16/11/2022Bảo mật mạnh mẽ hơn
Trí tuệ nhân tạo đã cải thiện đáng kể bảo mật dữ liệu trong lĩnh vực công nghệ tài chính. Nhiều ngân hàng và công ty fintech cung cấp dịch vụ khách hàng thông qua chatbot do AI cung cấp. Các mô hình AI này có thể cung cấp một số cách để cải thiện bảo mật, chẳng hạn như đặt lại mật khẩu bị mất và cho phép truy cập bổ sung.
Một phương pháp khác mà AI tăng cường bảo mật tài chính là thông qua nhận dạng giọng nói, khuôn mặt và dấu vân tay. Lớp bảo mật bổ sung này khiến tin tặc khó khai thác hơn so với mật khẩu tiêu chuẩn. Mặc dù các quy trình này vẫn đang được hoàn thiện, nhưng các giải pháp bảo mật do AI cung cấp cuối cùng sẽ thay thế tên người dùng và mật khẩu là điều khả thi.
An ninh mạng ngày càng trở nên quan trọng khi thế giới ngày càng trực tuyến hơn và ít mang tính cá nhân hơn. Fintech, ngân hàng và các tổ chức tài chính khác dễ bị tổn thương nhất vì họ xử lý hàng tỷ đô la mỗi ngày. Theo kịp những đột phá về trí tuệ nhân tạo và máy học, đảm bảo rằng công ty của bạn có khả năng bảo mật tốt nhất hiện có.
Xem thêm 5 bước trong quy trình chuyển đổi số doanh nghiệp hiệu quả
Phát hiện gian lận tốt hơn
Hành vi tài chính lừa đảo đã gia tăng trong những năm gần đây, từ lừa đảo thẻ tín dụng và đơn xin vay tiền đến yêu cầu bảo hiểm không có thật và chuyển khoản ngân hàng bất hợp pháp. Các cá nhân và tập đoàn có thể mất hàng triệu đô la vì các hoạt động ngân hàng gian lận này. Ngoài thiệt hại về tiền mặt, các doanh nghiệp phải đối phó với trải nghiệm khó chịu của khách hàng và thiệt hại về uy tín tiềm ẩn.
Phần lớn nguồn vốn mạo hiểm AI trong ngành ngân hàng được sử dụng để nhắm mục tiêu lừa đảo và an ninh mạng. Với rất nhiều giao dịch tài chính hàng ngày, thực tế không thể phân tích thủ công từng giao dịch để tìm các hoạt động sai sót hoặc có khả năng đáng ngờ.
Các hệ thống AI hiệu quả có thể giám sát các giao dịch tài chính trong thời gian thực và các thuật toán AI có thể phát hiện ra những điểm bất thường hoặc các mẫu lạ khác với thói quen chi tiêu hàng ngày của người dùng. Fintech có thể phản ứng với các hoạt động có khả năng gian lận nhanh hơn và chính xác hơn với AI. Các hệ thống AI ưu việt có thể thường xuyên phát hiện các hoạt động đáng ngờ trước khi hành vi lừa đảo xảy ra.
Dịch vụ khách hàng được cải thiện
Khách hàng ngày càng quen với việc nhận được phản hồi nhanh chóng vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày vì trí tuệ nhân tạo đã đạt được những thành tựu đáng kể trong dịch vụ khách hàng cho các ngân hàng và công ty fintech. Các tổ chức tài chính phải sẵn sàng 24 giờ một ngày, bảy ngày một tuần, để trả lời các câu hỏi và tạo thuận lợi cho các giao dịch. Nếu bạn không phản hồi nhanh chóng với khách hàng, bạn có nguy cơ mất công việc kinh doanh vào tay đối thủ cạnh tranh.
Các trung tâm cuộc gọi thường xuyên chịu áp lực phải giải quyết các công việc tồn đọng trong khi vẫn cung cấp trợ giúp liên tục. Chatbot, trợ lý ảo và các giao diện AI khác do AI hỗ trợ giúp tiết kiệm khối lượng công việc bằng cách xử lý các yêu cầu cơ bản và những mối quan tâm phổ biến nhất của người dùng. Điều này giải phóng thời gian cho các nhóm dịch vụ khách hàng để xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Họ có thể chú ý hơn đến nhu cầu của người tiêu dùng, dẫn đến mối quan hệ làm việc tốt hơn.
AI đang giúp cải thiện dịch vụ khách hàng fintech bằng cách sử dụng phân tích cảm tính nâng cao, tập trung vào phân tích trải nghiệm của khách hàng, phát hiện các khoảng trống và đào tạo chatbot để giải quyết các khoảng trống đó. Với các công nghệ dựa trên AI, giao tiếp giữa khách hàng và fintech trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận hơn. Khách hàng hạnh phúc hơn và nhân viên dịch vụ khách hàng hài lòng hơn dẫn đến một công ty có nhiều lợi nhuận hơn.
Dịch vụ ngân hàng cá nhân hóa
Khách hàng của các tổ chức tài chính lớn lên tới hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu. Cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa cho rất nhiều cá nhân sẽ là một nhiệm vụ to lớn nếu không có công nghệ do AI cung cấp. Cá nhân hóa có thể tăng niềm tin của khách hàng đối với công ty của bạn và tăng lòng trung thành với thương hiệu.
Khi khách hàng tải ứng dụng ngân hàng, hệ thống AI sẽ thu thập và đánh giá dữ liệu khách hàng. Dữ liệu có thể được sử dụng để đề xuất các mục được phê duyệt trước có liên quan và tư vấn tài chính tùy chỉnh. AI trong các ứng dụng ngân hàng cũng có thể hỗ trợ khách hàng theo dõi các mục tiêu và chi phí tài chính của họ.
Các hệ thống AI sẽ chỉ trở nên tốt hơn trong việc đọc dữ liệu khách hàng và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa vì chúng tự học. Để tạo ra thông tin hữu ích, các mô hình AI đánh giá các đặc điểm của giọng nói và giọng nói, đồng thời có thể phân biệt các mẫu chính xác với tiếng lảm nhảm đơn điệu. Phân tích bảng điểm AI có thể dự báo tâm trạng của khách hàng và hướng dẫn các đại lý về những giải pháp để cung cấp cho họ.
Xem thêm 10 ứng dụng AI nổi bật nhất 2022
Giao dịch thuật toán nâng cao
Mặc dù giao dịch thuật toán đã có mặt từ những năm 1970, nhưng nó đã trải qua một chặng đường dài trong những năm gần đây, với những bước phát triển thậm chí còn thú vị hơn diễn ra mọi lúc. Giao dịch theo thuật toán sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) chẳng hạn như học máy để tiến hành giao dịch chứng khoán bằng cách tuân theo một bộ hướng dẫn được lập trình sẵn để phân tích dữ liệu nhằm đưa ra quyết định giao dịch.
AI đã thay đổi bàn giao dịch điển hình bằng cách phân tích hàng triệu điểm dữ liệu trong thời gian thực và tạo ra thông tin chi tiết mà các mô hình thống kê không thể khám phá. Người tiêu dùng có thể giao dịch cổ phiếu và cổ phần bằng cách sử dụng các ứng dụng dành cho thiết bị di động thân thiện với người dùng và khả năng ra quyết định do AI cung cấp nhờ AI trong fintech.
Hệ thống AI điều chỉnh theo môi trường giao dịch thay đổi nhanh hơn do mô hình máy học liên tục nhận dữ liệu mới và học hỏi từ dữ liệu đó. Trong thế hệ tiếp theo của giao dịch thuật toán, AI trong fintech sẽ tiếp tục giảm rủi ro giao dịch với việc ra quyết định được đào tạo tốt hơn. Các hệ thống sẽ có thể nhận ra và giải thích các điểm bất thường hiệu quả hơn, đánh giá thông tin tài chính để phát hiện xu hướng giao dịch và phản ứng nhanh chóng để thực hiện các giao dịch phù hợp với thị trường.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
Mọi doanh nghiệp FinTech hoặc Ngân hàng đều đã quá quen thuộc với sự phức tạp của việc quản lý các hoạt động back-end thông thường. Bằng cách sử dụng một chatbot thông minh, các tổ chức này có thể tự động hóa và hợp lý hóa các thủ tục văn phòng phụ trợ từ đầu đến cuối.
RPA có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ điển hình sau:
- Giới thiệu khách hàng mới
- Kiểm tra an ninh
- Các hoạt động liên quan đến tài trợ thương mại và quy trình đăng ký khoản vay
- Các cuộc gọi đến cho các truy vấn thông thường như báo cáo tài khoản và giao dịch
- Xử lý thẻ tín dụng, đóng tài khoản và thế chấp
Cuối cùng, trong khi các đại lý con người tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm ngân hàng lấy khách hàng làm trung tâm, thì phần mềm RPA sẽ cho phép các ngân hàng hoạt động hiệu quả, nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn. Một đôi bên cùng có lợi cho tất cả.
Xemm thêm 7 điểm khác biệt giữa tự động hóa thử nghiệm và RPA
Tiết kiệm tiền và tài nguyên
Các ngành công nghiệp công nghệ tài chính có thể tiết kiệm hàng tỷ đô la vốn, chi phí lao động và tài nguyên bằng cách sử dụng các giải pháp do AI cung cấp. Các thủ tục thủ công thường tốn nhiều thời gian và tốn kém hơn do chi phí lao động. Tự động hóa AI tiết kiệm tiền và thời gian bằng cách đảm nhận các hoạt động và nhiệm vụ này. Các nhóm dịch vụ khách hàng sẽ giảm chi phí nhân sự khi công nghệ AI xử lý các câu hỏi ít hơn.
AI tiết kiệm tiền cho ngân hàng tại văn phòng chính thông qua thông tin chuyên sâu được cá nhân hóa, tại văn phòng trung gian thông qua hoạt động chống rửa tiền và tại văn phòng hỗ trợ thông qua bảo lãnh phát hành tín dụng. Các ngân hàng có thể đưa ra các giao dịch tốt hơn và thu hút nhiều khách hàng hơn nhờ số tiền tiết kiệm được khi triển khai các công nghệ AI. Kết quả là, tiền được tiết kiệm trong khi thu nhập và lợi nhuận được tăng lên.
Chấm Điểm Tín Dụng và Dự Đoán Khoản Vay
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các công ty tài chính đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách phát hiện các xu hướng trong dữ liệu quá khứ, chẳng hạn như cho khách hàng vay. Khách hàng có thể được lập hồ sơ bằng thuật toán học máy tùy thuộc vào điểm rủi ro của họ. Do đó, chấm điểm tín dụng được coi là một trong những phát triển công nghệ tài chính hàng đầu.
Xem nhiều
Bắt đầu dự án của bạnNgay hôm nay!