Welche Technologien prägen die Zukunft von Fintech?
Mit zunehmender Verbreitung von Fintech auf der ganzen Welt wurden verschiedene Technologien eingesetzt, um den Anforderungen der Branche gerecht zu werden. Dazu gehören Verbrauchernachfrage, behördliche Genehmigungen, Sicherheitsverbesserungen und Wettbewerb. Die fortschrittlichen Technologien, die das Ökosystem betreiben, werden intelligenter und anpassungsfähiger. Die wichtigsten Zukunftstrends im Fintech lassen sich in folgende Kategorien einteilen: Künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing, Blockchain, Internet der Dinge (IoT) und Open Banking. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Fintech-Technologietrends.
Wichtige Fintech-Trends
1. Künstliche Intelligenz bringt intelligentere Lösungen
#🎜🎜 # Laut Cambridge Laut dem Center for Alternative Finance nutzen 90 % der Fintech-Unternehmen bereits in irgendeiner Form künstliche Intelligenz. Der stärkste Aspekt der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass sie lernt, effizienter und besser zu arbeiten als alle anderen. Durch das Lernen aus Daten sind KI-Modelle in der Lage, Aufgaben effektiv auszuführen, ohne dass weitere menschliche Eingriffe erforderlich sind. Dadurch wird die Arbeit schneller, effizienter und genauer erledigt, wodurch Fintech-Lösungen intelligenter werden. Zu den KI-Anwendungsfällen im Fintech-Bereich gehören:- Verwenden Sie Chatbots als virtuelle Assistenten, um Kundenanfragen zu beantworten, Ratschläge zu geben und sich wiederholende Aufgaben zu erledigen #🎜 🎜#
- Setzen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ein, um eine menschenähnliche Kommunikation mit virtuellen Assistenten zu ermöglichen und die Kundenbindung zu verbessern.
- Verwenden Sie KI-Algorithmen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Betrug zu verhindern, z. B. die Kennzeichnung verdächtiger Transaktionen oder Versicherungsansprüche
- Kundensegmentierung, um maßgeschneiderte Produkte basierend auf der Risikobewertungsanalyse bereitzustellen und schnellere Kreditgenehmigungen zu ermöglichen
- Laut Mordor Intelligence ist der globale A?-Markt Bis 2026 wird ein Wert von 26,67 Milliarden US-Dollar erwartet, da immer mehr Unternehmen es zu einem integralen Bestandteil ihres Geschäfts machen.
2. Cloud Computing verbessert die Sicherheit
Neben Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Flexibilität und schnellerer Bereitstellung verbessert Cloud Computing auch die Sicherheit durch Automatisierung und integrierte Sicherheitskontrollen verbessern die Sicherheit erheblich. Fintech war schon immer mit Risiken bei der Verwaltung sensibler Daten und der Einhaltung von Branchenvorschriften verbunden. Cloud-Data-Warehouses haben sich als zuverlässiger erwiesen als herkömmliche IT-Ökosysteme. Mit Funktionen wie Datenverschlüsselung und Zero-Trust-Authentifizierung kann die Cloud zuverlässiger vor Datenschutzverletzungen und Betrug schützen.
Die Cloud-Technologie ist jetzt zugänglicher denn je und verändert die Art und Weise, wie wir leben. Es ermöglicht Unternehmen, Anwendungsfälle für die digitale Transformation zu erschließen, indem es sichere Datenaustauschpfade und dynamische Anwendungen bereitstellt, die in jeder Branche oder Geschäftseinheit verwendet werden können, egal, was Sie gerade tun!
Cloud-Technologie trägt auch zur Skalierbarkeit von Fintech-Lösungen bei und wird deren Zukunft stark beeinflussen. Jedes Startup, das wachsen möchte, braucht eine Infrastruktur, die mitwachsen kann. Upgrades der Cloud-Infrastruktur sind einfacher und kostengünstiger. Darüber hinaus ermöglicht diese agile Umgebung den Unternehmen eine einfachere Anpassung an Marktveränderungen, einschließlich Verbraucheranforderungen, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Implementierung neuer Technologien.
3. Blockchain untergräbt das veraltete Finanzsystem
Die Macht der Blockchain, das traditionelle Finanzsystem zu stören, ist enorm. Durch den Einsatz der Distributed-Ledger-Technologie (DLT) können Daten in Echtzeit erfasst, gemeinsam genutzt, synchronisiert und zwischen verschiedenen Datenspeichern verteilt werden. Darüber hinaus werden Herausforderungen beseitigt, die mit veralteten Finanzsystemen einhergehen, wie z. B. die Abhängigkeit von zentralisierten Systemen, was zu Single Points of Failure, mangelndem Vertrauen und höheren Betriebskosten führt. Dies führt unter anderem zu mehr Umsatz, einem verbesserten End-to-End-Erlebnis und einem geringeren Geschäftsrisiko.
Die Einführung der Blockchain hat zu einem Anstieg des Investitionsappetits traditioneller Akteure wie institutioneller Anleger geführt und die Kapitalallokation digitaler Vermögenswerte in ihren Portfolios erhöht. Heutzutage verfügen die fortschrittlichsten Fintech-Lösungen über Blockchain-Module, um ein Publikum von Krypto-Enthusiasten anzulocken und den schnell wachsenden Kryptowährungsmarkt zu erschließen. Traditionelle Finanzinstitute haben diesen Trend nicht verpasst und sollten diesem Trend in der Zukunft der Fintech große Aufmerksamkeit schenken. Initiativen wie digitale Zentralbankwährungen (CBDC) werden von Zentralbanken auf der ganzen Welt getestet. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von Blockchain durch JPMorgan Chase zur Verbesserung von Transaktionen durch Verkürzung der Zahlungsabwicklungs- und Überprüfungszeiten für große Zahlungen.
4. IoT sammelt Kundenfinanzdaten effizienter
Bei Fintech-Unternehmen erfreuen sich die Kommunikationsoptionen des Internets der Dinge (IoT) zunehmender Beliebtheit und ermöglichen es mehr Geräten, über verbundene Netzwerke zu kommunizieren , von drahtlosen und Endgeräten bis hin zur zentralisierten Steuerungsverwaltung. Darüber hinaus entwickeln sich eingebettete Systeme und intelligente Technologien rasant weiter, um eine intelligente und nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Knoten zu ermöglichen.
Im Finanzsektor wird IoT unter anderem genutzt, um aussagekräftige Kundendaten zu generieren, die Notwendigkeit manueller Eingaben bei der Lösung finanzieller Probleme zu reduzieren, zur Betrugserkennung und für zuverlässigen Datenschutz. Gleichzeitig setzen Versicherungsunternehmen zunehmend das IoT ein, um Risiken zu ermitteln und gleichzeitig die Kundenbindung zu optimieren und komplexe Underwriting- und Schadensbearbeitungsprozesse zu rationalisieren. Beispielsweise nutzen Kfz-Versicherungsgesellschaften in der Vergangenheit indirekte Indikatoren wie die Adresse, das Alter und die Bonität des Fahrers, um die Prämien zu bestimmen.
5. Offene APIs treiben das Branchenwachstum voran
Während sich die Welt in Richtung offener Banksysteme bewegt, werden offene Banking-APIs und -Dienste alltäglich. Diese APIs sind entscheidend für den Aufbau eines nahtlosen Benutzererlebnisses und gleichzeitig den Schutz von Informationen über Endpunkte hinweg. Open Banking ermöglicht es Banken, Nutzerdaten auf Basis eigener Anfragen der Nutzer über APIs für Drittanbieter zu öffnen. So können Sie Ihre bevorzugte Fintech-App für das persönliche Finanzmanagement ganz einfach mit Ihrem Bankkonto verbinden, um Ihr Geld genauer zu verfolgen.
Für Banken bietet Open Banking die Möglichkeit, zu lernen und mit Fintechs zusammenzuarbeiten, anstatt zu konkurrieren. Dadurch entsteht eine Win-Win-Lösung, da Banken in der Regel langsam bei Innovationen sind. Gleichzeitig sind Fintech-Unternehmen schnell innovativ, haben aber keine ausreichende Finanzkraft, sodass die Zusammenarbeit mit traditionellen Banken nur in ihren Händen funktioniert. Es besteht auch die Möglichkeit, ein Ökosystem zur Umsatzbeteiligung zu schaffen, in dem bestehende Unternehmen ihren Kunden Entwicklungsdienste Dritter anbieten und gleichzeitig Einnahmen aus Empfehlungen, Infrastruktur oder Abonnementdiensten generieren. Darüber hinaus können APIs branchenübergreifend oder mit vertrauenswürdigen externen Partnern gemeinsam genutzt werden. Dies fördert Ökosystembeziehungen und ermöglicht Innovationen.
Fintech-Ökosystem
Die Zukunft des Fintech-Ökosystems hängt von verschiedenen Eckpfeilern ab, ohne die es unmöglich ist, die stetige Entwicklung der Branche voranzutreiben. Die Kombination von künstlicher Intelligenz, IoT, offenen APIs, Cloud Computing und Blockchain wird das Ökosystem weiter revolutionieren. Um effektiv im Wettbewerb zu bestehen, das Kundenerlebnis zu verbessern, Risiken zu reduzieren und regulatorische Anforderungen zu erfüllen, müssen zukunftsorientierte Unternehmen innovative Fintech-Softwarelösungen einführen, die versprechen, die Zukunft der Fintech zu gestalten und zahlreiche Vorteile zu erzielen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
