Fintech Endüstrisinin Y Kuşağına Etki Etmek İçin Yapay Zekayı Kullanmasının 5 Yolu

Fintech işi ile Millennials arasında tohumlanan bağ son derece güçlü olmaya hazırlanıyor. Fintech başlangıç ​​şirketlerinin birlikte çalıştığı dijital eğimli odağın arkasında, alan - bir bütün olarak - tam bir yenilenme dönemine bakıyor.

Fintech şirketleri bu değişen demografiyi benimsemekte hızlı olsa da, bankaların Y kuşağı çağında kendilerini nasıl yeniden yaratabileceklerinin tek cevabı istihbaratta yatıyor. Fintech'te yapay zekayı tanıtarak ticaretin püf noktalarını öğrenmek zorunda kalacaklar .

Hem Fintech şirketlerinin hem de bankaların neler yapabileceğini vurgulayarak, Y kuşağı için fintech'te AI ve ML Kullanımları konusunda size yol gösterelim.

Son yıllardan bu yana, bin yıllık kullanıcı grubu piyasaları alt üst ederek şirketleri endüstrinin ilk dijital yerlilerini çekmek için doğru yaklaşımı bulmaya zorluyor.

Bu genç yetişkinlerin daha fazlasının iş gücüne katılması ve parasal olarak geleceklerine yatırım yapmasıyla birlikte, Fintech endüstrisi de bu demografinin benzersiz beklenti ve ihtiyaçlarına hitap etmek için eksiksiz yaklaşımına yeniden bakmak zorunda kalacağını çok yakında fark ediyor. Başka bir deyişle, bu akıllı telefon nesli ile iş dünyasında her zamanki zihniyetle hareket edemezler.

Bin yıllık müşteri ve kullanıcı sınıfına son yıllarda “kupa çocukları” ve “yetkili” gibi pek çok hoş olmayan isimler verilirken, bu teknoloji meraklısı parti, ilerici ve yeni finans uygulaması fikirlerini daha kabul edilebilir olduğu için selamladı. son nesillere kıyasla.

Y kuşağı kullanıcıları rahatlığa ve şeffaflığa değer verir. Zaman ve coğrafya kısıtlaması olmayan, kişiselleştirilmiş finans hizmeti ve ürünü parmaklarının ucunda talep etmektedirler. Fintech şirketlerinin hızla gelişen teknolojik ve talep değişikliği ortamında rekabet avantajını korumayı hedeflerken korumaları gereken temel özellikler bunlardır.

Pek çok Fintech şirketi , geleneksel bankacılık yollarının aşamalı olarak kullanımdan kaldırıldığı anlayışının ardından, dijital ilk hizmeti bekleyen Y kuşağının bu niş fırsatını çoktan değerlendirdi . Bireysel olarak veya bankalarla ortaklaşa olarak, değişen tüketici eğilimlerine uyum sağlamak için mobil alanı keşfetmeye başladılar.

Mobil alanda bile, Finansal mobil uygulama geliştirme şirketleri artık kendilerini son kullanıcıların teknik eğilimleriyle uyumlu yenilikçi markalar olarak sunmanın yollarını arıyorlar.

Fintech şirketlerinin odaklandığı yollardan biri de Yapay Zeka .

Yapay Zeka, teknolojiyi benimseyen veya önümüzdeki 5 yıl içinde süreçlerine eklemeyi planlayan hemen hemen her sektörle iş ekonomisinin en büyük aksaklıklarından biridir. Aslında, AI'nın 2020 ve sonrası için en önemli fintech trendlerinden biri olduğu görülüyor ve fintech merkezli AI ve Makine öğrenimi uygulama geliştiricileri de bu alanda mükemmel olmak için çaba sarf ediyor.

Sektör, Yapay Zeka'ya özel kullanım örnekleri buluyor ve bu da Fintech'in neden Y kuşağı müşterilerinin deneyimini geliştirmek için değil, aynı zamanda iş modellerini bütünüyle yenilemek için AI kullanarak Y kuşağı hedeflediğini yanıtlıyor.

Fintech endüstrisinin mobil tekliflerini değiştirmek için Yapay Zeka kullanımı açısından bulduğu bazı kullanım örneklerine bakalım . Bu vakalar, bir Fintech girişimi için bir dizi yeni fırsat olarak okunmalıdır.

Millennials için Fintech'te Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın Kullanımları

1. Algoritmik ticaret

Algoritmik ticaret finans alanında yeni bir kavram olmasa da, görevi milyonlarca cihazda etkin bir şekilde gerçekleştirmek için yapay zekayı kullanmak yeni bir kavramdır.

[Algoritmik ticaret, borsada finansal menkul kıymetlerin alım satımıyla ilgili kararlar almak için matematiksel modeller ve insan gözetimi ile birleştirilmiş karmaşık formüller kullanır.]

Çok sayıda finans şirketi, makine öğrenimi yoluyla gerçekleştirilen ticaretin sıklığının manuel olarak kopyalanması neredeyse imkansız olduğundan, algoritmik ticaret uygulamasına yatırım yapmaktadır.

2. Daha İyi Hedefleme

Hedeflemede daha iyi bir şans, bankalardaki temel ML ve AI faydalarının ne olduğudur .

Y kuşağı, zamandan ve mekandan bağımsız olarak kişiselleştirilmiş hizmeti parmaklarının ucunda talep ediyor. Bu amaçla, fintech şirketleri, tüm uyanık saatlerde insan danışman ihtiyacını değiştirmek için makine öğrenimi odaklı robotik danışmanlardan yararlanıyor.

Y kuşağına yönelik bu robo-danışmanlar hedefi, sadece onları cezbetmek değil, aynı zamanda finansal kurumlar için büyük işlem maliyetlerini ortadan kaldırmak amacıyla yönlendiriliyor. Robo-danışmanların sunduğu kişiselleştirme ve hızlılık, yapay zekanın finansal hizmetlerdeki etkisinin ne olduğuna dair cevaptır .

3. Daha İyi Müşteri Desteği

Finans endüstrisindeki gelişmiş otomasyon ve yapay zeka teknolojisinin başlıca kullanımlarından biri , Fintech şirketlerinin ve bankaların müşteri hizmetlerini dijital ve gerçek zamanlı hale getirmelerinde görülebilir. Yapay zekanın müşteri destek hizmetlerine entegrasyonunun nasıl mümkün olabileceğine ve özellikle bankacılık ve diğer finansal hizmetlere odaklanan yapay zeka tabanlı uygulamaların en önemli avantajlarından biri haline nasıl geldiğine dair örneklere daha yakından bakalım :

sohbet robotları

Chatbotlar, Fintech'in Y kuşağını nasıl hedeflediğine dair en temel cevaptır .

2022'ye kadar bankalar, etkileşimlerinin %90'ından fazlasını sohbet robotları aracılığıyla otomatikleştirebilir (Foye, 2017).

Yapay zeka, sohbet robotları gibi teknolojileri kullanarak finansal kurumların kullanıcı sorunlarını anında çözmesine yardımcı olur. İşletmelerin Cleo benzeri chatbot uygulamasının maliyetini aramasının bir nedeni. Örneğin Bank of America, müşterilerine işlemleri, hesap bakiyeleri ve diğer benzer bilgiler hakkında anında bilgi vermek için Erica adlı bir sohbet robotu tanıttı.

Kişiselleştirilmiş deneyim

Kişiselleştirme, herhangi bir kuruluş ve işletme için uzun süreli müşteri güveni ve sadakati oluşturmaya yönelik bir yanıttır. İnsanlar, özellikle finansla ilgili konularla etkileşime girerken, kurum ve mobil uygulama ile derin ilişkilere ve şeffaflığa değer verir. Bu, insanların bankacılık ve diğer fintech çözümlerinde yapay zekanın tanıtılmasını takdir etmelerinin ana nedenlerinden biridir .

Kişiselleştirme, işletmelerin yeni nesil uygulamalar geliştirmek için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını sorduğunda sorduğu bir numaralı şeydir . ML algoritmaları, müşterilerin bilgilerini analiz etmede yardımcı olabilir ve Fintech kullanıcılarını en çok veya en az etkileyecek hizmetleri tahmin edebilir.

Yapay zeka destekli Fintech uygulamalarında birkaç kişiselleştirme örneği şurada görülebilir:

• Capital One tarafından başlatılan Capital One Second Look programı, gider modellerini izliyor. Derinlemesine bir analizden sonra, müşterilerin aynı satın alma için iki kez ücretlendirilip ücretlendirilmediğini tespit etmeye yardımcı olur ve onları zamanında bilgilendirebilir. Platform ayrıca müşterilerin restoranda bıraktığı ipuçlarını analiz eder ve karşılayabileceklerinin üzerindeyse onları bilgilendirir.
• Kişisel finans platformu MoneyLion, müşterilerine parasal faaliyetlerine bağlı olarak ipuçları ve püf noktaları kartı ve bloglar da gösterir. “Banka işlem verilerimiz, kredi davranışımız ve konum verilerimiz var; Müşterilerin banka hesaplarına bir API aracılığıyla bağlanan MoneyLion'un pazarlama müdürü Tim Hong, bunu bir dizi tavsiye ve tavsiyeyle eşleştirebilmek istiyoruz” dedi.

Bunun gibi uygulamalar, Y kuşağının kendilerini önemli hissetmelerini ve uygulamaya bağlı kalmaya motive olmalarını sağlamak için finans sektörlerinde yapay zeka ve makine öğreniminin önemini açıkça göstermektedir .

4. Yüklenici hizmetleriyle ilgili yardım

Sigortalama süreci, her finansal hizmet kullanıcısının beraberinde getirdiği risklerin değerlendirilmesi ile ilgilidir. Yapay zekanın bu fintech sürecindeki rolü , başvuranların, özellikle sosyal medya ve diğer yerlerdeki kişisel harcama yetenekleriyle ilgili olan, sıralı verilerine bakarak gerçek değerini analiz etme karşısında gelir.

AI algoritmaları ayrıca, önümüzdeki dönemde finans sektörünü etkileyebilecek temel kredi eğilimlerinin değerlendirilmesine ve tahmin edilmesine de yardımcı olur.

5. Borsa Değişiklikleri Tahmini

Borsa, Y kuşağı için en iyi yatırım seçeneklerinden biri haline geldiğinde, gezinmeyi kolaylaştıracak uygulamalara olan talep arttı. Fintech endüstrisindeki daha yeni ML ve AI uygulamalarının tanımlanmasına yardımcı olan bir şey .

Şirketler ve hisse senetleri ile ilgili geçmiş ve gerçek zamanlı bilgileri analiz eden birkaç AI destekli mobil uygulama tanıtıldı. Ve bu bilgilere dayanarak, yatırımcıların hangi hisse senetlerine yatırım yapmaları gerektiğini ve hangilerinin kötü bir yatırım tercihi olduğunu belirlemelerine yardımcı olurlar.

İşte Y kuşağının kullanıcı tabanının dikkatini çekmek ve mobil tabanlı finansal teklife yatırım yapmaya devam etmelerini sağlamak için Fintech'te Makine Öğrenimi ve AI'nın 5 kullanımı. Fintech şirketlerinin, ortak AI ve Machine Learning uygulama geliştirme şirketlerinin yardımıyla sağladığı bir teklif.

Artık fintech şirketlerinin neden yapay zeka kullandığını bildiğinize göre, yapay zeka tabanlı fintech uygulama geliştirmeye yatırım yapmanın zamanı geldi .

Fintech girişimleri ve kuruluşları için birden fazla AI yazılımı ve uygulaması geliştirdikten sonra, Yapay zeka ve ML'yi finansal süreçlere entegre etme sanatında ustalaştık.

Sana yardım edelim.