5 modi in cui l'industria fintech sta usando l'intelligenza artificiale per corteggiare i millennial

Il legame che si sta formando tra il business Fintech e i Millennials è pronto per essere estremamente forte. Dietro l'attenzione al digitale con cui hanno operato le startup Fintech, il dominio - nel suo insieme - sta fissando un momento di completo rinnovamento.

Mentre le aziende Fintech si sono affrettate ad adottare questo cambiamento demografico, l'unica risposta a come le banche potrebbero ricrearsi nell'era dei millennial risiede nell'intelligence. Dovranno imparare i trucchi del mestiere introducendo l' IA nel fintech .

Lascia che ti guidiamo attraverso gli usi dell'IA e del ML nella fintech per i millennial, evidenziando ciò che le aziende e le banche Fintech possono aggirare.

Negli ultimi anni, il gruppo di utenti millennial ha sconvolto i mercati, costringendo le aziende a cercare l'approccio giusto per attirare i primi nativi digitali del settore.

Con un numero sempre maggiore di giovani adulti che entrano nella forza lavoro e investono nel loro futuro, monetariamente, anche l'industria Fintech si renderà presto conto che dovrà rivedere il suo approccio completo per fare appello all'insieme unico di aspettative ed esigenze di questa fascia demografica. In altre parole, non possono muoversi con la mentalità business as usual con questa generazione di smartphone.

Mentre la classe millenaria di clienti e utenti ha ricevuto una serie di nomi poco lusinghieri negli ultimi anni, come "ragazzi trofei" e "titolati", questo lotto esperto di tecnologia è stato acclamato per essere progressista e più accettabile delle nuove idee di app finanziarie rispetto alle ultime generazioni.

Gli utenti millennial apprezzano la comodità e la trasparenza. Richiedono servizi e prodotti finanziari personalizzati a portata di mano, che non sono limitati in termini di tempo e geografia. Queste caratteristiche primarie sono ciò che le aziende Fintech devono mantenere quando mirano a mantenere un vantaggio competitivo nel clima di cambiamento tecnologico e della domanda in rapida evoluzione.

Molte aziende Fintech hanno già colto questa opportunità di nicchia – dei millennial che si aspettano un servizio digital-first – sulla base della consapevolezza che le tradizionali vie bancarie stanno venendo gradualmente eliminate . Loro, individualmente o in collaborazione con le banche, hanno iniziato a esplorare il dominio mobile per adattarsi alle mutevoli tendenze dei consumatori.

Anche nel settore mobile, le società di sviluppo di app mobili di Financial stanno ora esplorando strade per presentarsi come marchi innovativi in ​​linea con l'inclinazione tecnica degli utenti finali.

Una di queste strade su cui le aziende Fintech si stanno concentrando è l'Intelligenza Artificiale .

L'intelligenza artificiale è una delle maggiori interruzioni dell'economia aziendale con quasi tutti i verticali che abbracciano la tecnologia o pianificano di aggiungerla al proprio processo entro i prossimi 5 anni. In effetti, l'intelligenza artificiale è considerata una delle principali tendenze fintech per il 2020 e oltre , e anche gli sviluppatori di app di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale incentrati sul fintech si stanno impegnando per eccellere in questo campo.

Il settore sta trovando casi d'uso specifici per l'intelligenza artificiale, il che risponde al motivo per cui Fintech si rivolge ai millennial che utilizzano l'IA non solo per migliorare l' esperienza dei clienti millennial, ma anche per rinnovare completamente il loro modello di business.

Diamo un'occhiata ad alcuni dei casi d'uso che l'industria Fintech ha trovato in termini di utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per cambiare la propria offerta mobile . Questi casi vanno letti come una serie di nuove opportunità per una startup Fintech.

Usi di Machine Learning e AI nella Fintech per i Millennials

1. Trading algoritmico

Sebbene il trading algoritmico non sia un concetto nuovo nel dominio finanziario, l'utilizzo dell'IA per eseguire efficacemente l'attività su milioni di dispositivi lo è.

[Il trading algoritmico utilizza formule complesse, combinate con modelli matematici e supervisione umana, per prendere decisioni relative all'acquisto e alla vendita di titoli finanziari in borsa.]

Un gran numero di società finanziarie investe nella pratica di trading algoritmico poiché la frequenza degli scambi eseguita tramite l'apprendimento automatico è quasi impossibile da replicare manualmente.

2. Migliore targeting

Una migliore possibilità di prendere di mira è quali sono i principali vantaggi di ML e AI nelle banche .

I millennial richiedono un servizio personalizzato a portata di mano, indipendentemente dal tempo e dal luogo. A tal fine, le società fintech stanno utilizzando consulenti robotici basati sull'apprendimento automatico per sostituire la necessità di consulenti umani a tutte le ore di veglia.

Questo target di robo-advisor verso i millennial è guidato con l'obiettivo non solo di attirarli, ma anche di rimuovere gli enormi costi di elaborazione per le istituzioni finanziarie. Il grado di personalizzazione e tempestività che offrono i robo-advisor è la risposta a quale sia l' impatto dell'IA nei servizi finanziari .

3. Migliore assistenza clienti

Uno degli usi principali dell'automazione avanzata e della tecnologia AI nel settore finanziario può essere visto nel modo in cui le società e le banche Fintech stanno rendendo il loro servizio clienti digitale e in tempo reale. Diamo uno sguardo molto più da vicino agli esempi di come l'integrazione dell'IA nei servizi di assistenza clienti può essere resa possibile e di come diventa uno dei principali vantaggi delle app basate sull'intelligenza artificiale , in particolare quelle incentrate su servizi bancari e altri servizi finanziari :

Chatbot

I chatbot sono la risposta più basilare a come Fintech si rivolge ai millennial .

Entro il 2022, le banche potrebbero automatizzare oltre il 90% delle loro interazioni tramite chatbot (Foye, 2017).

Utilizzando tecnologie come i chatbot, l'IA aiuta gli istituti finanziari a risolvere istantaneamente i problemi degli utenti. Un motivo per cui le aziende cercano il costo di Cleo come l'app chatbot. Bank of America, ad esempio, ha introdotto un chatbot chiamato Erica per fornire ai propri clienti informazioni istantanee sulle loro transazioni, saldi dei conti e altre informazioni simili.

Esperienza personalizzata

La personalizzazione è una risposta per creare fiducia e fedeltà durature dei clienti per qualsiasi organizzazione e azienda. Le persone, soprattutto quando interagiscono con questioni finanziarie, apprezzano le relazioni profonde e la trasparenza con l'istituzione e l'app mobile. Questo è uno dei motivi principali per cui le persone apprezzano l'introduzione dell'IA nelle soluzioni bancarie e in altre fintech .

La personalizzazione è la cosa numero uno che le aziende chiedono quando chiedono come utilizzare l'IA per sviluppare app di nuova generazione . Gli algoritmi ML possono aiutare ad analizzare le informazioni dei clienti e prevedere i servizi che impressioneranno maggiormente o meno gli utenti Fintech.

Alcuni esempi di personalizzazione nelle applicazioni Fintech supportate dall'IA possono essere visti in:

• Il programma Capital One Second Look, lanciato da Capital One, monitora i modelli di spesa. Dopo un'analisi approfondita, aiuta a rilevare se i clienti sono stati addebitati due volte per lo stesso acquisto e può informarli in tempo. La piattaforma analizza anche i suggerimenti che i clienti lasciano al ristorante e li informa se è finito quello che possono permettersi.
• MoneyLion, la piattaforma di finanza personale, mostra anche consigli e trucchi e blog ai propri clienti a seconda delle loro attività monetarie. “Abbiamo dati sulle transazioni bancarie, comportamento creditizio e dati sulla posizione; vogliamo essere in grado di abbinare questo con una serie di consigli e raccomandazioni", ha affermato Tim Hong, chief marketing officer di MoneyLion, che si collega ai conti bancari dei clienti tramite un'API.

Applicazioni come queste mostrano chiaramente l' importanza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nei settori finanziari per far sentire i millennial importanti e motivati ​​a rimanere agganciati all'applicazione.

4. Aiuto con i servizi di sottoscrizione

Il processo di sottoscrizione è correlato alla valutazione dei rischi a cui sono soggetti tutti gli utenti di servizi finanziari. Il ruolo dell'IA in questo processo fintech si trova di fronte all'analisi del vero valore dei candidati esaminando i loro dati stringenti, in particolare quelli relativi alle loro capacità di spesa personali sui social media e in altri luoghi.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale aiutano anche a valutare e prevedere le tendenze dei prestiti sottostanti che possono influenzare il settore finanziario nel prossimo futuro.

5. Previsioni sui cambiamenti del mercato azionario

Con il mercato azionario che sta diventando una delle migliori scelte di investimento per i millennial, la domanda di app che aiuterebbero a semplificare la navigazione è cresciuta. Qualcosa che ha contribuito a definire le nuove applicazioni di ML e AI nel settore fintech .

Sono state introdotte diverse app mobili supportate dall'intelligenza artificiale che analizzano le informazioni passate e in tempo reale relative alle società e alle loro azioni. E sulla base di queste informazioni, aiutano gli investitori a identificare in quali titoli dovrebbero essere investiti e quali si rivelerebbero una cattiva scelta di investimento.

Quindi ecco i 5 usi di Machine Learning e AI in Fintech per la base di utenti dei millennial per attirare la loro attenzione e farli rimanere investiti nell'offerta finanziaria basata su dispositivi mobili. Un'offerta che le aziende fintech forniscono con l'aiuto della loro società partner di sviluppo di app di intelligenza artificiale e machine learning.

Ora che sai perché le aziende fintech utilizzano l'intelligenza artificiale , è tempo di investire nello sviluppo di app fintech basate sull'intelligenza artificiale.

Avendo sviluppato più software e app di intelligenza artificiale per startup e stabilimenti fintech, abbiamo imparato l'arte di integrare l'intelligenza artificiale e il machine learning nei processi finanziari.

Lascia che ti aiutiamo.