Übersetzer |. Cui Hao
Rezensent |. Sun Shujuan
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.
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.
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.
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.
Viele Finanzdienstleistungssektoren beschäftigen Berater für maschinelles Lernen, die Deep-Learning- und maschinelle Lerntechniken verwenden, um Vorhersagemodelle für ihre Unternehmen zu entwickeln.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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?
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.
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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