ

การจัดการสินทรัพย์สำหรับสินทรัพย์ดิจิทัลหรือสินทรัพย์ทางอุตสาหกรรมแบบกระจายเป็นแอปพลิเคชันที่มีการบันทึกข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับสินทรัพย์ดังกล่าวแล้ว ทำให้พร้อมสำหรับระบบอัตโนมัติผ่าน AI

บริษัทจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่งกำลังสำรวจโซลูชัน AI ที่มีศักยภาพเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจลงทุนและใช้ข้อมูลในอดีต ประมาณ 13.5% ของผู้ขาย AI ในระบบธนาคารเป็นโซลูชันการจัดการความมั่งคั่งและสินทรัพย์

การพยากรณ์ตลาดหุ้น

การคาดการณ์ความผันผวนของตลาดหุ้นมักถูกประเมินต่ำเกินไปในภาคการค้าและพิจารณาว่าเป็นวิทยาศาสตร์เทียม เทรดเดอร์รุ่นเก่าบางคนยังคงคิดเช่นนั้น และศึกษาแผนภูมิหุ้นจำนวนมากด้วยแท่งเทียนญี่ปุ่นทุกวัน

อย่างไรก็ตาม ธุรกิจในปัจจุบันสามารถคาดเดาโดยประมาณและคาดการณ์ตามข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันและในอดีตเกี่ยวกับหุ้นใดๆ การเดาโดยประมาณจากการเคลื่อนไหวและรูปแบบในอดีตของราคาหุ้นเรียกว่า การวิเคราะห์ทางเทคนิคหุ้น และใช้เพื่อทำนายทิศทางราคาหุ้น ในเวลาเดียวกัน เทคนิคที่โดดเด่นที่สุดคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริธึม

อัลกอริทึมและการใช้งานในตลาดหุ้นและการซื้อขาย

การเรียนรู้ของเครื่องทางการเงินช่วยแก้ปัญหาต่างๆ ด้วยการตัดสินใจซื้อขายที่ชนะในขอบเขตการซื้อขายแบบอัลกอริธึม แบบจำลองทางคณิตศาสตร์จะตรวจสอบการอัปเดตล่าสุดของข้อมูลการตลาดและผลการซื้อขายแบบเรียลไทม์ อัลกอริธึมพิเศษถูกสร้างขึ้นเพื่อตรวจจับรูปแบบที่สามารถส่งผลกระทบต่อไดนามิกของราคาหุ้นในเส้นทางการเพิ่มขึ้นหรือลดลง จากนั้นจะสามารถดำเนินการในเชิงรุกเพื่อขาย ถือ หรือซื้อหุ้น โดยใช้ข้อมูลข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูลและสภาวะตลาดจำนวนมากพร้อมกัน และเป็นที่เข้าใจกันว่าผู้ค้ามนุษย์ไม่สามารถบรรลุผลได้เนื่องจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

การรับประกันภัยและการให้คะแนนเครดิต

ระบบการให้คะแนนเครดิตที่เรียกว่าประเมินความน่าเชื่อถือทางเครดิตของบุคคลและความเสี่ยงด้านเครดิตตามวิธีการทางสถิติเชิงตัวเลข เทคโนโลยีนี้มักใช้ในการให้กู้ยืมเงินอย่างรวดเร็วในจำนวนเล็กน้อยเมื่อลงทะเบียนสินเชื่อด่วนสำหรับผู้บริโภคในร้านค้าจริงโดยบริษัทสินเชื่อในธุรกิจของผู้ให้บริการโทรศัพท์มือถือหรือบริษัทประกันภัย

การให้คะแนนคือการกำหนดคะแนนโดยการกรอกแบบสอบถามที่พัฒนาโดยผู้ประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต จากผลคะแนนที่ได้รับ ระบบจะตัดสินใจอนุมัติหรือปฏิเสธที่จะออกเงินกู้โดยอัตโนมัติ

ข้อมูลสำหรับระบบการให้คะแนนได้มาจากความน่าจะเป็นของการชำระคืนเงินกู้โดยผู้กู้แต่ละกลุ่ม ซึ่งได้มาจากการวิเคราะห์ประวัติเครดิตของคนหลายพันคน เชื่อกันว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะทางสังคมบางอย่างของลูกค้ารายใดรายหนึ่ง รวมถึงการมีบุตร สถานภาพการสมรส ระดับการศึกษา และความเอาใจใส่ของผู้กู้

ตัวอย่างเช่น Equifax ซึ่งเป็นสำนักประวัติเครดิตที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในสหรัฐอเมริกาซึ่งมีประวัติยาวนานกว่าศตวรรษ ประสบความสำเร็จในการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยี FinTech พวกเขาใช้พวกเขาในการให้คะแนนเครดิตเพื่อให้การจัดอันดับเครดิตและข้อมูลประชากรแก่ธุรกิจและเสนอการตรวจสอบเครดิตเชิงพาณิชย์และบริการป้องกันการฉ้อโกงแก่ผู้บริโภคโดยตรง

ตัวอย่างการเริ่มต้นที่ประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมการเงิน

ด้านล่างนี้คือโซลูชันที่โดดเด่นบางส่วนที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อช่วยให้ทั้งธนาคารและผู้ใช้ทั่วไปจัดการกับการจัดการด้านการเงินได้ดียิ่งขึ้น

ซิกนิไฟด์

นี่เป็นหนึ่งในการเริ่มต้นการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมการธนาคาร ยิ่งไปกว่านั้น โซลูชันถูกสร้างขึ้นใกล้จะถึงด้านการธนาคารและอีคอมเมิร์ซ เนื่องจากงานหลักคือการระบุการฉ้อโกงในขั้นตอนการชำระเงิน ด้วยการใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก โซลูชันจะตรวจสอบตัวตนของลูกค้า รวมทั้งสรุปความตั้งใจในการชำระเงิน โดยคำนึงถึงธุรกรรมก่อนหน้าและรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้

HyperScience

HyperScience เป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิงในระบบธนาคารที่มุ่งปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และปรับปรุงงานประจำ ด้วยเทคโนโลยีของ Intelligent Document Processing โซลูชันจะเปลี่ยนใบแจ้งหนี้ที่เขียนด้วยลายมือให้เป็นข้อมูลที่ถูกต้อง

AppZen

นี่เป็นอีกหนึ่งการเริ่มต้นการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมการเงินที่สร้างขึ้นสำหรับการตรวจสอบส่วนหลังอัตโนมัติ แพลตฟอร์มจะวิเคราะห์สัญญาและใบแจ้งหนี้เพื่อค้นหาข้อผิดพลาด การฉ้อโกง และรูปแบบการใช้จ่าย โซลูชันนี้ยังมาพร้อมกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูง

Zest Finance

แพลตฟอร์มนี้เป็นหนึ่งในตัวอย่างการเริ่มต้น ML ในอุตสาหกรรมการธนาคารที่มุ่งปรับปรุงคะแนนเครดิต ด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองสินเชื่อขั้นสูง โซลูชันระบุความเสี่ยงที่เป็นไปได้และช่วยให้ผู้ให้กู้ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล Zest Finance ยังสนับสนุนแนวคิดของการเงินแบบเปิด โดยวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดเกี่ยวกับการละลายของลูกค้าเพื่อให้ได้ภาพรวมที่สมบูรณ์

ที่ปรึกษาในอนาคต

เทคโนโลยี ML ในโครงการเริ่มต้นด้านการเงินมีมากกว่าการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Future Advisor เป็นหนึ่งในนั้นที่ขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แพลตฟอร์มนี้แนะนำการตัดสินใจลงทุนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและกลยุทธ์การจัดการความมั่งคั่งโดยขึ้นอยู่กับเป้าหมาย บวกกับพิจารณาโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บภาษี

คลีโอ

การใช้เทคโนโลยี AI ในการเริ่มต้นธนาคารเพื่อแก้ไขงานประจำของธนาคารและงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นไม่ใช่โอกาสเดียว แมชชีนเลิร์นนิงในสตาร์ทอัพด้านการเงินสามารถให้บริการผู้ใช้ทั่วไปได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น Cleo เป็นแอปพลิเคชันการจัดทำงบประมาณอัจฉริยะที่วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายและรูปแบบ ให้คำแนะนำด้านงบประมาณ แนะนำการกำหนดเป้าหมายทางการเงิน และช่วยให้ผู้ใช้บรรลุเป้าหมาย การออกแบบที่ใช้งานง่ายและประสบการณ์การใช้งานที่สนุกสนานเป็นคุณสมบัติที่ทำให้ Cleo โดดเด่นยิ่งขึ้น

ประสบการณ์ของเรา

การจัดการโครงการเริ่มต้นของคุณนั้นท้าทายอยู่เสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังจะทำลายตลาด FinTech ด้วยแนวคิดที่โดดเด่นของคุณ อย่างไรก็ตาม มีปัญหาทางเทคนิคและการปฏิบัติตามข้อกำหนดจำนวนมากที่ต้องแก้ไขล่วงหน้า และ Fayrix พร้อมช่วยเหลือคุณทั้งสองงาน

เราเป็นบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์นอกอาณาเขตที่ให้บริการออกแบบเว็บไซต์และมือถือสำหรับสตาร์ทอัพ ยิ่งไปกว่านั้น เราเข้าใจดีถึงความต้องการของพวกเขาสำหรับคุณภาพสูงสุดของโครงการขั้นสุดท้าย เหมาะสมกับต้นทุนการพัฒนาอย่างสมเหตุสมผล ในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการพัฒนาให้มากที่สุด เราจึงได้จัดตั้งทีมเทคโนโลยีระยะไกลและทุ่มเทเพื่อโอกาสในการย้ายพวกเขาในช่วงเริ่มต้นของการเติบโตของธุรกิจสตาร์ทอัพ

ประสบการณ์ที่กว้างขวางของเราในการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับสตาร์ทอัพครอบคลุมแต่ไม่จำกัดเพียงการสร้างโซลูชัน FinTech สำหรับการคาดการณ์ความต้องการ การปรับคลังสินค้าให้เหมาะสม การทำนายการเปลี่ยนแปลงของลูกค้า และการให้คะแนนเครดิต

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อหารือเกี่ยวกับแนวคิดของคุณและร่างกลยุทธ์การพัฒนาสำหรับโครงการ FinTech ในอนาคตของคุณ!

Fayrix มีประสบการณ์มากมายในกรณีที่เป็นประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการเงินและงานเฉพาะในธุรกิจ โซลูชันสำเร็จรูปสามารถนำไปใช้ในด้านต่างๆ ตั้งแต่การคาดการณ์ความต้องการและการปรับคลังสินค้าให้เหมาะสม ไปจนถึงการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของลูกค้าและการให้คะแนนเครดิต

ในบรรดาลูกค้าของเรามีธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในประเทศต่างๆ เราประสบความสำเร็จในการร่วมมือกับ US Santander Bank เราช่วยสร้างแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับกำหนดการบริโภคผลิตภัณฑ์ของธนาคารของลูกค้า เป้าหมายหลักของวิธีการคือการเพิ่มอัตราการแปลงในแคมเปญการขายสำหรับผลิตภัณฑ์ธนาคารเฉพาะเจาะจงที่กลุ่มเป้าหมายที่แคบ

กรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จอีกกรณีหนึ่งในการธนาคารคือ Sberbank ซึ่งเป็นธนาคารที่มีชื่อเสียงที่สุดของรัสเซีย ทีมงานของ Fayrix ต้องสร้างแบบจำลองการคาดการณ์การใช้จ่ายทั้งหมดและของลูกค้าแต่ละราย เราได้พัฒนาชุดแบบจำลองเพื่อแก้ปัญหา: การพยากรณ์อนุกรมเวลา การถดถอยเชิงเส้น และแผนผังการตัดสินใจ เป้าหมายของโซลูชันนี้คือการเพิ่มยอดขายและความภักดีผ่านข้อเสนอส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้อง สาระสำคัญของวิธีการที่นำมาใช้คือการทำนายธุรกรรมของลูกค้าด้วยบัตรพลาสติก

Revoleto เป็นแพลตฟอร์มอีเลิร์นนิงที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบโลกแห่งการลงทุนและการซื้อขาย บริษัทมีเป้าหมายที่จะพัฒนาแพลตฟอร์มอีเลิร์นนิงสำหรับเทรดเดอร์เพื่อให้ผู้เริ่มต้นดำดิ่งสู่ตลาดซื้อขาย เครื่องมือการลงทุนและการซื้อขายที่เป็นประโยชน์มากมายของ Revoleto ช่วยให้ผู้ที่ชื่นชอบการซื้อขายเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นและเรียนรู้วิธีวิเคราะห์ตลาดอย่างถูกต้อง

ความคิดสุดท้าย

ML เป็นที่แพร่หลายในด้านการเงินมากกว่าอุตสาหกรรมอื่น ๆ เนื่องจากพลังของคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ ประโยชน์สูงสุดของแมชชีนเลิร์นนิงในด้านการเงิน ได้แก่ การทำให้การตลาดของผลิตภัณฑ์ง่ายขึ้นและช่วยให้คาดการณ์ยอดขายได้อย่างแม่นยำ

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจัดการกับงานหลายอย่างที่เกินความสามารถของมนุษย์และขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์ เนื่องจากอัลกอริธึมเรียนรู้อยู่ตลอดเวลา จึงทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมไปสู่ระบบการเงินอัตโนมัติที่สมบูรณ์แบบไร้ที่ติ หากธุรกิจของคุณต้องการความได้เปรียบดังกล่าวเพื่อเอาชนะคู่แข่ง โปรดติดต่อทีม Fayrix เรายินดีที่จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดโครงการของคุณ!

หากคุณยังไม่แน่ใจว่าเทคโนโลยีใดที่คุณต้องการในโครงการในอนาคตของคุณ ให้ตรวจสอบความสามารถทางเทคโนโลยีของ Fayrix และเลือกทางออกที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาทางธุรกิจทั้งหมดของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

กรณีการใช้งานหลักของการเรียนรู้ของเครื่องในด้านการเงินมีอะไรบ้าง

ในกรณีส่วนใหญ่ เทคโนโลยี ML ในโครงการสตาร์ทอัพด้านการเงินเปิดโอกาสมากมายในการวิเคราะห์ข้อมูลและรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า ค้นพบพฤติกรรมการใช้จ่าย ประเมินรายได้จริง ตัดสินใจให้สินเชื่อและการลงทุนที่มีความเสี่ยงน้อยลง ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ป้องกันการฉ้อโกง และทำให้เอกสารเป็นแบบอัตโนมัติ กำลังประมวลผล.

โครงการยอดนิยมที่พัฒนาด้วย ML สำหรับอุตสาหกรรมการเงินมีอะไรบ้าง?

การเริ่มต้น AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในธนาคารคือ Sygnifyd (โซลูชันที่ตรวจจับการฉ้อโกงเมื่อชำระเงินออนไลน์), HyperScience (แพลตฟอร์มที่ประมวลผลการออกใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ), Future Advisor (โซลูชันการตัดสินใจ AI ที่แนะนำตัวเลือกการลงทุนที่เป็นประโยชน์) และ Cleo (แอปพลิเคชันการจัดทำงบประมาณส่วนบุคคลและการจัดการเงินที่ขับเคลื่อนโดย AI)

AI จะเข้ามาแทนที่งานการเงินหรือไม่?

มีบริษัทสตาร์ทอัพที่มีแนวโน้มว่าจะประสบความสำเร็จมากมายในอุตสาหกรรมการธนาคาร และบางบริษัทได้ขจัดความจำเป็นในการมีส่วนร่วมของมนุษย์ไปแล้ว เช่น แอปเหล่านั้นที่ทำงานประจำโดยอัตโนมัติ อันที่จริง AI มีแนวโน้มที่จะเข้ามาแทนที่งานด้านการเงินบางส่วน เนื่องจากเทคโนโลยีนี้มีศักยภาพมหาศาลและผลกระทบจากโควิด-19 อย่างไรก็ตาม ยังมีงานที่ต้องใช้ความคิดของมนุษย์ สัญชาตญาณ ประสบการณ์ และความคิดสร้างสรรค์ และงานที่เกี่ยวข้องกับสิ่งเหล่านี้ไม่น่าจะถูกแทนที่ด้วย AI โดยสิ้นเชิง