인공지능이 핀테크 공간에 진입하는 방법과 그 관리:- www.deekpay.com

금융 기술(핀테크, 금융 기술)은 금융 분야의 기술 중심 혁신입니다. 금융 거래 관리부터 사기 탐지까지 모든 것을 포함합니다. 최근 몇 년 동안 금융 기관의 확산 덕분에 소비자들은 몇 년 전만 해도 불가능했던 새롭고 독특한 방식으로 힘들게 번 돈을 관리할 수 있게 되었습니다.

금융 서비스 업계는 빅데이터 혁명의 잠재력과 이에 수반되는 혁신의 물결, 즉 인공 지능(AI)을 가장 먼저 알아본 곳 중 하나입니다. AI는 이미 금융 서비스 업계에서 널리 사용되고 있는 강력한 기술입니다. 조직이 이를 신중하고 현명하며 신중하게 사용한다면 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

핀테크 기업은 새로운 제품과 서비스를 출시하기 위해 AI를 사용하는 경향이 있는 반면, 기존 조직은 기존 서비스를 개선하는 데 더 많은 노력을 기울입니다. 점점 더 많은 핀테크 기업이 AI 구현에 대한 제품 지향적 관점을 채택하여 AI 지원 솔루션을 서비스로 제공하고 있습니다.

핀테크 업계에서 인공지능은 새로운 솔루션을 제공합니다. 인공지능은 머신러닝을 통해 시간이 지남에 따라 대량의 데이터를 점진적으로 평가할 수 있습니다. AI는 의심스러운 활동, 비정상적인 거래를 식별하고, 일반적으로 의심스러운 행동을 식별하여 개인정보 보호 위험을 낮추면서 민감한 금융 데이터를 처리하는 능력을 향상하는 데 사용되고 있습니다.

핀테크가 뒤처지는 이유는 무엇인가요?

금융 부문은 다른 산업과 마찬가지로 이미 정보 공유, 금융 소비자 및 주주 참여 증가, 데이터 분석 강화 등 디지털 혁신으로 인한 여러 가지 변화를 경험하고 있습니다.

그러나 그 중요한 이유는 대부분의 조직이 여전히 스스로를 제한하고 소규모로 운영되고 있기 때문입니다. 이 중 일부는 업계에서 시행하는 규제 때문일 수 있습니다. 게다가 이러한 규제를 바꾸는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 우리의 인식과 행동이 이러한 지연의 주요 원인입니다.

디지털 공간에 진입하고 가용 자원을 더욱 완벽하게 활용합니다. 금융 시나리오에서 이미 일어나고 있는 변화에 더 빨리 적응할수록 더 빨리 성과를 내고 다른 기술 선진 산업과 보조를 맞출 수 있습니다.

핀테크에서 AI의 필요성

핀테크 분야에서 AI는 조직이 성장 목표를 달성하고 경쟁사보다 뛰어난 성과를 거두며 고객에게 더 쉽게 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 또한 운영 비용을 절감하고 내부 프로세스를 간소화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 고객은 재무를 더 잘 관리함으로써 이로부터 혜택을 누릴 수 있습니다.

다음은 핀테크 애플리케이션의 몇 가지 예입니다:

보안 및 사기 탐지

핀테크 앱은 사용자가 더 나은 재무 결정을 내릴 수 있도록 정보를 이해하는 새롭고 혁신적인 방법을 제공합니다. 앱의 데이터 분석은 머신 러닝과 시각화 도구를 통해 이해하기 쉬운 인사이트로 변환되어 더욱 쉬워집니다.

더 나은 보안 제공

디지털화된 프로세스가 전 세계로 확산됨에 따라 금융 사이버 범죄가 증가할 것으로 예상됩니다. 이제 AI 덕분에 사용자와 기업은 자신과 자격 증명을 보호할 수 있습니다.

알고리즘은 의심스러운 행동을 감지하고 소비자에게 더 많은 경고를 보낼 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 비정상적인 트렌드를 지속적으로 면밀히 모니터링할 수 있으므로 24시간 경계할 필요가 없습니다.

AI 기반 개인 맞춤형 뱅킹 앱

많은 은행 앱은 사용자가 재무 목표를 달성하고 수입과 지출을 모니터링할 수 있도록 개인화된 재무 가이드를 제공합니다. 이러한 개인화에는 AI 기반 핀테크 개발이 큰 역할을 합니다.

클라이언트 서비스

최고의 AI 애플리케이션은 챗봇입니다. 머신러닝 알고리즘은 오래 전부터 사용되어 왔지만, 최근에서야 주목받기 시작했습니다. 소비자와 소통하고 다양한 고객 문의에 실시간으로 응답할 수 있는 지능형 챗봇이 등장하고 있습니다.

자산 관리

투자 펀드는 오랫동안 신뢰할 수 있는 예측과 모델을 만들기 위해 복잡한 알고리즘에 의존해 왔습니다. 자산 관리 도구와 같은 추가 서비스를 도입하기 위해 많은 자산 및 자산 관리 프로세스가 개편되었습니다.

이제 앱 사용자는 어떤 기기에서든 은행 명세서에 액세스하고 중요한 거래를 할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 AI와 머신러닝 기술을 통해 중개 수수료를 절감할 수 있다는 점입니다. 결과적으로 자산 관리는 중복 프로세스를 제거하여 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 기반 결제

트랜잭션 뱅킹은 AI가 번창하기에 이상적인 분야입니다.

결제 비즈니스에서 AI는 사기 탐지를 크게 줄일 수 있습니다.AI 기반 결제 시스템은 다양한 매개변수를 기반으로 위험 점수를 계산합니다. 이제 결제 게이트웨이 공간은 AI 덕분에 더 높은 정확도와 낮은 오류율로 대규모 거래를 실행할 수 있습니다.

AI 기반 핀테크 혁신 사용 사례

핀테크 5×5 설문조사에 따르면 핀테크 기업 중 671개사가 향후 10년간 AI가 업계에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. 금융 산업에서 이러한 기술 변화를 무시하는 것은 핀테크에서 AI를 통해 기업이 적절한 성장과 발전을 이룰 수 있는 기회를 박탈하는 것을 의미합니다.

제스트파이낸스는 핀테크 회사가 잠재 대출자를 더 빠르게 심사할 수 있는 자동화된 인터페이스를 구축하기 위해 AI를 사용했습니다. 이 소프트웨어는 위험을 평가하고 직원들에게 잠재적 대출자가 신뢰할 수 있는 사람인지 신속하게 파악할 수 있는 정보를 제공합니다.

온라인 결제 서비스 제공업체인 Payoneer와 Skrill은 AI를 사용하여 복잡한 데이터를 평가합니다.

크레스트 파이낸셜 그룹은 데이터로봇 머신러닝 플랫폼을 사용하여 고객 활동을 연구하고 의심스러운 거래를 감지하고 방지하기 위한 예측을 생성합니다.

우크라이나의 선도적인 은행인 Privatbank는 자연어 처리를 사용하여 기본적인 사용자 질문에 답하고 은행의 다양한 서비스를 이용한 조언을 제공하는 AI 기반 챗봇을 사용하고 있습니다.

이러한 솔루션은 핀테크 조직의 생산성 향상이라는 공통된 목표를 공유합니다. 데이터 분석 자동화 프로세스와 챗봇을 배포하면 직원들의 업무량을 크게 줄일 수 있습니다.

평결에 도달하기

금융 서비스 업계의 기업들은 핀테크의 인공지능 덕분에 새로운 발전과 확장의 시대에 접어들었습니다. 이러한 기술은 다양한 프로세스에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 지금이야말로 핀테크 기업이 생존하고 번영할 수 있는 원동력으로 머신러닝과 인공지능을 활용할 적기입니다.