5 способов, которыми финтех-индустрия использует ИИ для привлечения миллениалов

Связь, которая зарождается между финтех-бизнесом и миллениалами, должна стать чрезвычайно прочной. На фоне цифровой направленности, с которой работают начинающие финтех-компании, домен в целом переживает период полной реконструкции.

В то время как финтех-компании быстро приняли эту изменившуюся демографию, единственный ответ на вопрос, как банки могут воссоздать себя в эпоху миллениалов, заключается в интеллекте. Им придется научиться торговым приемам, внедряя ИИ в финтех .

Позвольте нам рассказать вам об использовании искусственного интеллекта и машинного обучения в финтех для миллениалов, подчеркнув, что могут решить как финтех-компании, так и банки.

В течение последних многих лет группа пользователей-миллениалов переворачивает рынки, заставляя компании изо всех сил пытаться найти правильный подход для привлечения первых цифровых аборигенов отрасли.

Поскольку все больше молодых людей выходят на рынок труда и инвестируют в свое будущее в денежной форме, финтех-индустрия вскоре осознает, что ей придется полностью пересмотреть свой подход, чтобы соответствовать уникальному набору ожиданий и потребностей этой демографической группы. Другими словами, они не могут двигаться с обычным мышлением с этим поколением смартфонов.

В то время как класс миллениалов и пользователей получил несколько нелестных имен в последние годы, таких как «трофейные дети» и «имеющие право», этот технически подкованный лот был провозглашен прогрессивным и более приемлемым для новых идей финансовых приложений . по сравнению с предыдущими поколениями.

Пользователи-миллениалы ценят удобство и прозрачность. Им нужны персонализированные финансовые услуги и продукты, которые всегда под рукой, не ограниченные по времени и географии. Этот первичный набор характеристик — это то, что финтех-компании должны поддерживать, стремясь сохранить конкурентное преимущество в условиях быстро развивающихся технологий и изменений спроса.

Многие финтех-компании уже воспользовались этой нишевой возможностью — миллениалы ожидают услуг, ориентированных на цифровые технологии — на фоне понимания того, что традиционные банковские возможности постепенно уходят в прошлое . Они, индивидуально или в партнерстве с банками, начали изучать мобильную сферу, чтобы соответствовать изменяющимся потребительским тенденциям.

Даже в мобильной сфере финансовые компании - разработчики мобильных приложений в настоящее время изучают возможности представить себя в качестве инновационных брендов, отвечающих техническим предпочтениям конечных пользователей.

Одним из таких направлений, на котором сосредоточены финтех-компании, является искусственный интеллект .

Искусственный интеллект является одним из самых больших прорывов в бизнес-экономике, и почти все вертикали либо используют эту технологию, либо планируют добавить ее в свой процесс в течение следующих 5 лет. На самом деле, ИИ считается одной из главных тенденций финтеха на 2020 год и далее , и разработчики приложений ИИ и машинного обучения, ориентированные на финтех, также прилагают усилия, чтобы преуспеть в этой области.

Отрасль находит варианты использования, характерные для искусственного интеллекта, что объясняет, почему Fintech ориентируется на миллениалов, используя ИИ, чтобы не только улучшить опыт клиентов-миллениалов, но и полностью обновить их бизнес-модель.

Давайте посмотрим на некоторые из вариантов использования, которые индустрия Fintech нашла с точки зрения использования искусственного интеллекта для изменения своего мобильного предложения . Эти случаи следует рассматривать как серию новых возможностей для финтех-стартапа.

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в финансовых технологиях для миллениалов

1. Алгоритмическая торговля

Хотя алгоритмическая торговля не является новой концепцией в области финансов, использование ИИ для эффективного выполнения задачи на миллионах устройств является новой.

[Алгоритмическая торговля использует сложные формулы в сочетании с математическими моделями и человеческим контролем для принятия решений, связанных с покупкой и продажей финансовых ценных бумаг на бирже.]

Большое количество финансовых компаний инвестируют в практику алгоритмической торговли, поскольку частоту сделок, выполняемых с помощью машинного обучения, практически невозможно воспроизвести вручную.

2. Улучшенный таргетинг

Больше шансов на таргетинг — это основные преимущества машинного обучения и искусственного интеллекта в банках .

Миллениалы требуют персонализированного обслуживания на кончиках пальцев, независимо от времени и места. С этой целью финтех-компании используют роботов-консультантов, управляемых машинным обучением, чтобы заменить потребность в советниках-людях в любое время суток.

Роботы-консультанты нацелены на миллениалов, чтобы не только привлечь их, но и устранить огромные затраты на обработку для финансовых учреждений. Степень персонализации и оперативности, которые предлагают роботы-консультанты, является ответом на то, каково влияние ИИ на финансовые услуги .

3. Улучшенная поддержка клиентов

Одно из основных применений передовой автоматизации и технологии искусственного интеллекта в финансовой отрасли можно увидеть в том, как финтех-компании и банки переводят обслуживание клиентов в цифровое и в режиме реального времени. Давайте более подробно рассмотрим примеры того, как можно сделать возможной интеграцию ИИ в службы поддержки клиентов и как он становится одним из главных преимуществ приложений на основе искусственного интеллекта , особенно тех, которые сосредоточены на банковских и других финансовых услугах :

Чат-боты

Чат-боты являются основным ответом на то, как финтех ориентируется на миллениалов .

К 2022 году банки могут автоматизировать более 90% своих взаимодействий с помощью чат-ботов (Foye, 2017).

Используя такие технологии, как чат-боты, ИИ помогает финансовым учреждениям мгновенно решать проблемы пользователей. Причина, по которой компании смотрят на стоимость Cleo как на приложение для чат-ботов. Bank of America, например, представил чат-бота по имени Эрика, чтобы мгновенно предоставлять своим клиентам информацию об их транзакциях, остатках на счетах и ​​другую подобную информацию.

Индивидуальный опыт

Персонализация — это ответ на создание долгосрочного доверия и лояльности клиентов для любой организации и бизнеса. Люди, особенно при взаимодействии с вопросами, связанными с финансами, ценят глубокие отношения и прозрачность с учреждением и мобильным приложением. Это одна из основных причин, по которой люди ценят внедрение ИИ в банковские и другие финтех-решения .

Персонализация — это первое, о чем компании просят, когда спрашивают, как использовать ИИ для разработки приложений следующего поколения . Алгоритмы машинного обучения могут помочь в анализе информации о клиентах и ​​прогнозировании услуг, которые больше или меньше всего впечатлят пользователей Fintech.

Несколько примеров персонализации в приложениях Fintech с поддержкой ИИ можно увидеть в:

• Программа Capital One Second Look, запущенная Capital One, отслеживает структуру расходов. После тщательного анализа он помогает определить, были ли с клиентов дважды списаны средства за одну и ту же покупку, и может своевременно сообщить им об этом. Платформа также анализирует чаевые, которые клиенты оставляют в ресторане, и информирует их, не превышает ли они того, что они могут себе позволить.
• Платформа для личных финансов MoneyLion также отображает карточки с советами и рекомендациями и блоги для своих клиентов в зависимости от их денежной деятельности. «У нас есть данные о банковских транзакциях, кредитном поведении и данные о местоположении; мы хотим иметь возможность сопоставить это с набором советов и рекомендаций», — сказал Тим Хонг, директор по маркетингу в MoneyLion, которая подключается к банковским счетам клиентов через API.

Подобные приложения ясно показывают важность ИИ и машинного обучения в финансовом секторе , чтобы миллениалы чувствовали себя важными и мотивированными, чтобы оставаться привязанными к приложению.

4. Помощь с услугами андеррайтинга

Процесс андеррайтинга связан с оценкой рисков, с которыми сталкивается каждый пользователь финансовых услуг. Роль ИИ в этом финтех - процессе заключается в анализе истинной ценности кандидатов путем изучения их строковых данных, особенно тех, которые связаны с их личными способностями к расходам в социальных сетях и других местах.

Алгоритмы ИИ также помогают оценивать и прогнозировать основные кредитные тенденции, которые могут повлиять на финансовый сектор в ближайшее время.

5. Прогноз изменений фондового рынка

Поскольку фондовый рынок становится одним из лучших вариантов для инвестиций для миллениалов, растет спрос на приложения, которые облегчают навигацию. Что-то, что помогло определить новые приложения машинного обучения и искусственного интеллекта в финтех-индустрии .

Было представлено несколько мобильных приложений с поддержкой ИИ, которые анализируют прошлую информацию и информацию в режиме реального времени, связанную с компаниями и их акциями. И на основе этой информации они помогают инвесторам определить, в какие акции следует инвестировать, а какие окажутся плохим выбором для инвестиций.

Итак, вот 5 способов использования машинного обучения и искусственного интеллекта в финтехе для пользователей миллениалов, чтобы привлечь их внимание и заставить их продолжать инвестировать в мобильные финансовые предложения. Предложение, которое финтех-компании предоставляют с помощью своей партнерской компании по разработке приложений для искусственного интеллекта и машинного обучения.

Теперь, когда вы знаете, почему финтех-компании используют ИИ , пришло время инвестировать в разработку финтех-приложений на основе ИИ.

Разработав несколько программ и приложений для искусственного интеллекта для финтех-стартапов и учреждений, мы овладели искусством интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовые процессы.

Позвольте нам помочь вам.