5 maneiras pelas quais a indústria de fintech está usando a IA para atrair os millennials

O vínculo que está sendo semeado entre as fintechs e os millennials está prestes a ser extremamente forte. Na parte de trás do foco digital com o qual as startups de fintech vêm operando, o domínio – como um todo – está enfrentando um momento de renovação completa.

Embora as fintechs tenham sido rápidas em adotar essa mudança demográfica, a única resposta de como os bancos poderiam se recriar na era dos millennials está na inteligência. Eles terão que aprender os truques dos negócios através da introdução da IA ​​nas fintechs .

Vamos orientá-lo sobre os usos de IA e ML em fintech para Millennials, destacando o que tanto as empresas de fintech quanto os bancos podem contornar.

Desde os últimos anos, o grupo de usuários da geração do milênio vem derrubando os mercados, fazendo com que as empresas lutem para encontrar a abordagem certa para atrair os primeiros nativos digitais do setor.

Com mais desses jovens entrando no mercado de trabalho e investindo em seu futuro, monetariamente, a indústria de Fintech também está percebendo que terá que rever sua abordagem completa para atrair o conjunto único de expectativas e necessidades desse grupo demográfico. Em outras palavras, eles não podem seguir a mentalidade de negócios como de costume com esta geração de smartphones.

Embora a classe millennial de clientes e usuários tenha recebido vários nomes pouco lisonjeiros nos últimos anos, como “troféu infantil” e “autorizado”, esse grupo de especialistas em tecnologia foi aclamado por ser progressivo e mais aceitável para novas ideias de aplicativos financeiros em comparação com as últimas gerações.

Os usuários da geração do milênio valorizam a conveniência e a transparência. Eles exigem serviços e produtos financeiros personalizados na ponta dos dedos, que não são restritos ao tempo e à geografia. Esse conjunto primordial de características é o que as empresas de fintech precisam manter quando pretendem manter uma vantagem competitiva no clima de mudanças tecnológicas e de demanda em rápida evolução.

Muitas empresas de fintech já aproveitaram essa oportunidade de nicho – de millennials esperando o primeiro serviço digital – por trás do entendimento de que as avenidas bancárias tradicionais estão sendo eliminadas . Eles, individualmente ou em parceria com bancos, começaram a explorar o domínio móvel para acompanhar as mudanças nas tendências de consumo.

Mesmo no domínio móvel, as empresas de desenvolvimento de aplicativos móveis financeiros estão agora explorando caminhos para se apresentar como marcas inovadoras que estão alinhadas com a inclinação técnica dos usuários finais.

Uma dessas avenidas que as empresas de fintech estão focando é a Inteligência Artificial .

A Inteligência Artificial é uma das maiores disrupções da economia empresarial, com quase todas as verticais adotando a tecnologia ou planejando adicioná-la ao seu processo nos próximos 5 anos. Na verdade, a IA é considerada uma das principais tendências de fintech para 2020 e além , e os desenvolvedores de aplicativos de aprendizado de máquina e IA centrados em fintech também estão se esforçando para se destacar nesse campo.

A indústria está encontrando casos de uso específicos para Inteligência Artificial, o que responde por que a Fintech está visando a geração do milênio usando IA não apenas para melhorar a experiência dos clientes da geração do milênio, mas também para renovar seu modelo de negócios em sua totalidade.

Vejamos alguns dos casos de uso que a indústria de Fintech encontrou em termos de uso da Inteligência Artificial para mudar sua oferta móvel . Esses casos devem ser lidos como uma série de novas oportunidades para uma startup de fintech.

Usos de Machine Learning e IA em Fintech para Millennials

1. Negociação algorítmica

Embora a negociação algorítmica não seja um conceito novo no domínio financeiro, usar a IA para executar efetivamente a tarefa em milhões de dispositivos é.

[A negociação algorítmica usa fórmulas complexas, combinadas com modelos matemáticos e supervisão humana, para tomar decisões relacionadas à compra e venda de títulos financeiros na bolsa.]

Um grande número de empresas financeiras investe na prática de negociação algorítmica, pois a frequência de negociação executada por meio de aprendizado de máquina é quase impossível de replicar manualmente.

2. Melhor segmentação

Uma melhor chance de segmentação é quais são os principais benefícios de ML e IA nos bancos .

A geração do milênio exige atendimento personalizado na ponta dos dedos, independentemente da hora e do local. Para isso, as fintechs estão fazendo uso de consultores robóticos orientados por aprendizado de máquina para substituir a necessidade de consultores humanos em todas as horas de vigília.

Essa meta de consultores robóticos para os millennials é direcionada com o objetivo não apenas de atraí-los, mas também de eliminar os enormes custos de processamento para as instituições financeiras. O grau de personalização e agilidade que os robo-advisors oferecem é a resposta para qual é o impacto da IA ​​nos serviços financeiros .

3. Melhor Suporte ao Cliente

Um dos principais usos da automação avançada e da tecnologia de IA no setor financeiro pode ser visto na forma como as fintechs e os bancos estão tornando seu atendimento ao cliente digital e em tempo real. Vamos dar uma olhada muito mais detalhada em exemplos de como a integração da IA ​​nos serviços de suporte ao cliente pode ser possível e como ela se torna um dos principais benefícios dos aplicativos baseados em inteligência artificial , especialmente aqueles centrados em serviços bancários e outros serviços financeiros :

Chatbots

Os chatbots são a resposta mais básica de como a Fintech está mirando os millennials .

Até 2022, os bancos poderão automatizar mais de 90% de suas interações por meio de chatbots (Foye, 2017).

Ao fazer uso de tecnologias como chatbots, a IA ajuda as instituições financeiras a resolver os problemas dos usuários instantaneamente. Uma razão pela qual as empresas procuram o custo do Cleo como o aplicativo chatbot. O Bank of America, por exemplo, introduziu um chatbot chamado Erica para fornecer a seus clientes informações instantâneas sobre suas transações, saldos de contas e outras informações semelhantes.

Experiência personalizada

A personalização é uma resposta para a construção de confiança e fidelidade duradouras do cliente para qualquer organização e negócio. As pessoas, principalmente quando interagem com assuntos relacionados a finanças, valorizam o relacionamento profundo e a transparência com a instituição e o aplicativo móvel. Essa é uma das principais razões pelas quais as pessoas apreciam a introdução da IA nos bancos e em outras soluções de tecnologia financeira .

A personalização é a primeira coisa que as empresas pedem quando perguntam como usar a IA para desenvolver aplicativos de última geração . Os algoritmos de ML podem ajudar a analisar as informações dos clientes e prever os serviços que mais ou menos impressionariam os usuários da Fintech.

Alguns exemplos de personalização em aplicativos Fintech apoiados por IA podem ser vistos em:

• O programa Capital One Second Look, lançado pela Capital One, monitora os padrões de despesas. Após uma análise aprofundada, ajuda a detectar se os clientes foram cobrados duas vezes pela mesma compra e pode informá-los a tempo. A plataforma também analisa as gorjetas que os clientes deixam no restaurante e informa se está acima do que podem pagar.
• MoneyLion, a plataforma de finanças pessoais também exibe cartões de dicas e truques e blogs para seus clientes, dependendo de suas atividades monetárias. “Temos dados de transações bancárias, comportamento de crédito e dados de localização; queremos poder combinar isso com um conjunto de conselhos e recomendações”, disse Tim Hong, diretor de marketing da MoneyLion, que se conecta às contas bancárias dos clientes por meio de uma API.

Aplicativos como esses mostram claramente a importância da IA ​​e do aprendizado de máquina nos setores financeiros para fazer com que os millennials se sintam importantes e motivados a permanecer viciados no aplicativo.

4. Ajuda com serviços de subscrição

O processo de subscrição está relacionado com a avaliação dos riscos inerentes a todos os utilizadores de serviços financeiros. O papel da IA nesse processo de fintech vem em face da análise do verdadeiro valor dos candidatos, analisando seus dados de string, especialmente aqueles relacionados às suas habilidades de gastos pessoais em mídias sociais e outros lugares.

Os algoritmos de IA também ajudam a avaliar e prever as tendências subjacentes de empréstimos que podem influenciar o setor financeiro nos próximos tempos.

5. Previsão de Mudanças no Mercado de Ações

Com o mercado de ações se tornando uma das melhores opções de investimento para os millennials, cresceu a demanda por aplicativos que facilitassem a navegação. Algo que ajudou a definir aplicações mais recentes de ML e IA no setor de fintech .

Vários aplicativos móveis apoiados por IA foram introduzidos para analisar as informações passadas e em tempo real relacionadas às empresas e suas ações. E com base nessas informações, eles ajudam os investidores a identificar quais ações devem ser investidas e quais seriam uma má escolha de investimento.

Então, aqui estão os 5 usos de Machine Learning e IA em Fintech para a base de usuários da geração do milênio para chamar sua atenção e fazê-los permanecer investidos na oferta financeira baseada em dispositivos móveis. Uma oferta que as empresas de fintech fornecem com a ajuda de sua empresa parceira de desenvolvimento de aplicativos de IA e aprendizado de máquina.

Agora que você sabe por que as fintechs estão usando IA , é hora de investir no desenvolvimento de aplicativos fintech baseados em IA.

Tendo desenvolvido vários softwares e aplicativos de IA para startups e estabelecimentos de fintech, dominamos a arte de integrar inteligência artificial e ML em processos financeiros.

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