5 façons dont l'industrie Fintech utilise l'IA pour séduire la génération Y

Le lien qui se tisse entre les entreprises Fintech et la génération Y est sur le point d'être extrêmement fort. À l'arrière de l'orientation numérique avec laquelle les start-up Fintech opèrent, le domaine - dans son ensemble - est à l'aube d'une refonte complète.

Alors que les entreprises Fintech ont rapidement adopté ce changement démographique, la seule réponse à la façon dont les banques pourraient se recréer à l'ère de la génération Y réside dans l'intelligence. Ils devront apprendre les ficelles du métier en introduisant l'IA dans la fintech .

Laissez-nous vous guider à travers les utilisations de l' IA et du ML dans la fintech pour la génération Y, en soulignant ce que les entreprises Fintech et les banques peuvent contourner.

Depuis de nombreuses années, le groupe d'utilisateurs de la génération Y bouleverse les marchés, obligeant les entreprises à trouver la bonne approche pour attirer les premiers natifs numériques de l'industrie.

Alors que de plus en plus de ces jeunes adultes entrent sur le marché du travail et investissent dans leur avenir, financièrement, l'industrie Fintech se rend également compte qu'elle devra revoir son approche complète pour faire appel à l'ensemble unique d'attentes et de besoins de ce groupe démographique. En d'autres termes, ils ne peuvent pas évoluer avec l'état d'esprit habituel avec cette génération de smartphones.

Alors que la classe millénaire de clients et d'utilisateurs a reçu un certain nombre de noms peu flatteurs au cours des dernières années, comme "enfants trophées" et "ayant droit", ce lot féru de technologie a été salué pour être progressiste et plus acceptable pour les nouvelles idées d'applications financières. par rapport aux dernières générations.

Les utilisateurs de la génération Y apprécient la commodité et la transparence. Ils exigent des services et des produits financiers personnalisés à portée de main, qui ne sont pas limités dans le temps et la géographie. Ces principales caractéristiques sont ce que les entreprises Fintech doivent maintenir lorsqu'elles visent à conserver un avantage concurrentiel dans le climat d'évolution rapide de la technologie et de la demande.

De nombreuses entreprises Fintech ont déjà saisi cette opportunité de niche - des millénaires qui attendent un service numérique d'abord - en sachant que les voies bancaires traditionnelles sont progressivement supprimées . Individuellement ou en partenariat avec des banques, ils ont commencé à explorer le domaine mobile pour s'adapter à l'évolution des tendances de consommation.

Même dans le domaine mobile, les sociétés de développement d'applications mobiles financières explorent désormais des moyens de se présenter comme des marques innovantes alignées sur l'inclinaison technique des utilisateurs finaux.

L' intelligence artificielle est l'une de ces avenues sur lesquelles les entreprises Fintech se concentrent .

L'intelligence artificielle est l'une des plus grandes perturbations de l'économie des entreprises, presque toutes les verticales adoptant la technologie ou prévoyant de l'ajouter à leur processus d'ici les 5 prochaines années. En fait, l'IA s'avère être l'une des principales tendances fintech pour 2020 et au-delà , et les développeurs d'applications d'IA et d'apprentissage automatique centrées sur la fintech s'efforcent également d'exceller dans ce domaine.

L'industrie trouve des cas d'utilisation spécifiques à l'intelligence artificielle, ce qui explique pourquoi la Fintech cible les millénaires utilisant l'IA non seulement pour améliorer l' expérience des clients de la génération Y, mais également pour réorganiser leur modèle commercial dans son intégralité.

Examinons quelques-uns des cas d'utilisation que l'industrie Fintech a trouvés en termes d' utilisation de l'intelligence artificielle pour modifier leur offre mobile . Ces cas doivent être lus comme une série de nouvelles opportunités pour une startup Fintech.

Utilisations du Machine Learning et de l'IA dans la Fintech pour les Millennials

1. Trading algorithmique

Bien que le trading algorithmique ne soit pas un nouveau concept dans le domaine financier, l'utilisation de l'IA pour effectuer efficacement la tâche sur des millions d'appareils l'est.

[Le trading algorithmique utilise des formules complexes, combinées à des modèles mathématiques et à une surveillance humaine, pour prendre des décisions liées à l'achat et à la vente de titres financiers en bourse.]

Un grand nombre de sociétés financières investissent dans la pratique du trading algorithmique, car la fréquence des transactions exécutées via l'apprentissage automatique est pratiquement impossible à reproduire manuellement.

2. Meilleur ciblage

Une meilleure chance de ciblage est ce que sont les principaux avantages du ML et de l'IA dans les banques.

Les milléniaux exigent un service personnalisé à portée de main, indépendamment de l'heure et du lieu. À cette fin, les entreprises fintech utilisent des conseillers robotiques basés sur l'apprentissage automatique pour remplacer le besoin de conseillers humains à toutes les heures de veille.

Cette cible de robo-conseillers envers les milléniaux est motivée non seulement par l'objectif de les attirer, mais également par la suppression des coûts de traitement massifs pour les institutions financières. L'étendue de la personnalisation et de la rapidité offertes par les robots-conseillers est la réponse à l' impact de l'IA sur les services financiers .

3. Meilleur service client

L'une des principales utilisations de l'automatisation avancée et de la technologie d'intelligence artificielle dans le secteur financier peut être observée dans la manière dont les sociétés Fintech et les banques rendent leur service client numérique et en temps réel. Examinons de plus près des exemples de la manière dont l' intégration de l'IA dans les services d'assistance à la clientèle peut être rendue possible et comment elle devient l'un des principaux avantages des applications basées sur l'intelligence artificielle , en particulier celles qui sont centrées sur les services bancaires et autres services financiers :

Chatbots

Les chatbots sont la réponse la plus fondamentale à la façon dont la Fintech cible les millennials .

D'ici 2022, les banques pourraient automatiser plus de 90 % de leurs interactions via des chatbots (Foye, 2017).

En utilisant des technologies telles que les chatbots, l'IA aide les institutions financières à résoudre instantanément les problèmes des utilisateurs. Une raison pour laquelle les entreprises recherchent le coût de Cleo comme une application chatbot. Bank of America, par exemple, a introduit un chatbot nommé Erica pour donner à ses clients des informations instantanées sur leurs transactions, les soldes de leurs comptes et d'autres informations similaires.

Expérience personnalisée

La personnalisation est une réponse pour renforcer la confiance et la fidélité durables des clients pour toute organisation et entreprise. Les gens, en particulier lorsqu'ils interagissent avec des questions liées aux finances, apprécient les relations profondes et la transparence avec l'institution et l'application mobile. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les gens apprécient l'introduction de l' IA dans les solutions bancaires et autres solutions fintech .

La personnalisation est la première chose que les entreprises demandent lorsqu'elles demandent comment utiliser l'IA pour développer des applications de nouvelle génération . Les algorithmes ML peuvent aider à analyser les informations des clients et à prédire les services qui impressionneraient le plus ou le moins les utilisateurs Fintech.

Quelques exemples de personnalisation dans les applications Fintech soutenues par l'IA peuvent être vus dans :

• Le programme Capital One Second Look, lancé par Capital One, surveille les habitudes de dépenses. Après une analyse approfondie, il permet de détecter si les clients ont été facturés deux fois pour le même achat et peut les informer à temps. La plateforme analyse également les pourboires que les clients laissent au restaurant et les informe si c'est au-dessus de ce qu'ils peuvent se permettre.
• MoneyLion, la plateforme de finances personnelles affiche également des cartes et des blogs de trucs et astuces à leurs clients en fonction de leurs activités monétaires. « Nous avons des données sur les transactions bancaires, le comportement de crédit et les données de localisation ; nous voulons être en mesure d'associer cela à un ensemble de conseils et de recommandations », a déclaré Tim Hong, directeur du marketing chez MoneyLion, qui se connecte aux comptes bancaires des clients via une API.

Des applications comme celles-ci montrent clairement l' importance de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les secteurs financiers pour que la génération Y se sente importante et motivée à rester accrochée à l'application.

4. Aide aux services de souscription

Le processus de souscription est lié à l'évaluation des risques auxquels sont exposés tous les utilisateurs de services financiers. Le rôle de l'IA dans ce processus de fintech se heurte à l'analyse de la véritable valeur des candidats en examinant leurs données chiffrées, en particulier celles liées à leurs capacités de dépenses personnelles sur les réseaux sociaux et ailleurs.

Les algorithmes d'IA aident également à évaluer et à prévoir les tendances sous-jacentes des prêts qui peuvent influencer le secteur financier dans les temps à venir.

5. Prévision des changements boursiers

La bourse devenant l'un des meilleurs choix d'investissement pour la génération Y, la demande d'applications qui faciliteraient la navigation a augmenté. Quelque chose qui a aidé à définir de nouvelles applications de ML et d'IA dans l'industrie des technologies financières .

Plusieurs applications mobiles basées sur l'IA ont été introduites pour analyser les informations passées et en temps réel relatives aux entreprises et à leurs actions. Et sur la base de ces informations, ils aident les investisseurs à identifier les actions dans lesquelles investir et celles qui s'avéreraient être un mauvais choix d'investissement.

Voici donc les 5 utilisations du Machine Learning et de l' IA dans la Fintech pour la base d'utilisateurs de la génération Y pour attirer leur attention et les faire rester investis dans l'offre financière basée sur le mobile. Une offre que les entreprises fintech proposent avec l'aide de leur société de développement d'applications d'IA et d'apprentissage automatique.

Maintenant que vous savez pourquoi les entreprises fintech utilisent l'IA , il est temps d'investir dans le développement d'applications fintech basées sur l'IA.

Ayant développé plusieurs logiciels et applications d'IA pour les startups et les établissements fintech, nous maîtrisons l'art d'intégrer l'intelligence artificielle et le ML dans les processus financiers.

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