5 sposobów, w jakie branża fintech wykorzystuje sztuczną inteligencję do pozyskiwania milenialsów

Więź, jaka zaszczepia się między biznesem Fintech a millenialsami, jest bardzo silna. Na tyłach cyfrowego nastawienia, z którym współpracują start-upy Fintech, domena – jako całość – wkracza w czas całkowitej reorganizacji.

Podczas gdy firmy fintechowe szybko przyjęły tę zmienioną demografię, jedyną odpowiedzią na to, jak banki mogą się odtworzyć w epoce milenialsów, jest inteligencja. Będą musieli nauczyć się sztuczek handlu, wprowadzając sztuczną inteligencję do fintechu .

Pozwól, że przeprowadzimy Cię przez zastosowania AI i ML w fintechach dla milenialsów, podkreślając, nad czym mogą pracować zarówno fintechowe firmy, jak i banki.

Od wielu lat grupa milenijnych użytkowników podbija rynki, zmuszając firmy do szukania odpowiedniego podejścia do przyciągnięcia pierwszych cyfrowych tubylców w branży.

Ponieważ coraz więcej tych młodych dorosłych wchodzi na rynek pracy i inwestuje w swoją przyszłość, finansowo, branża Fintech również szybko zdaje sobie sprawę, że będzie musiała ponownie przyjrzeć się swojemu pełnemu podejściu, aby odwołać się do unikalnego zestawu oczekiwań i potrzeb tej grupy demograficznej. Innymi słowy, dzięki tej generacji smartfonów nie mogą poruszać się z normalnym sposobem myślenia.

Podczas gdy milenijna klasa klientów i użytkowników otrzymała w ostatnich latach wiele niepochlebnych nazw, takich jak „dzieci trofeum” i „uprawnieni”, ta obeznana w technologii grupa została okrzyknięta za postępową i bardziej akceptowalną dla nowych pomysłów na aplikacje finansowe w porównaniu do ostatnich pokoleń.

Millenialsi użytkownicy cenią wygodę i przejrzystość. Domagają się spersonalizowanych usług finansowych i produktów na wyciągnięcie ręki, które nie są ograniczone czasowo i geograficznie. Te podstawowe cechy są tym, co firmy z sektora Fintech muszą zachować, chcąc zachować przewagę konkurencyjną w klimacie szybko ewoluujących zmian technologicznych i popytu.

Wiele firm z branży fintech już wykorzystało tę niszową okazję – milenialsów oczekujących usługi digital-first – mając świadomość, że tradycyjne ścieżki bankowe są wycofywane . Oni, indywidualnie lub we współpracy z bankami, zaczęli badać domenę mobilną, aby dopasować się do zmieniających się trendów konsumenckich.

Nawet w domenie mobilnej, finansowe firmy tworzące aplikacje mobilne badają obecnie możliwości zaprezentowania się jako innowacyjne marki, które są dostosowane do technicznych skłonności użytkowników końcowych.

Jedną z takich dróg, na których skupiają się firmy Fintech, jest sztuczna inteligencja .

Sztuczna inteligencja jest jednym z największych zakłóceń w gospodarce biznesowej, ponieważ prawie każda branża albo obejmuje technologię, albo planuje dodać ją do swojego procesu w ciągu najbliższych 5 lat. W rzeczywistości sztuczna inteligencja jest jednym z głównych trendów fintech w 2020 r. i później , a programiści zajmujący się sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym zorientowani na fintech również starają się osiągnąć sukces w tej dziedzinie.

Branża znajduje przypadki użycia specyficzne dla sztucznej inteligencji, co odpowiada, dlaczego Fintech jest skierowany do millenialsów za pomocą sztucznej inteligencji, aby nie tylko poprawić wrażenia klientów z tego pokolenia, ale także całkowicie zreorganizować ich model biznesowy.

Przyjrzyjmy się niektórym przypadkom użycia znalezionym przez branżę Fintech pod kątem wykorzystania sztucznej inteligencji do zmiany oferty mobilnej . Te przypadki należy odczytywać jako serię nowych możliwości dla startupu Fintech.

Zastosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w Fintech dla milenialsów

1. Handel algorytmiczny

Chociaż handel algorytmiczny nie jest nową koncepcją w dziedzinie finansów, wykorzystanie sztucznej inteligencji do skutecznego wykonywania zadań na milionach urządzeń jest.

[Handel algorytmiczny wykorzystuje złożone formuły w połączeniu z modelami matematycznymi i nadzorem ludzkim do podejmowania decyzji związanych z kupnem i sprzedażą finansowych papierów wartościowych na giełdzie.]

Wiele firm finansowych inwestuje w praktyki handlu algorytmicznego, ponieważ częstotliwość transakcji wykonywanych za pomocą uczenia maszynowego jest prawie niemożliwa do ręcznego powtórzenia.

2. Lepsze kierowanie

Większą szansą na ukierunkowanie jest to, jakie są podstawowe korzyści w bankach z ML i AI .

Millenialsi wymagają spersonalizowanej obsługi na wyciągnięcie ręki, niezależnie od czasu i miejsca. W tym celu firmy fintech wykorzystują roboty doradców opartych na uczeniu maszynowym, aby zastąpić potrzebę ludzkich doradców we wszystkich godzinach czuwania.

Ten cel robo-doradców skierowany do milenialsów ma na celu nie tylko ich przyciągnięcie, ale także usunięcie ogromnych kosztów przetwarzania dla instytucji finansowych. Zakres personalizacji i szybkości, jakie oferuje robo-doradców, jest odpowiedzią na to, jaki wpływ na usługi finansowe ma sztuczna inteligencja .

3. Lepsza obsługa klienta

Jednym z głównych zastosowań zaawansowanej automatyzacji i technologii sztucznej inteligencji w branży finansowej jest sposób, w jaki firmy i banki z sektora Fintech zapewniają cyfrową obsługę klienta w czasie rzeczywistym. Przyjrzyjmy się bliżej przykładom, w jaki sposób można umożliwić integrację sztucznej inteligencji w usługach obsługi klienta i jak staje się ona jedną z największych zalet aplikacji opartych na sztucznej inteligencji , zwłaszcza tych, które koncentrują się wokół bankowości i innych usług finansowych :

Chatboty

Chatboty są podstawową odpowiedzią na pytanie, w jaki sposób Fintech atakuje milenialsów .

Do 2022 r. banki mogą zautomatyzować ponad 90% swoich interakcji za pomocą chatbotów (Foye, 2017).

Wykorzystując technologie takie jak chatboty, AI pomaga instytucjom finansowym błyskawicznie rozwiązywać problemy użytkowników. Powód, dla którego firmy szukają kosztów aplikacji Cleo, takiej jak chatbot. Bank of America, na przykład, wprowadził chatbota o nazwie Erica, aby zapewnić swoim klientom natychmiastowe informacje o ich transakcjach, saldach kont i inne podobne informacje.

Spersonalizowane doświadczenie

Personalizacja to odpowiedź na budowanie trwałego zaufania i lojalności klientów dla każdej organizacji i biznesu. Ludzie, szczególnie w kontaktach ze sprawami finansowymi, cenią głębokie relacje i przejrzystość z instytucją i aplikacją mobilną. To jeden z głównych powodów, dla których ludzie doceniają wprowadzenie AI w bankowości i innych rozwiązaniach fintechowych .

Personalizacja to najważniejsza rzecz, o którą pytają firmy, gdy pytają, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do tworzenia aplikacji nowej generacji . Algorytmy ML mogą pomóc w analizie informacji o klientach i przewidywaniu usług, które zrobią największe lub najmniejsze wrażenie na użytkownikach Fintech.

Kilka przykładów personalizacji w aplikacjach Fintech wspieranych przez sztuczną inteligencję można zobaczyć w:

• Uruchomiony przez Capital One program Capital One Second Look monitoruje wzorce wydatków. Po dogłębnej analizie pomaga wykryć, czy klienci zostali obciążeni dwukrotnie za ten sam zakup i może poinformować ich o tym na czas. Platforma analizuje również napiwki, które klienci zostawiają w restauracji i informuje ich, czy to już koniec, na co ich stać.
• MoneyLion, platforma finansów osobistych, wyświetla również swoim klientom karty z poradami i sztuczkami oraz blogi w zależności od ich aktywności pieniężnej. „Mamy dane dotyczące transakcji bankowych, zachowania kredytowego i dane lokalizacyjne; chcemy być w stanie połączyć to z zestawem porad i zaleceń” – powiedział Tim Hong, dyrektor ds. marketingu w firmie MoneyLion, która łączy się z kontami bankowymi klientów za pośrednictwem interfejsu API.

Takie aplikacje wyraźnie pokazują, jak ważna jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w sektorach finansowych, aby milenialsi czuli się ważni i zmotywowani do pozostania przywiązanym do aplikacji.

4. Pomoc w usługach ubezpieczeniowych

Proces underwritingu związany jest z oceną ryzyka, z którym wiąże się każdy użytkownik usług finansowych. Rola sztucznej inteligencji w tym procesie fintech polega na analizie prawdziwej wartości kandydatów poprzez analizę ich danych szeregowych, zwłaszcza tych związanych z ich osobistymi możliwościami wydawania pieniędzy w mediach społecznościowych i innych miejscach.

Algorytmy AI pomagają również w ocenie i przewidywaniu podstawowych trendów kredytowych, które mogą wpłynąć na sektor finansowy w nadchodzącym czasie.

5. Przewidywanie zmian na giełdzie

Ponieważ giełda stała się jednym z najlepszych wyborów inwestycyjnych dla milenialsów, wzrosło zapotrzebowanie na aplikacje, które ułatwiłyby nawigację. Coś, co pomogło zdefiniować nowsze zastosowania ML i AI w branży fintech .

Wprowadzono kilka aplikacji mobilnych wspieranych przez sztuczną inteligencję, które analizują przeszłość i informacje w czasie rzeczywistym związane z firmami i ich akcjami. Na podstawie tych informacji pomagają inwestorom określić, w które akcje należy zainwestować, a które okażą się złym wyborem inwestycyjnym.

Oto 5 zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w Fintech dla grupy użytkowników z pokolenia Y, aby przyciągnąć ich uwagę i sprawić, by pozostali zainwestowani w mobilną ofertę finansową. Oferta, którą firmy z branży fintech oferują z pomocą współpracującej z nimi firmy zajmującej się tworzeniem aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.

Teraz, gdy już wiesz, dlaczego firmy fintech korzystają ze sztucznej inteligencji , nadszedł czas, aby zainwestować w rozwój aplikacji fintech w oparciu o sztuczną inteligencję.

Po opracowaniu wielu programów i aplikacji AI dla startupów i przedsiębiorstw z branży fintech opanowaliśmy sztukę integracji sztucznej inteligencji i ML w procesach finansowych.

Pozwól nam pomóc.