フィンテック業界がミレニアル世代を驚かせるためにAIを使用している5つの方法

フィンテックビジネスとミレニアル世代の間に植え付けられている絆は非常に強力です。 Fintechの新興企業が取り組んできたデジタル志向の焦点の裏側で、​​ドメインは全体として、完全な刷新の時期を見つめています。

フィンテック企業はこの変化した人口統計を迅速に採用してきましたが、ミレニアル世代の時代に銀行がどのように自らを再現できるかについての唯一の答えはインテリジェンスにあります。 彼らは、フィンテックにAIを導入することで、取引のコツを学ぶ必要があります。

ミレニアル世代向けのフィンテックでのAIとMLの使用について説明し、フィンテック企業と銀行の両方が回避できることを強調します。

過去何年にもわたって、ミレニアル世代のユーザーグループは市場を混乱させ、企業は業界初のデジタルネイティブを引き付けるための適切なアプローチを見つけるためにスクランブリングを行ってきました。

これらの若者の多くが労働力に加わり、将来に金銭的に投資することで、フィンテック業界も、この人口統計のユニークな一連の期待とニーズにアピールするために、完全なアプローチを見直す必要があることにすぐに気づきます。 言い換えれば、彼らはこのスマートフォン世代の通常の考え方のようにビジネスで動くことはできません。

ミレニアル世代の顧客やユーザーには、近年、「トロフィーキッズ」や「エンタイトルメント」など、多くの魅力的な名前が付けられていますが、このテクノロジーに精通したロットは、進歩的で新しい金融アプリのアイデアをより受け入れやすいことで高く評価されています。前の世代と比較して。

ミレニアル世代のユーザーは、利便性と透明性を重視しています。 彼らは、時間と地理に制限されない、自分の指先でパーソナライズされた金融サービスと製品を要求します。 これらの主要な特性セットは、急速に進化する技術と需要の変化の中で競争上の優位性を維持することを目指すときに、フィンテック企業が維持する必要があるものです。

多くのフィンテック企業は、従来の銀行業務が段階的に廃止されているという理解を背景に、デジタルファーストサービスを期待するミレニアル世代のこのニッチな機会をすでに捉えています。 彼らは、個別に、または銀行と協力して、変化する消費者のトレンドに合わせてモバイルドメインの調査を開始しました。

モバイル分野でも、金融モバイルアプリ開発会社は現在、エンドユーザーの技術的傾向に沿った革新的なブランドとしての地位を確立する方法を模索しています。

フィンテック企業が注目しているそのような手段の1つは、人工知能です。

人工知能はビジネス経済の最大の混乱の1つであり、ほぼすべての業種がテクノロジーを採用しているか、今後5年までにテクノロジーをプロセスに追加することを計画しています。 実際、AIは2020年以降のフィンテックの主要なトレンドの1つであることがわかっており、フィンテック中心のAIおよび機械学習アプリの開発者もこの分野で優れた取り組みを行っています。

業界は、人工知能に固有のユースケースを見つけています。これは、フィンテックがAIを使用してミレニアル世代をターゲットにして、ミレニアル世代の顧客エクスペリエンスを向上させるだけでなく、ビジネスモデル全体を刷新する理由に答えています。

フィンテック業界が人工知能を使用してモバイルサービスを変更するという観点から見つけたいくつかのユースケースを見てみましょう。 これらの事例は、フィンテックのスタートアップにとっての一連の新しい機会として読む必要があります。

ミレニアル世代向けのFintechでの機械学習とAIの使用

1.アルゴリズム取引

アルゴリズム取引は金融分野では新しい概念ではありませんが、AIを使用して何百万ものデバイスでタスクを効果的に実行することは新しい概念です。

[アルゴリズム取引では、取引所での金融証券の売買に関連する決定を行うために、数学モデルと人間の監視を組み合わせた複雑な式を使用します。]

機械学習を通じて実行される取引の頻度を手動で複製することはほぼ不可能であるため、多くの金融会社がアルゴリズム取引の実践に投資しています。

2.より良いターゲティング

ターゲティングのチャンスは、銀行のMLとAIのコアメリットです。

ミレニアル世代は、時間と場所に関係なく、指先で個別のサービスを要求します。 この目的のために、フィンテック企業は、機械学習主導のロボットアドバイザーを利用して、すべての起床時間に人間のアドバイザーの必要性を置き換えています。

ミレニアル世代を対象としたこのロボアドバイザーの目標は、ミレニアル世代を引き付けるだけでなく、金融機関の莫大な処理コストを削減することを目的としています。 ロボアドバイザーが提供するパーソナライズと迅速性の程度は、金融サービスにおけるAIの影響に対する答えです。

3.より良いカスタマーサポート

金融業界における高度な自動化とAIテクノロジーの主な用途の1つは、フィンテックの企業と銀行が顧客サービスをデジタルかつリアルタイムでどのように行っているかで見ることができます。 AIをカスタマーサポートサービスに統合する方法と、それが人工知能ベースのアプリ、特に銀行やその他の金融サービスを中心としたアプリの最大のメリットの1つになる方法の例を詳しく見てみましょう。

チャットボット

チャットボットは、フィンテックがミレニアル世代をターゲットにしている方法に対する基本的な最も答えです。

2022年までに、銀行はチャットボットを介したやり取りの90％以上を自動化する可能性があります（Foye、2017年）。

AIは、チャットボットなどのテクノロジーを利用することで、金融機関がユーザーの問題を即座に解決できるように支援します。 企業がチャットボットアプリのようにCleoのコストを探す理由。 たとえば、バンクオブアメリカは、エリカという名前のチャットボットを導入して、顧客に取引、口座残高、およびその他の同様の情報に関する即時情報を提供しました。

パーソナライズされた体験

パーソナライズは、あらゆる組織やビジネスに対する長期的な顧客の信頼と忠誠心を構築するための答えです。 人々は、特に金融関連の問題とやり取りする場合、金融機関やモバイルアプリとの深い関係と透明性を重視しています。 これが、銀行やその他のフィンテックソリューションへのAIの導入を人々が高く評価する主な理由の1つです。

パーソナライズは、 AIを使用して次世代アプリを開発する方法を企業が尋ねるときに最も求められることです。 MLアルゴリズムは、顧客の情報を分析し、Fintechユーザーに最も印象的または最も印象的でないサービスを予測するのに役立ちます。

AIを利用したFintechアプリケーションでのパーソナライズのいくつかの例を以下に示します。

• キャピタルワンが立ち上げたキャピタルワンセカンドルックプログラムは、経費パターンを監視します。 詳細な分析の後、顧客が同じ購入に対して2回請求されているかどうかを検出し、時間内に通知することができます。 プラットフォームはまた、顧客がレストランに残したヒントを分析し、それが彼らが余裕があるものを超えているかどうかを彼らに知らせます。
• パーソナルファイナンスプラットフォームであるMoneyLionは、顧客の金銭的活動に応じて、ヒントやコツのカードやブログも表示します。 「銀行の取引データ、信用行動、場所のデータがあります。 APIを介して顧客の銀行口座に接続するMoneyLionの最高マーケティング責任者であるTimHongは、次のように述べています。

このようなアプリケーションは、ミレニアル世代がアプリケーションに夢中になっていることを重要視し、意欲を高めるために、金融セクターにおけるAIと機械学習の重要性を明確に示しています。

4.引受サービスの支援

引受プロセスは、すべての金融サービスユーザーが伴うリスクの評価に関連しています。 このフィンテックプロセスにおけるAIの役割は、応募者の文字列データ、特にソーシャルメディアやその他の場所での個人的な支出能力に関連するデータを調べることにより、応募者の真の価値を分析することに直面しています。

AIアルゴリズムは、今後金融セクターに影響を与える可能性のある潜在的なローンの傾向を評価および予測するのにも役立ちます。

5.株式市場の変化の予測

株式市場がミレニアル世代にとって最良の投資選択肢の1つになるにつれ、ナビゲーションを容易にするアプリの需要が高まっています。 フィンテック業界でMLとAIの新しいアプリケーションを定義するのに役立ったもの。

企業とその株式に関連する過去およびリアルタイムの情報を分析する、AIを利用したモバイルアプリがいくつか導入されています。 そして、この情報に基づいて、投資家がどの株に投資すべきか、そしてどれが悪い投資選択であるかを特定するのに役立ちます。

そこで、ミレニアル世代のユーザーベースが注目を集め、モバイルベースの金融サービスへの投資を継続できるようにするための、Fintechでの機械学習とAIの5つの使用法を紹介しました。 フィンテック企業が提携するAIおよび機械学習アプリ開発会社の支援を受けて提供するサービス。

フィンテック企業がAIを使用している理由がわかったので、今度はAIベースのフィンテックアプリ開発に投資します。

フィンテックの新興企業や施設向けに複数のAIソフトウェアとアプリを開発してきた私たちは、人工知能とMLを財務プロセスに統合する技術を習得しました。

お手伝いさせてください。