Роль искусственного интеллекта в платежных технологиях.

Нейронные сети

Роль искусственного интеллекта в платежных технологиях. | DeepTech

DEEPTECH

September 28, 2023

Искусственный интеллект в платежных технологиях может сыграть очень важную роль в улучшении обнаружения мошенничества и помочь финтех-стартапам, банкам и платежным системам в социальных сетях. Улучшение обнаружения мошенничества в банковской сфере с использованием машинного обучения при сокращении времени. Вот мой взгляд на это.

Введение

Внедрение технологий очень широко распространено в финтех-стартапах, банках и платежных системах социальных сетей, и не зря, поскольку потребители, использующие такие продукты, требуют более качественного и безопасного обслуживания. На этих платформах происходит множество денежных транзакций, от однозначных до нескольких миллионов долларов. Очень важно убедиться, что существует современная система обнаружения мошенничества и безопасности при работе с объемом транзакций и долларовой стоимостью.

Искусственный интеллект и машинное обучение могут оказать этим финансовым учреждениям и организациям большую помощь в улучшении их систем безопасности и обнаружении мошенничества. Искусственный интеллект и машинное обучение в последнее время стали основой инноваций в секторе финансовых технологий, и многие финансовые учреждения и организации начали интегрировать их в свои услуги.

Читайте также: Роль искусственного интеллекта в повышении автоматизации.

Это помогает им воспользоваться преимуществами эффективных и действенных технологий, использовать прогнозное моделирование для улучшения своих продуктов и предоставлять более качественные финансовые консультации своим клиентам, сводя при этом к минимуму риск мошеннического поведения.

Это беспроигрышный подход для финансовых учреждений, стартапов, платежных систем в социальных сетях и их клиентов.

Лучший подход к финансовым консультациям

Современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация, анализ больших данных, помогли финансовым консультантам в широком спектре финансового управления извлечь важную информацию из огромных и сложных данных. Эти данные позволили им создать более совершенные прогнозные модели и дать обоснованные рекомендации, которые помогут не только организациям, но и клиентам, использующим их услуги.

Некоторые стартапы используют этот подход для предоставления более качественных финансовых консультаций и использования этих технологий для эффективного улучшения своих транзакционных потоков, что, в свою очередь, помогает их клиентам.

Использование такого подхода и автоматизация этого процесса позволяет финансовым учреждениям предоставлять эту услугу круглосуточно без больших капиталовложений в финансовых консультантов. Инструменты, основанные на интерфейсах, создаются с использованием НЛП. Эти финансовые консультанты на базе искусственного интеллекта, которые взаимодействуют со своими клиентами, могут понять запрос клиента и предоставить ему запрошенные данные. Как только запрошенные данные станут доступны, сложные алгоритмы искусственного интеллекта смогут работать с набором данных и помогать пользователям рекомендовать финансовые стратегии. Одним из хороших примеров является помощь пользователям в понимании их расходов и доходов, а также рекомендации стратегий, основанных на экономии, для улучшения их финансового положения. Эта модель масштабируется для организаций, которым необходима финансовая стратегия.

Очень важно плавно интегрировать это взаимодействие в продукты. При необходимости во время взаимодействия с клиентом должен быть плавный переход между машинами и людьми.

Понимание профиля риска

ИИ может стать отличным инструментом для улучшения процесса составления профиля клиента/клиента на основе разнообразного набора данных, который может помочь банку/организациям сделать гораздо более осознанный выбор и подготовить персональный план для каждого клиента. Существует широкий спектр клиентов с разнообразными ситуациями, а с помощью искусственного интеллекта и наборов данных банки/организации могут предоставить индивидуальный план для каждого клиента. Этот подход помогает не только банкам/финансовым посредникам, но и конечному пользователю или клиенту.

ИИ позволяет финансовым учреждениям автоматизировать этот процесс, тем самым делая принятие решений намного быстрее и точнее. Такая категоризация позволяет им калибровать услуги, которые они рекламируют своим клиентам. Эти модели обычно основаны и обучаются на реальных данных о клиентах, собранных на протяжении многих лет, что гарантирует, что банки смогут делать свои индивидуальные предложения с максимальной точностью и актуальностью.

Читайте также: Лучшие роботы-консультанты в 2022 году

Обнаружение мошенничества и управление претензиями

В настоящее время применяются инструменты на основе искусственного интеллекта для сбора доказательств и предоставления банкам и финтех-стартапам необходимых данных, позволяющих им выявлять мошенническое поведение или транзакции. Использование ИИ может помочь банкам и платежным системам социальных сетей не только обнаруживать мошенническое поведение, но и прогнозировать его до того, как оно произойдет, на основе сопоставления закономерностей и хронологии событий. Это может сэкономить клиентам, банкам, платежным системам социальных сетей много денег, которые могут быть потеряны из-за мошенничества.

ИИ, например, может помочь этим учреждениям начать создавать комплексную комбинацию многофакторной логистической регрессии для создания новых динамических весов для каждой точки данных при рассмотрении транзакции. Самое главное, что системы могут учиться на каждой транзакции, постоянно совершенствуясь и становясь более эффективными, что уникально для машинного обучения и искусственного интеллекта. Короче говоря, использование ИИ может позволить платежным компаниям эффективно просматривать данные транзакций, увеличивая количество успешных реальных транзакций и одновременно сокращая количество мошеннических.

Кроме того, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения имеют элегантное применение в мире андеррайтинга. Если мобильные платежи, безналичные расчеты и решения с добавленной стоимостью созданы специально для любой группы платежных технологий, то пользоваться ими можно только в здоровой дозе. андеррайтинга.

ИИ может помочь платежным компаниям обеспечить поддержку продавцов, с которыми они работают, создав стандарт, который постоянно меняется, адаптируется, живет в режиме реального времени и корректируется с каждым возвратом платежа и случаем мошенничества. Это не только создает более безопасную экосистему, но и помогает платежным компаниям защитить себя от потерь из-за мошеннических продавцов, что было невозможно при ручной проверке.

Источник: YouTube

Читайте также: Как RPA может помочь в здравоохранении?

Искусственный интеллект в платежных технологиях.

Платежная индустрия находится на пороге реформ, и финансовые организации/банки стремятся внедрить искусственный интеллект для эффективной обработки платежей.Сквозная обработка (STP) ставки, обеспечить постепенное улучшение пользовательского опыта и получить преимущество на ранней стадии. В обработке платежей есть много областей, где ИИ может вывести продукт на новый уровень. С целостной точки зрения ИИ может применяться при обработке платежей на двух уровнях.

Индивидуальный мониторинг уровня

На уровне отдельного приложения, например, анализ мошенничества, проверка платежа, расширение платежа, восстановление платежа, выбор способа оплаты и т. д. В настоящее время все эти приложения основаны на правилах. Это набор правил, определяющих последствия на основе набора правил и предпринятых действий. Они должны быть динамичными и всегда адаптироваться к ситуациям в реальном времени.

Преимущество искусственного интеллекта заключается в возможности плавного принятия решений, подкрепленном глубоким анализом тенденций платежей, поведения платежей и исторических данных. Это может значительно сократить ручное вмешательство в обработку платежей и повысить ставки STP. Тактические решения, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), могут использовать ИИ для эффективного управления рутинными операциями. Там, где это необходимо, должна быть плавная интеграция человеческого вмешательства.

Общесистемный мониторинг

Системы искусственного интеллекта могут отслеживать платежные транзакции с момента поступления платежного сообщения в банк до момента, когда оно покидает платежный шлюз, отслеживая действия на уровне процесса и предлагая интуитивно понятные услуги и предложения. Имея доступ к новостям финансового рынка о последних тенденциях и улучшениях процессов в других банках и т. д., системы искусственного интеллекта могут предлагать клиенту подходящие платежные продукты/планы с точки зрения времени обработки, стоимости платежей и использования платежей, адаптированные к деятельности клиента. шаблоны, которые, в свою очередь, помогут повысить удовлетворенность и удержать клиентов. Это может стать первым шагом на пути к персонализированным переменным планам оплаты, которые также будут ориентированы на клиента.

Переменные планы оплаты

ИИ как технология может помочь банкам и финансовым учреждениям разрабатывать персонализированные планы платежей, основанные на возможностях каждого клиента, которые соответствуют скорости платежей в банк, а также помогают облегчить платежное бремя для клиента. Это будет означать переменные выплаты по ипотечным кредитам, переменные подписки, переменные налоговые платежи… и т. д. Это может произвести революцию в платежной индустрии таким образом, который был бы невозможен при существующих в настоящее время ручных/полуавтоматических системах.

Читайте также: Как ИИ используется в образовании

Вывод – Искусственный интеллект в платежных технологиях.

На данный момент это были самые интригующие приложения ИИ в Fintech. Однако важно подчеркнуть, что существует множество проблем, с которыми ИИ должен справиться, таких как предвзятость, этическая практика и повреждение данных. Хотя ИИ имеет огромные преимущества и возможности для улучшения существующих продуктовых предложений, он также представляет большой риск не только для поставщика услуг, но и для общества на более высоком уровне.

Я уверен, что роль искусственного интеллекта в платежных технологиях постоянно расширяется и развивается, и, по прогнозам, она улучшит наш опыт. Это может быть беспроигрышная ситуация, которой мы так ждали.