


Wie verändern künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen SaaS-Fintech?
Übersetzer |. Cui Hao
Rezensent |. Sun Shujuan
1. Eröffnung
Wie jede führende Branche hat auch der Finanztechnologiemarkt (FinTech) aufgrund von Veränderungen in der Marktnachfrage und technologischen Fortschritten eine langfristige Entwicklung erfahren. Denn viele Unternehmen, die auf Finanztechnologie setzen, haben ihre Betriebsmodelle geändert, um an diesem Fest des technologischen Wandels teilzunehmen.
Diese Entwicklung hat zweifellos mehrere spannende Trends geprägt, von der papierbasierten Aufzeichnung täglicher Finanztransaktionen bis zum Bau analoger Computergeräte, von der Entwicklung der Computer der ersten Generation bis zur Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in digitale Produkte der Finanztechnologie hat die Branche ein beispielloses Wachstum erlebt.
Weltweit gibt es mehr als 30.000 Fintech-SaaS-Unternehmen, und viele dieser Marken setzen mittlerweile ganz oder teilweise auf KI- und ML-Technologien.
In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie KI und ML die heutige SaaS-Finanztechnologie neu gestalten und was diese Veränderungen für uns bedeuten.
2. Was sind KI und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind Schlagworte, die derzeit ständig für Schlagzeilen sorgen. Sie kommen Ihnen möglicherweise nicht bekannt vor, da sie von den meisten Menschen synonym verwendet werden. Definieren wir sie also zunächst.
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Abkürzung für künstliche Intelligenz, die menschliche Intelligenz nutzt, um autarke Systeme oder Mechanismen zu schaffen, indem sie Computer mit unterschiedlichen Informationen ausstattet, und sie kann auch menschliche Handlungen in der physischen Welt nachahmen.
Ein einfacher Bot mit künstlicher Intelligenz ist Siri auf Ihrem iPhone oder Alexa auf Ihren digitalen Heimgeräten. Diese Programme der künstlichen Intelligenz sollen von Menschen und Computern verursachte Probleme lösen. Ihre Hauptfunktion besteht darin, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen und das Ziel innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens erfolgreich zu erreichen.
Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, neue Szenarien zu verstehen und ihre Entscheidungsfähigkeit in komplexeren Situationen zu verbessern. Maschinelles Lernen nutzt Computeralgorithmen und Analysemethoden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die zur Lösung verschiedener Probleme, insbesondere im Finanzsektor, beitragen.
3. Die Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen auf SaaS-Fintech
Wie bereits erwähnt, spielen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle in den heutigen SaaS-Fintech-Tools, indem sie prädiktive Analysen entwickeln, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Der Mehrwert dieser künstlichen Intelligenz ist in verschiedenen Bereichen spürbar, vom professionellen Betrieb bis zum normalen Benutzer. Hier sind einige der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf die SaaS-Finanztechnologie.
1. Finanzrisikomanagement
Banken und andere Finanztechnologieorganisationen sind immer auf der Suche nach Modellen zur Risikominimierung. Der KI-basierte Entscheidungsbaum-Ansatz funktioniert durch die Entwicklung einfacher und nachvollziehbarer Regeln für komplexe und nichtlineare Finanzsituationen und nutzt diese Regeln so, um das Risikomanagement zu beeinflussen. Gleichzeitig helfen Support-Vector-Techniken dabei, das erhebliche Kreditrisiko eines Kredits zu ermitteln.
2. Umsatzprognose
Viele Finanzdienstleistungssektoren beschäftigen Berater für maschinelles Lernen, die Deep-Learning- und maschinelle Lerntechniken verwenden, um Vorhersagemodelle für ihre Unternehmen zu entwickeln.
3. Betrugserkennung
Betrug ist ein Problem, mit dem viele Banken konfrontiert sind, da die Verbraucher- und Finanzsicherheit nicht vollständig gewährleistet werden kann. Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, Betrug zu reduzieren, indem sie riesige Mengen an Transaktionsdaten analysiert, um versteckte Betrugsmuster aufzudecken. Es kann dieses Muster in Echtzeit erkennen und verhindern, dass es auftritt. Darüber hinaus kann der „logistische Regressionsalgorithmus“ des maschinellen Lernens dabei helfen, Betrugsmuster zu verstehen und deren Auftreten zu verhindern.
PayPal ist ein typisches Beispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Betrugserkennung. PayPal nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Daten von seiner Plattform zu analysieren und potenziell betrügerische Transaktionen zu identifizieren.
Das künstliche Intelligenzsystem untersucht verschiedene Datenpunkte wie den Transaktionsort, das zur Durchführung der Transaktion verwendete Gerät, den Transaktionsbetrag und den Verlauf des Benutzers auf der Plattform.
Wenn die Transaktion beispielsweise von einem Gerät aus durchgeführt wird, das normalerweise nicht mit dem Konto des Benutzers verknüpft ist, oder wenn der Transaktionsbetrag viel höher als üblich ist, markiert das System die Transaktion möglicherweise zur Überprüfung. Das künstliche Intelligenzsystem von PayPal hat sich bei der Betrugserkennung als sehr effektiv erwiesen. Nach Angaben des Unternehmens kann sein System betrügerische Transaktionen erkennen und die Betrugsrate macht nur 0,32 % des Umsatzes des Unternehmens aus. Dies hilft PayPal, jedes Jahr Betrugsverluste in Millionenhöhe zu vermeiden.
4. Kundensupport
Künstliche Intelligenz kann sicherstellen, dass Kunden die richtigen Finanzinformationen zur richtigen Zeit erhalten. Durch die Untersuchung von Kundendaten und aussagekräftigen Analysen kann KI Kundenreaktionen basierend auf Kundenpräferenzen oder -anforderungen erstellen. Typische Beispiele für SaaS-Marken, die KI und ML nutzen, sind Zendesk und Salesforce. Ihre Tools AnswerBot und Einstein verstehen die Kundenabsichten und liefern relevante Antworten in Echtzeit. Der Algorithmus lernt außerdem aus jeder Interaktion und wird mit der Zeit intelligenter.
5. Vermögensverwaltung
Wie in jedem anderen Sektor haben auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Fachleute mit Finanzanlagen umgehen oder diese verwalten. Mit künstlicher Intelligenz können Vermögensverwalter Kundenberichte und -dokumentationen automatisieren, detaillierte Kontoauszüge bereitstellen und viele weitere Funktionen präzise ausführen.
4. Die Hauptvorteile von KI und ML in der SaaS-Finanztechnologie
Die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in die SaaS-Finanztechnologie hat der gesamten Branche große Vorteile gebracht. Hier sind einige wichtige Punkte für die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML).
1. Genauigkeit verbessern
Vor der Einführung der maschinellen Lerntechnologie wurde täglich eine kleine Anzahl von Finanztransaktionen im Hauptbuch erfasst. Hohe Handelsvolumina und begrenztes Verständnis führten zu einigen Fehlern und unausgeglichenen Konten. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schaffen Raum für Genauigkeit bei wiederkehrenden Rechenaufgaben wie Kontoabschluss und Kontoanalyse und stellen die Korrektheit dieser Berechnungen sicher. Aufgrund dieser neuen Entwicklungen sind die Ergebnisse genauer und Verluste können reduziert werden.
2. Erhöhte Effizienz
Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von KI und ML in der SaaS-Finanztechnologie ist eine höhere Effizienz, eine verbesserte Produktivität und ein kürzerer Zeitaufwand für die Erledigung von Aufgaben. Der Einsatz von KI-Chatbots zur Bearbeitung von Kundenanfragen kann dazu beitragen, die Gesamteffizienz des Kundensupports zu verbessern.
3. Verbesserung der Entscheidungsfähigkeiten
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf SaaS-Technologie. Finanzanalysten können problemlos Milliarden von Daten analysieren, Muster und Trends bei Aktien untersuchen und die Technologie nutzen, um strategische und vorteilhafte Entscheidungen zu treffen.
4. Erschwinglichkeit
Vor ein paar Jahren konnten sich nur die Reichen persönliche Finanzberater leisten, die ihnen bei der Verwaltung ihres Vermögens und der Regulierung ihrer Ausgaben helfen konnten. Im aktuellen Zeitalter der KI-basierten Anwendungen kann jedoch jeder die Rechnungsverfolgung, Aktienkursvorhersagen sowie Markt- oder Kryptowährungsanalysen bequem von zu Hause aus durchführen.
5. Herausforderungen und Risiken von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in SaaS-FinTech
Während die Vorteile der Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in SaaS-Fintech offensichtlich sind, ist es erwähnenswert, dass sie auch mit Herausforderungen verbunden sind.
Beinhaltet die folgenden Risiken:
1. Investitionen
in die Entwicklung von Finanztechnologieanwendungen für künstliche Intelligenz kosten Geld. Um diese Kosten zu decken, müssen die entwickelten Anwendungen von der Öffentlichkeit genutzt werden. Es ist jedoch wahrscheinlicher, dass Menschen 50 US-Dollar für eine Fitness- oder Rezeptschreib-App ausgeben als für eine Fintech-App.
2. Datenschutz
Es ist ziemlich schwierig, ein Gleichgewicht zwischen Anwendungswert, persönlichen Informationen und Datenschutz zu finden. Kunden sind sich der Datenschutzbelange bewusst und möchten bei der Registrierung möglichst wenige personenbezogene Daten preisgeben. Wenn Sie zu viele Fragen stellen oder Zugriff auf zu viele Geräte benötigen, werden Kunden wahrscheinlich abwandern. Wie können Sie KI trainieren, personalisiertere Funktionen zu entwickeln, wenn Sie fast keine Informationen erhalten?
3. Algorithmus und Datenverzerrung
Der Erfolg von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird oft durch Datenverzerrung in Frage gestellt. Die meisten dieser Vorurteile stammen von Minderheitengruppen, die keinen Zugang zu Finanztechnologie haben, oder von Menschen, die künstliche Intelligenz trainieren, und ihre Urteile sind voreingenommen. Verzerrungen werden oft von Menschen erzeugt – und breiten sich nach der Eingabe in Algorithmen aus.
VI. Fazit
Der COVID-19-Vorfall und die damit verbundenen Regierungsinitiativen haben zu enormen Veränderungen am Arbeitsplatz geführt und die Einführung modernster Technologien weltweit beschleunigt. Während des Lockdowns verzeichneten KI-gesteuerte Unternehmen nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern brachten auch viele neue KI-Produkte und domänenübergreifende Software auf den Markt und nutzten die Fusion beider.
Der Bereich der SaaS-Finanztechnologie wird sich in den kommenden Jahren aufgrund der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wahrscheinlich einem Wandel unterziehen. Diese Änderung wird es mehr Unternehmen ermöglichen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, ihre Finanzleistung zu verbessern und letztendlich ihre Geschäftsziele im Finanzmanagement zu erreichen.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
