5 Möglichkeiten, wie die Fintech-Industrie KI nutzt, um Millennials zu umwerben

Die Bindung, die zwischen dem Fintech-Geschäft und den Millennials gesät wird, wird voraussichtlich extrem stark sein. Im Hintergrund des digital geneigten Fokus, mit dem Fintech-Startup-Unternehmen operieren, blickt die Domäne – als Ganzes – auf eine Zeit der vollständigen Umgestaltung.

Während Fintech-Unternehmen diese veränderte Demografie schnell angenommen haben, liegt die einzige Antwort darauf, wie sich Banken im Zeitalter der Millennials neu erfinden könnten, in Intelligenz. Sie müssen die Tricks des Handels lernen, indem sie KI in Fintech einführen .

Lassen Sie sich von uns durch die Verwendung von KI und ML in Fintech für Millennials führen und aufzeigen, was sowohl Fintech-Unternehmen als auch Banken umgehen können.

Seit vielen Jahren hat die Nutzergruppe der Millennials die Märkte auf den Kopf gestellt und Unternehmen dazu gebracht, den richtigen Ansatz zu finden, um die ersten Digital Natives der Branche anzuziehen.

Da immer mehr dieser jungen Erwachsenen in den Arbeitsmarkt eintreten und monetär in ihre Zukunft investieren, erkennt auch die Fintech-Branche bald, dass sie ihren gesamten Ansatz überdenken muss, um den einzigartigen Erwartungen und Bedürfnissen dieser Bevölkerungsgruppe gerecht zu werden. Mit anderen Worten, sie können mit dieser Smartphone-Generation nicht mit der Business-as-usual-Denkweise fortfahren.

Während die Millennial-Klasse von Kunden und Benutzern in den letzten Jahren eine Reihe wenig schmeichelhafter Namen wie „Trophäenkinder“ und „Berechtigte“ erhalten hat, wurde diese technisch versierte Menge dafür gefeiert, dass sie fortschrittlich ist und neue Ideen für Finanz -Apps akzeptiert im Vergleich zu den letzten Generationen.

Millennial-Benutzer schätzen Komfort und Transparenz. Sie fordern personalisierte Finanzdienstleistungen und -produkte auf Knopfdruck, die weder zeitlich noch geografisch begrenzt sind. Diese grundlegenden Eigenschaften sind es, die Fintech-Unternehmen aufrechterhalten müssen, wenn sie im Klima des sich schnell entwickelnden Technologie- und Nachfragewandels einen Wettbewerbsvorteil bewahren wollen.

Viele Fintech-Unternehmen haben diese Nischenchance – von Millennials, die einen Digital-First-Service erwarten – bereits ergriffen, im Hintergrund der Erkenntnis, dass die traditionellen Bankwege auslaufen . Sie haben einzeln oder in Partnerschaft mit Banken damit begonnen, den mobilen Bereich zu erkunden, um den sich ändernden Verbrauchertrends gerecht zu werden.

Sogar im mobilen Bereich erkunden Entwicklungsunternehmen für mobile Finanzanwendungen jetzt Wege, um sich als innovative Marken zu präsentieren, die auf die technischen Neigungen der Endbenutzer abgestimmt sind.

Ein solcher Weg, auf den sich Fintech-Unternehmen konzentrieren, ist die künstliche Intelligenz .

Künstliche Intelligenz ist eine der größten Störungen der Geschäftswirtschaft, da fast jede Branche die Technologie entweder umarmt oder plant, sie in den nächsten 5 Jahren in ihren Prozess aufzunehmen. Tatsächlich gilt KI als einer der wichtigsten Fintech-Trends für 2020 und darüber hinaus , und Entwickler von Fintech-zentrierten KI- und maschinellen Lernanwendungen bemühen sich ebenfalls, sich in diesem Bereich hervorzuheben.

Die Branche findet spezifische Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz, die erklären, warum Fintech auf Millennials abzielt, die KI verwenden, um nicht nur das Kundenerlebnis der Millennials zu verbessern, sondern auch ihr Geschäftsmodell vollständig zu überarbeiten.

Lassen Sie uns einen Blick auf einige der Anwendungsfälle werfen, die die Fintech-Branche im Hinblick auf den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Änderung ihres mobilen Angebots gefunden hat . Diese Fälle sollten als eine Reihe neuer Möglichkeiten für ein Fintech-Startup gelesen werden.

Anwendungen von maschinellem Lernen und KI in Fintech für Millennials

1. Algorithmischer Handel

Algorithmischer Handel ist zwar kein neues Konzept im Finanzbereich, aber die Verwendung von KI zur effektiven Ausführung der Aufgabe auf Millionen von Geräten ist es.

[Algorithmischer Handel verwendet komplexe Formeln, kombiniert mit mathematischen Modellen und menschlicher Aufsicht, um Entscheidungen in Bezug auf den Kauf und Verkauf von Finanzwertpapieren an der Börse zu treffen.]

Eine große Anzahl von Finanzunternehmen investiert in die algorithmische Handelspraxis, da die Häufigkeit des Handels, der durch maschinelles Lernen ausgeführt wird, manuell so gut wie unmöglich zu replizieren ist.

2. Bessere Ausrichtung

Bessere Targeting-Chancen sind die zentralen Vorteile von ML und KI in Banken .

Millennials verlangen orts- und zeitunabhängig personalisierten Service auf Knopfdruck. Zu diesem Zweck nutzen Fintech-Unternehmen maschinell lernende Roboterberater, um den Bedarf an menschlichen Beratern zu jeder Tageszeit zu ersetzen.

Dieses Ziel von Robo-Advisors für Millennials ist darauf ausgerichtet, sie nicht nur anzuziehen, sondern auch massive Verarbeitungskosten für die Finanzinstitute zu beseitigen. Das Ausmaß an Personalisierung und Schnelligkeit, das die Robo-Berater bieten, ist die Antwort auf die Auswirkungen von KI auf Finanzdienstleistungen .

3. Besserer Kundensupport

Eine der Hauptanwendungen fortschrittlicher Automatisierungs- und KI-Technologie in der Finanzbranche zeigt sich darin, wie die Fintech-Unternehmen und Banken ihren Kundenservice digital und in Echtzeit gestalten. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf Beispiele werfen, wie die Integration von KI in Kundenbetreuungsdienste ermöglicht werden kann und wie sie zu einem der Hauptvorteile von auf künstlicher Intelligenz basierenden Apps wird, insbesondere von Apps, die sich auf Bank- und andere Finanzdienstleistungen konzentrieren :

Chatbots

Chatbots sind die grundlegendste Antwort darauf, wie Fintech Millennials anspricht .

Bis 2022 könnten Banken über 90 % ihrer Interaktionen durch Chatbots automatisieren (Foye, 2017).

Durch den Einsatz von Technologien wie Chatbots hilft KI Finanzinstituten, Benutzerprobleme sofort zu lösen. Ein Grund, warum Unternehmen nach den Kosten der Cleo-ähnlichen Chatbot-App suchen. Die Bank of America hat beispielsweise einen Chatbot namens Erica eingeführt, um ihren Kunden sofortige Informationen über ihre Transaktionen, Kontostände und andere ähnliche Informationen zu geben.

Personalisierte Erfahrung

Personalisierung ist eine Antwort auf den Aufbau von langfristigem Kundenvertrauen und -loyalität für jede Organisation und jedes Unternehmen. Menschen, insbesondere wenn sie mit finanzbezogenen Angelegenheiten interagieren, schätzen tiefe Beziehungen und Transparenz mit der Institution und der mobilen App. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Menschen die Einführung von KI im Bankwesen und anderen Fintech-Lösungen schätzen .

Personalisierung ist die wichtigste Frage, nach der Unternehmen fragen, wie sie KI zur Entwicklung von Apps der nächsten Generation einsetzen können . ML-Algorithmen können bei der Analyse von Kundeninformationen helfen und die Dienste vorhersagen, die die Fintech-Benutzer am meisten oder am wenigsten beeindrucken würden.

Einige Beispiele für die Personalisierung in KI-gestützten Fintech-Anwendungen finden Sie in:

• Das von Capital One eingeführte Capital One Second Look-Programm überwacht Ausgabenmuster. Nach einer gründlichen Analyse hilft es zu erkennen, ob Kunden für denselben Einkauf zweimal belastet wurden, und kann sie rechtzeitig informieren. Die Plattform analysiert auch die Trinkgelder, die Kunden im Restaurant hinterlassen, und informiert sie, wenn es über dem liegt, was sie sich leisten können.
• MoneyLion, die persönliche Finanzplattform, zeigt ihren Kunden auch Tipps und Tricks-Karten und Blogs an, abhängig von ihren monetären Aktivitäten. „Wir haben Banktransaktionsdaten, Kreditverhalten und Standortdaten; Wir möchten in der Lage sein, dem mit einer Reihe von Ratschlägen und Empfehlungen zu entsprechen“, sagte Tim Hong, Chief Marketing Officer bei MoneyLion, das über eine API eine Verbindung zu den Bankkonten der Kunden herstellt.

Anwendungen wie diese zeigen deutlich, wie wichtig KI und maschinelles Lernen im Finanzsektor sind , um Millennials das Gefühl zu geben, wichtig und motiviert zu sein, mit der Anwendung verbunden zu bleiben.

4. Hilfe bei Versicherungsdienstleistungen

Der Underwriting-Prozess bezieht sich auf die Bewertung von Risiken, die jeder Finanzdienstleistungsnutzer mit sich bringt. Die Rolle der KI in diesem Fintech- Prozess ergibt sich aus der Analyse des wahren Werts der Bewerber, indem sie ihre detaillierten Daten untersuchen, insbesondere solche, die sich auf ihre persönlichen Ausgabenmöglichkeiten in sozialen Medien und an anderen Orten beziehen.

Die KI-Algorithmen helfen auch bei der Bewertung und Vorhersage der zugrunde liegenden Kredittrends, die den Finanzsektor in der kommenden Zeit beeinflussen können.

5. Vorhersage von Aktienmarktänderungen

Da die Börse zu einer der besten Investitionsmöglichkeiten für Millennials geworden ist, ist die Nachfrage nach Apps gewachsen, die die Navigation erleichtern würden. Etwas, das dazu beigetragen hat , neuere Anwendungen von ML und KI in der Fintech-Branche zu definieren .

Es wurden mehrere KI-gestützte mobile Apps eingeführt, die die Vergangenheit und Echtzeitinformationen zu Unternehmen und ihren Aktien analysieren. Und auf der Grundlage dieser Informationen helfen sie Anlegern zu erkennen, in welche Aktien investiert werden sollte und welche sich als schlechte Anlageentscheidung erweisen würden.

Hier sind also die 5 Anwendungen von maschinellem Lernen und KI in Fintech für die Benutzerbasis der Millennials, um ihre Aufmerksamkeit zu erregen und sie dazu zu bringen, weiterhin in das mobilbasierte Finanzangebot investiert zu bleiben. Ein Angebot, das Fintech-Unternehmen mit Hilfe ihres Partnerunternehmens für die Entwicklung von KI- und maschinellen Lernanwendungen anbieten.

Jetzt, da Sie wissen, warum Fintech-Unternehmen KI verwenden , ist es an der Zeit, in die Entwicklung von KI-basierten Fintech-Apps zu investieren .

Nachdem wir mehrere KI-Software und Apps für Fintech-Startups und -Einrichtungen entwickelt haben, beherrschen wir die Kunst der Integration von künstlicher Intelligenz und ML in Finanzprozesse.

Lass uns dir helfen.