Finansta Makine Öğreniminin En İyi 10 Kullanım Örneği

Yeni bir müşteri deneyimi düzeyine girerken, son birkaç yılda hızlı ve yüksek kaliteli finans mühendisliği, finansal analiz ve tahmine olan talep ve değer arttı. Finans, bankacılık ve iş analitiğinde yapay zeka ve makine öğrenimi kullanmanın açık faydalarını abartmak zordur. Avantajlar, birçok başarılı vaka tarafından pratikte doğrulanmıştır.

Bankacılıkta makine öğrenimi uygulamaları, şirketlerin çok daha akıcı ve kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunarak zaman alan, sıradan süreçleri otomatikleştirmesine olanak tanır. Ayrıca, büyük veritabanlarıyla daha verimli çalışmanıza, varlık değerleme kalitesini önemli ölçüde iyileştirmenize, finansal performansı tahmin etmenize ve verilerin finansal güvenliğiyle ilgili birçok kritik sorunu çözmenize olanak tanır.

Bu gönderi, FinTech'te makine öğreniminin rolü ve bankacılıkta derin öğrenme kullanım örnekleri hakkındaki temel mesajları özetlemektedir. Makale ayrıca, finansal hizmetleri optimize etmek için AI ve ML'nin en pratik kullanım durumlarına da odaklanmaktadır.

Finansta Makine Öğreniminin Rolü

FinTech'te yeni teknolojilere ve öncelikle yapay zekaya yatırım, müşterilerle ve finans, veri ve siber güvenlik açısından çalışmanın kalitesini geliştirmek ve sistematik olarak iyileştirmek için bir ön koşuldur.

Mediant Inc.'den uzman bir ekip, FinTech endüstrisinin önümüzdeki birkaç yıldaki yatırım eğilimlerine ilişkin belirli bir tahminden fazlasını veren ilginç istatistikler aktarıyor. İstatistiksel araştırma verilerine dayalı olarak, yapay zeka teknolojisi ve finansta derin öğrenme, mevcut süreçleri birleştirmek ve yönetmek için kurumsal araçlarla birlikte önümüzdeki beş yıl içinde önde gelen yatırım olacak.

ML algoritmalarının ana işlevsel hedefi, büyük miktarda bilgi, olay, işlem ve dizi arasındaki iş modellerini ve korelasyonları belirgin bir şekilde tanımlamaktır. Bu nedenle, ML günümüzde süreç otomasyonu, güvenlik sorunları, müşteri desteği optimizasyonu, kredi teklifleri, portföy optimizasyonu, kişisel finans ve diğer birçok sektörde başarıyla kullanılmaktadır.

Gerçekte, bir bankanın, sigorta hizmetinin veya herhangi bir FinTech şirketinin müşterisiyseniz, makine öğrenimi bankacılığı kullanım örnekleriyle uğraşıyorsunuz. Bazı uzmanlar, neredeyse görünmez olduğu için yapay zekanın finans piyasasına girmesini ironik bir şekilde beyaz sihir olarak adlandırıyor, ancak yine de müşteri ve şirketin etkileşimini daha iyiye doğru değiştiriyor.

Örneğin, Ukrayna'nın lider ticari bankası PrivatBank, web platformlarında ve mobil uygulamalarda chatbot asistanlarıyla bir teknolojiyi etkin bir şekilde uygulamıştır. Yapay zeka tabanlı sohbet robotları, genel sorgu çözümlemesinin işlem süresini önemli ölçüde optimize etti.

Dünya çapında tanınan PayPal şirketi, finansal izleme ve dolandırıcılık tespitini iyileştirmek için güvenlik açısından derin öğrenmeye yatırım yapıyor.

Bu nedenle, daha önce bahsedilenler gibi bir teknoloji arıyorsanız - nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek için Fayrix'in geliştirmedeki teknik yeterliliğine bakın.

Finans için 10 Makine Öğrenimi Kullanım Örneği

Tartışma konusunun bugün FinTech endüstrisi için vazgeçilmez bir araç olduğunu zaten öğrenmiştik. Yapay zeka teknolojileri, hem daha genel iş işlevleri için (istenmeyen postaları tespit etmekten belge sınıflandırmasına kadar) hem de finansal şirketlerin daha özel ihtiyaçları için (stok teknik analizinden kredi puanlamasına kadar) yaygın olarak kullanılabilir. Burada, daha fazlasını öğrenmek için Fayrix'in özel yazılım geliştirme hizmetini inceleyebilirsiniz.

Daha sonra, bu teknolojiyi uygulamaya koymanın en popüler örneklerinden bazılarını detaylandıracağız. Bankacılık ve finansta makine öğreniminin avantajlarını keşfedelim!

Finansal hizmetlerde müşteri deneyimi için makine öğrenimi

En üst düzeyde müşteri desteği, sağlanan finansal hizmetlerin kalitesinin birincil göstergesidir. Ve tam da bu, önde gelen finans şirketlerinin liderlik için savaştığı faktördür. ML, kuruluşların müşteri deneyimini, hizmetlerini iyileştirmesine ve bütçeleri optimize etmesine yardımcı olur. Çoğu durumda, süreç otomasyonu rutin manuel çalışmanın yerini alır, görevleri otomatikleştirir ve bunların gerçekleştirilmesini daha üretken hale getirir.

Finansta müşteri hizmet seviyesini artırmaya yönelik süreçlerin otomasyonunun en çarpıcı örnekleri arasında evrak ve çağrı merkezlerinin otomasyonu ve chatbot kullanımı yer alıyor.

ABD, Kanada ve Porto Riko'da finans, bankacılık ve sigorta hizmetleri sunan bir holding şirketi olan 'dört büyük' ​​ABD bankasından biri olan Wells Fargo, müşteri desteğini geliştirmeye sürekli yatırım yapıyor. Kullanıcılarla daha verimli iletişim kurmak ve hesapları ve kodları kullanarak destekleyici yardım sağlamak için AI tabanlı bir sohbet robotunu başarıyla kullanır.

Müşteri katılımı

Müşteri katılımı, kullanıcıların bir bankanın veya FinTech şirketinin müşterisi olarak hareket ettiklerinde geçirdikleri eksiksiz bir süreçtir. Yerleştirme deneyimi, müşterinin kuruluşla olan mevcut ilişkisini gerçekten belirleyebilir. Müşteri katılımı için ML uygulamasının sonuçlarını görselleştirmek için herhangi bir popüler sosyal ağın arayüzüne bakmayı deneyin.

Başlangıç ​​sayfasının tasarımındaki en ufak bir değişiklik veya masaüstünüzdeki bir uygulama kısayolu, algoritmadaki herhangi bir değişiklik ve işlevsel yenilik, yalnızca geliştiricinin kaprisinde gerçekleşmez. Yapay zeka, kullanıcıların web üzerindeki kalıplarını inceler ve milyonlarca müşterinin davranışlarının analizine dayalı olarak değişiklikler ve iyileştirmeler oluşturulur.

Bu yönde başarılı örneklerden biri de Alman rakibi N26 Bank'ın tecrübesidir. Tamamen dijital olmak, müşterilerin finansal hayatlarını ilk günden itibaren doğrudan akıllı telefonlarından yönetmelerini sağlar. Müşterileri doğrudan akıllı telefondan dakikalar içinde hesap açmaya, hareket halindeyken yönetmeye, harcamaya ve gerçek zamanlı olarak para ayırmaya davet ediyor. Bu teklif müşteri için tamamen mantıklıdır. Günümüzde, işe alım gibi önceden karmaşık süreçler dakikalar içinde herhangi bir yerde gerçekleşebilir.

Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi

İşlemlerin, gerçek istemcilerin ve entegrasyonların sayısı arttıkça güvenlik tehditleri de beraberinde gelecektir. Bu, bankaların ve diğer kurumların özel dolandırıcılık tespiti gerektirdiğinde, makine öğrenimi algoritmalarının kullanışlı olduğu zamandır.

Bankacılık kuruluşları, her hesap için aynı anda önemli miktarda işlem parametresini gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanabilir. Algoritma, geçmiş ödeme verilerini inceler ve her kart sahibinin eylemini analiz eder. Bu tür modeller oldukça belirgin olabilir ve şüpheli davranışları büyük bir hassasiyetle önleyebilir.

Küresel bir ödeme sistemi Payoneer, dünya çapında finansal hizmetler ve çevrimiçi para transferleri sağlar. Buna göre, şirketin müşteri veri tabanı milyonlarla tahmin ediliyor. Şirket dünya çapında kayıtlı bir MasterCard sağlayıcısı olduğundan, bankacılıkta ML kullanım durumları olmadan işlem güvenliği başarısız olacaktır.

Portföy Yönetimi

Portföy yönetimi, müşterilerin varlıklarının performansını optimize etmek için otomatik algoritmaların yanı sıra konunun istatistiksel noktalarını kullanan bir çevrimiçi varlık yönetimi hizmetidir. Müşteriler, örneğin belirli bir süre boyunca bir miktar para biriktirmek için finansal hedeflerini doldururlar. Robot danışmanı daha sonra mevcut varlıkları yatırım çeşitlerine ve fırsatlara atar. Portföy yönetimi, yatırımcının uzun vadeli finansal hedefleri ve risk toleransı ile uyumlu seçilmiş yatırımların oluşturulmasını ve denetlenmesini içerir.

Dünyanın en büyük yatırım yönetimi firmalarından biri olan BlackRock Investment Company, yatırım yöneticilerinin ihtiyaçlarına göre oluşturulmuş ve uyarlanmış bir işletim sistemi olan Aladdin'i sunuyor. Şirket, Aladdin'in finansal kurumlardaki yatırım yöneticilerine daha bilinçli yatırım kararları vermeleri ve daha verimli çalışmaları için risk analitiği ve portföy yönetimi yazılımı araçları sağlamak için FinTech'te makine öğrenimini kullanabileceğini iddia ediyor.

Kredi risklerinin değerlendirilmesi ve yönetimi

Kredi riski, bir karşı tarafın sözleşmeden doğan yükümlülüklerini yerine getirememesinden veya işlem süresi boyunca artan temerrüt riskinden kaynaklanan ekonomik kayıptır. Kredi risklerini değerlendirmenin artan karmaşıklığı, finansta derin öğrenmenin kapısını açmıştır. Bu, hem bir kredi temerrüdü olayı olasılığının belirlenmesini hem de bir temerrüt meydana gelmesi durumunda maliyetin tahmin edilmesini içeren birçok belirsiz unsurun bulunduğu, büyüyen kredi temerrüt takası piyasasında açıkça görülmektedir.

Risk yönetiminde ML uygulamasının diğer yüzü güvenlik terimidir. Citi'nin Hazine ve Ticaret Çözümleri Grubu, bankacılık ve ticarette gerçek zamanlı risk yönetimi için yapay zeka lideri Feedzai ile stratejik bir ortaklığa girdi.

Citi, müşterilerine ödeme işlemleri için gelişmiş kontrol ve risk yönetimi sağlamak için Feedzai'nin ileri teknolojiyle güçlendirilmiş işlem izleme platformunu kendi tescilli hizmetlerine ve platformlarına entegre etti. ML çözümü, uyumluluk endişeleriyle şüpheli işlemleri tespit etmek için mevcut ve önceki işlemlerdeki tüm olası veri noktalarını karşılaştırır.

Müşteri kaybı tahmini

Müşteri kaybı tahmini, iş dünyasındaki en popüler büyük veri kullanım örneklerinden biridir. Normal aboneliği iptal edebilecek müşterilerin tespit edilmesinde yatar. Yöntemleri uygulamanın kapsamı çok büyüktür - ticari postalardaki satış hunilerinden müşteriler için çeşitli sadakat programlarının uyarlanmasına kadar.

Herhangi bir büyük telekomünikasyon şirketi veya mobil operatör, müşteri kaybını tahmin etmede makine öğreniminin pratik uygulamasının bir örneği olarak gösterilebilir. Bu kategori, abonelik satan hemen hemen tüm işletmeleri içerir.

Video akışı devi Netflix, 2019'da toplam net geliri 1,86 milyar ABD dolarının üzerindeyken, şirketin yıllık geliri 20,15 milyar ABD dolarına ulaştı. Netflix'in dünya çapındaki yayın abonelerinin sayısı son yıllarda artmaya devam ederek 2019'un dördüncü çeyreğinde 167 milyona ulaştı. Bir mobil uygulama geliştirmekle ilgileniyorsanız - daha fazlasını öğrenmek için Fayrix'in yetkinliklerine bakın.

Varlık değerlemesi ve yönetimi

Dijital varlıklar veya dağıtılmış endüstriyel varlıklar için varlık yönetimi, varlıklarla ilgili hacimli verilerin halihazırda kaydedildiği ve yapay zeka yoluyla otomasyon için olgunlaştırıldığı uygulamalardır.

Varlık ve varlık yönetimi firmaları, yatırım kararlarını iyileştirmek ve geçmiş verilerini kullanmak için potansiyel yapay zeka çözümlerini araştırıyor. Bankacılıktaki yapay zeka satıcılarının yaklaşık %13,5'i varlık ve varlık yönetimi çözümleri içindir.

borsa tahmini

Borsa dalgalanmalarının tahminleri ticaret sektöründe genellikle hafife alınır ve hatta sahte bilimsel olarak kabul edilir. Bazı eski kafalı tüccarlar da hala böyle düşünüyor ve her gün Japon şamdanlarıyla tonlarca hisse senedi grafiğini inceliyorlar.

Ancak günümüzde işletmeler, herhangi bir hisse senedi ile ilgili olarak geçmişte ve günümüzde sahip oldukları bilgilere dayanarak tahmini tahminler ve bilinçli tahminler yapabilirler. Hisse senedi fiyatındaki geçmiş hareketlerden ve kalıplardan tahmin edilen bir tahmine hisse senedi teknik analizi denir ve bir hisse senedinin fiyat yönünü tahmin etmek için kullanılır. Aynı zamanda en belirgin teknik, yapay sinir ağlarının ve algoritmaların kullanımını içerir.

Algoritmalar ve borsada ve ticarette kullanımları

Finansal makine öğrenimi, algoritmik ticaret alanında kazanan ticaret kararları ile görevlerin çözülmesine yardımcı olur. Matematiksel bir model, piyasa bilgilerinin en son güncellemelerini ve ticaret sonuçlarını gerçek zamanlı olarak izler. Hisse senedi fiyatlarının artan veya azalan seyrinde dinamiğini etkileyebilecek kalıpları tespit etmek için özel bir algoritma oluşturuldu. Ardından, tahminlerle ilgili gerçek bilgileri kullanarak hisse senetlerini satmak, elde tutmak veya satın almak için proaktif davranabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, tonlarca veri kaynağını ve piyasa koşullarını aynı anda analiz edebilir. Ve anlaşılır bir şekilde, insan tüccarlar, muazzam miktarda bilgi nedeniyle fiziksel olarak başaramazlar.

Sigortacılık ve kredi notu

Sözde kredi puanlama sistemi, bir kişinin kredibilitesini ve kredi risklerini sayısal istatistiksel yöntemlere dayalı olarak değerlendirir. Bu teknoloji genellikle cep telefonu operatörleri veya sigorta şirketlerinin işinde kredi şirketleri tarafından gerçek mağazalarda hızlı tüketici kredileri kaydederken küçük miktarlarda hızlı kredi vermede kullanılır.

Puanlama, kredi riski değerlendiricileri tarafından geliştirilen bir anket doldurularak puanların atanmasıdır. Kazanılan puanların sonuçlarına göre, sistem otomatik olarak kredi vermeyi onaylama veya reddetme kararı verir.

Puanlama sistemleri için veriler, binlerce kişinin kredi geçmişinin analizinden elde edilen bireysel borçlu grupları tarafından kredi geri ödeme olasılıklarından elde edilir. Belirli bir müşterinin çocuk sahibi olma, medeni durum, eğitim düzeyi ve borçlunun vicdanlılığı gibi belirli sosyal özellikleri arasında bir ilişki olduğuna inanılmaktadır.

Örneğin, yüzyılı aşkın bir geçmişe sahip Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük kredi geçmişi bürolarından biri olan Equifax, makine öğrenimi ve FinTech teknolojisini başarıyla uygular. Bunları işletmelere kredi notları ve demografi sağlamak için kredi puanlamasında kullanırlar ve doğrudan tüketicilere ticari kredi izleme ve dolandırıcılık önleme hizmetleri sunarlar.

Finans Sektöründe Başarılı Girişim Örnekleri

Aşağıda, hem bankaların hem de sıradan kullanıcıların finans yönetimiyle daha iyi başa çıkmasına yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanan bazı olağanüstü çözümler bulunmaktadır.

işaretli

Bu, bankacılık endüstrisindeki en popüler makine öğrenimi girişimlerinden biridir. Dahası, asıl görevi ödeme aşamasında sahtekarlığı tespit etmek olduğu için çözüm, bankacılık ve e-ticaretin eşiğinde yaratılmıştır. Derin öğrenme teknolojilerini kullanan çözüm, müşterilerin kimliğini doğrular ve ayrıca önceki işlemleri ve kullanıcı davranış kalıplarını dikkate alarak ödeme amacına ulaşır.

HiperBilim

HyperScience, verimliliği artırmayı, insan hatalarını ortadan kaldırmayı ve rutin görevleri kolaylaştırmayı amaçlayan bankacılıkta yapay zeka ve makine öğrenimi girişimlerinden biridir. Akıllı Belge İşleme teknolojisinden güç alan çözüm, elle yazılmış faturaları doğru verilere dönüştürüyor.

AppZen

Bu, finans sektöründe otomatikleştirilmiş bir arka ofis denetimi için yaratılmış bir başka büyüleyici makine öğrenimi girişimidir. Platform, hataları, sahtekarlıkları ve harcama modellerini bulmak için sözleşmeleri ve faturaları analiz eder. Çözüm ayrıca Doğal Dil İşleme (NLP) ve gelişmiş bilgisayar görüşü ile donatılmıştır.

Zest Finans

Bu platform, bankacılık sektöründe kredi puanlamasını iyileştirmeyi amaçlayan ML girişimlerinin örneklerinden biridir. Çözüm, gelişmiş kredi modellemesinin yardımıyla olası riskleri tanımlar ve kredi verenlerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Zest Finance, tam bir resim elde etmek için müşteri ödeme gücüyle ilgili tüm mevcut verileri analiz ederek açık finans kavramlarını da destekler.

Geleceğin Danışmanı

Finans başlangıç ​​projelerinde ML teknolojileri, veri toplama ve analizin ötesine geçer. Tahmine dayalı analitik tarafından desteklenen Future Advisor bunlardan biridir. Platform, hedefe bağlı olarak veriye dayalı yatırım kararları ve varlık yönetimi taktikleri önerir ve ayrıca vergilendirme optimizasyonu fırsatlarını değerlendirir.

Cleo

Bankanın rutin ve daha karmaşık görevlerini çözmek için bankacılık girişimlerinde yapay zeka teknolojilerini kullanmak tek fırsat değil. Finans girişimlerindeki makine öğrenimi sıradan kullanıcılara da hizmet edebilir. Örneğin, Cleo, harcama alışkanlıklarını ve modellerini analiz eden, bütçeleme ipuçları sağlayan, finansal hedefler belirlemeyi öneren ve kullanıcıların bu hedeflere ulaşmasına yardımcı olan akıllı bir bütçeleme uygulamasıdır. Sezgisel tasarım ve eğlenceli kullanıcı deneyimi, Cleo'yu daha da olağanüstü yapan özelliklerdir.

Tecrübemiz

Başlangıç ​​projenizi yönetmek her zaman zordur, özellikle de olağanüstü fikrinizle FinTech pazarını alt üst edecekseniz. Ancak, önceden çözülmesi gereken pek çok teknik ve uyumluluk sorunu vardır ve Fayrix her iki görevde de size yardımcı olmak için burada.

Yeni başlayanlar için web ve mobil tasarım hizmetleri sunan bir offshore yazılım geliştirme şirketiyiz. Dahası, geliştirme maliyetiyle makul ölçüde eşleşen nihai projenin en yüksek kalitesine yönelik ihtiyaçlarını mükemmel bir şekilde anlıyoruz. Geliştirme sürecini mümkün olduğunca optimize etmek için, başlangıç ​​büyümesinin belirli bir aşamasında onları yeniden yerleştirme fırsatına sahip, uzak ve özel teknoloji ekipleri kurduk.

Yeni başlayanlar için yazılım geliştirme konusundaki kapsamlı deneyimimiz, talep tahmini, depo optimizasyonu, müşteri kaybı tahmini ve kredi puanlaması için FinTech çözümleri oluşturmayı kapsar ancak bunlarla sınırlı değildir.

Fikrinizi tartışmak ve gelecekteki FinTech projeniz için geliştirme stratejisini özetlemek için hemen bizimle iletişime geçin!

Fayrix, finans ve iş dünyasındaki belirli görevler için faydalı makine öğrenimi vakalarında kapsamlı deneyime sahiptir. Talep tahmini ve depo optimizasyonundan müşteri kaybı tahmini ve kredi puanlamasına kadar çeşitli alanlarda hazır çözümler uygulanabilir.

Müşterilerimiz arasında çeşitli ülkelerdeki en büyük bankalar bulunmaktadır. US Santander Bank ile başarılı bir işbirliğimiz oldu. Banka ürünlerinin müşteri tüketimini belirlemek için tahmine dayalı bir model oluşturulmasına yardımcı olduk. Yöntem uygulamasının temel amacı, dar bir hedef kitleye yönelik belirli bir bankacılık ürününe yönelik satış kampanyalarında dönüşüm oranını artırmaktı.

Bankacılıkta bir başka başarılı makine öğrenimi kullanım örneği, en önde gelen Rus bankası olan Sberbank ile oldu. Fayrix'in ekibinin, toplam ve bireysel müşterilerin harcamalarına ilişkin bir tahmin modeli oluşturması gerekiyordu. Sorunu çözmek için bir modeller topluluğu geliştirdik: tahmin zaman serileri, doğrusal regresyon ve karar ağaçları. Bu çözümün hedefleri, ilgili kişisel teklifler aracılığıyla satışları ve bağlılığı artırmaktı. Uygulanan yöntemin özü, müşterinin işlemlerini plastik bir kartla tahmin etmekti.

Revoleto, kullanıcıların yatırım ve ticaret dünyasını keşfetmelerine yardımcı olan bir e-öğrenme platformudur. Şirket, yeni başlayanların ticaret piyasasına girmesine izin vermek için tüccarlar için bir e-öğrenme platformu geliştirmeyi amaçlıyor. Revoleto'nun çok çeşitli faydalı yatırım ve ticaret araçları, ticaret meraklılarının anlayışlarını derinleştirmelerine ve piyasayı doğru bir şekilde nasıl analiz edeceklerini öğrenmelerine yardımcı olur.

Son düşünceler

Makine öğrenimi, mevcut bilgisayar gücü ve yeni makine öğrenimi araçları nedeniyle finansta diğer tüm sektörlerden daha yaygındır. Finansta makine öğreniminin en büyük faydaları, ürün pazarlamasını basitleştirmeyi ve doğru satış tahminlerine yardımcı olmayı içerir.

Makine öğrenimi algoritmaları, insan kapasitesini aşan ve insan hatasını ortadan kaldıran birçok görevin üstesinden gelebilir. Algoritmalar sürekli öğrendikçe, tamamen kusursuz bir otomatik finansal sisteme köprü görevi görürler. İşletmenizin rakipleri geride bırakmak için böyle bir avantaja ihtiyacı varsa, Fayrix ekibiyle iletişime geçin. Proje fikirlerinizi tartışmaktan mutluluk duyacağız!

Gelecekteki projenizde hangi teknolojiye ihtiyaç duyacağınızdan hala emin değilseniz, Fayrix'in teknolojik yeterliliklerini kontrol edin ve tüm iş hedeflerinizi çözmek için en iyi çözümü seçin.

SSS

Finansta makine öğreniminin ana kullanım durumları nelerdir?

Çoğu durumda, finans başlangıç ​​projelerinde ML teknolojileri, müşterilerin verilerini ve davranış kalıplarını analiz etmek, harcama alışkanlıklarını keşfetmek, gerçek kazançları değerlendirmek, daha az riskli kredi ve yatırım kararları almak, müşteri deneyimini iyileştirmek, sahtekarlığı önlemek ve belgeyi otomatikleştirmek için birçok fırsat sunar. işleme.

Finans sektörü için ML ile geliştirilen en popüler projeler hangileri?

Bankacılıkta en popüler yapay zeka ve makine öğrenimi girişimleri Sygnifyd (çevrimiçi ödeme yaparken sahtekarlığı tespit eden bir çözüm), HyperScience (faturalandırma işlemini otomatikleştiren platform), Future Advisor (faydalı yatırım seçenekleri öneren AI karar verme çözümü), ve Cleo (AI destekli kişisel bütçeleme ve para yönetimi uygulaması).

AI finans işlerinin yerini alacak mı?

Bankacılık sektöründe gelecek vaat eden birçok girişim var ve bunlardan bazıları, örneğin rutin görevleri otomatikleştiren uygulamalar gibi, insan katılımı ihtiyacını şimdiden ortadan kaldırdı. Gerçekten de, bu teknolojinin muazzam potansiyeli ve COVID-19 etkisi nedeniyle AI'nın bazı finans işlerinin yerini alması muhtemeldir. Ancak yine de insan aklı, sezgisi, deneyimi ve yaratıcılığı gerektiren görevler var ve bunlarla ilgili işlerin tamamen yapay zeka ile değiştirilmesi pek olası değil.