Apakah teknologi yang membentuk masa depan fintech?
Memandangkan fintech mendapat penerimaan yang meluas di seluruh dunia, teknologi yang berbeza telah digunakan untuk memenuhi keperluan industri. Ia termasuk permintaan pengguna, kelulusan kawal selia, peningkatan keselamatan dan persaingan. Teknologi canggih yang menjalankan ekosistem menjadi lebih pintar dan lebih mudah disesuaikan. Aliran masa depan utama dalam fintech boleh dibahagikan kepada kategori berikut: kecerdasan buatan (AI), pengkomputeran awan, rantaian blok, Internet of Things (IoT) dan perbankan terbuka. Mari kita lihat dengan lebih dekat arah aliran teknologi fintech ini.
Trend Fintech Utama
1. Kecerdasan Buatan Membawa Penyelesaian Lebih Pintar
Menurut Pusat Kewangan Alternatif Cambridge, 90% daripada fintech syarikat sudah menggunakan kecerdasan buatan dalam beberapa bentuk. Aspek kecerdasan buatan yang paling berkuasa ialah ia belajar cara bekerja dengan lebih cekap dan lebih baik daripada orang lain. Dengan belajar daripada data, model AI dapat melaksanakan tugas dengan cekap tanpa memerlukan campur tangan manusia selanjutnya. Ini menyelesaikan kerja dengan lebih pantas, lebih cekap dan lebih tepat, menjadikan penyelesaian fintech lebih bijak.
Sesetengah kes penggunaan AI dalam fintech termasuk:
- Gunakan chatbots sebagai pembantu maya untuk menjawab pertanyaan pelanggan, memberikan nasihat dan menyelesaikan tugasan berulang
- Gunakan pemprosesan bahasa semula jadi ( NLP) untuk membolehkan komunikasi seperti manusia dengan pembantu maya dan meningkatkan penglibatan pelanggan
- Gunakan algoritma AI untuk mengesan aktiviti yang mencurigakan untuk mengelakkan penipuan, seperti membenderakan transaksi yang mencurigakan atau tuntutan insurans
- Segmentasi pelanggan untuk ditawarkan produk yang disesuaikan berdasarkan analisis skor risiko dan memudahkan kelulusan pinjaman yang lebih pantas
Menurut Mordor Intelligence, kerana lebih banyak syarikat menjadikan ini sebagai perniagaan yang tidak boleh digunakan Pasaran A global dijangka bernilai AS$26.67 bilion menjelang 2026.
2. Pengkomputeran awan meningkatkan keselamatan
Selain kelajuan, skalabiliti, fleksibiliti dan penggunaan yang lebih pantas, pengkomputeran awan juga meningkatkan keselamatan melalui automasi dan kawalan keselamatan terbenam Keselamatan. Fintech sentiasa dikaitkan dengan risiko dalam mengurus data sensitif dan mematuhi peraturan industri. Gudang data awan telah terbukti lebih dipercayai daripada ekosistem IT tradisional. Dengan ciri seperti penyulitan data dan pengesahan sifar amanah, awan boleh melindungi dengan lebih pasti daripada pelanggaran dan penipuan data.
Kini teknologi awan lebih mudah diakses berbanding sebelum ini, ia mengubah cara hidup kita. Ia membolehkan organisasi membuka kunci kes penggunaan transformasi digital dengan menyediakan laluan perkongsian data yang kaya dengan keselamatan dan aplikasi dinamik yang boleh digunakan dalam mana-mana industri atau unit perniagaan, tidak kira apa yang anda lakukan sekarang!
Teknologi awan juga menyumbang kepada kebolehskalaan penyelesaian fintech dan akan memberi kesan besar pada masa depan mereka. Mana-mana permulaan yang ingin berkembang memerlukan infrastruktur yang boleh berkembang bersama mereka. Peningkatan infrastruktur awan lebih mudah dan lebih murah. Selain itu, persekitaran tangkas ini membolehkan perniagaan menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran dengan lebih mudah, termasuk permintaan pengguna, pematuhan peraturan dan pelaksanaan teknologi baharu.
3. Blockchain menumbangkan sistem kewangan yang lapuk
Kuasa blockchain dalam mengganggu sistem kewangan tradisional adalah besar. Melalui aplikasi teknologi lejar teragih (DLT), data boleh direkod, dikongsi, disegerakkan dan diedarkan antara stor data yang berbeza dalam masa nyata. Selain itu, ia menghapuskan cabaran yang berkaitan dengan sistem kewangan lapuk, seperti pergantungan pada sistem terpusat, yang bermaksud satu titik kegagalan, kekurangan kepercayaan dan kos operasi yang lebih tinggi. Antara faedah lain, ini menghasilkan lebih banyak hasil, pengalaman hujung ke hujung yang lebih baik dan risiko perniagaan yang dikurangkan.
Pengenalan blockchain telah membawa kepada peningkatan dalam selera pelaburan pemain tradisional seperti pelabur institusi, meningkatkan peruntukan modal aset digital dalam portfolio pelaburan mereka. Hari ini, penyelesaian fintech yang paling maju mempunyai modul blockchain untuk menarik penonton peminat crypto dan meneroka pasaran mata wang kripto yang berkembang pesat. Institusi kewangan tradisional tidak terlepas trend ini dan harus memberi perhatian yang teliti kepada trend ini pada masa depan fintech. Inisiatif seperti mata wang digital bank pusat (CBDC) sedang diuji oleh bank pusat di seluruh dunia. Contoh lain ialah penggunaan rantaian blok JPMorgan Chase untuk menambah baik urus niaga dengan mengurangkan masa pemprosesan dan pengesahan pembayaran untuk pembayaran yang besar.
4. IoT mengumpul data kewangan pelanggan dengan lebih cekap
Antara syarikat fintech, pilihan komunikasi Internet of Things (IoT) semakin meluas, membolehkan lebih banyak peranti berkomunikasi merentasi rangkaian yang bersambung Komunikasi, daripada wayarles dan peranti titik akhir kepada pengurusan kawalan berpusat. Selain itu, sistem terbenam dan teknologi pintar sedang berkembang pesat untuk memudahkan komunikasi pintar dan lancar antara nod yang berbeza.
Dalam sektor kewangan, IoT digunakan untuk menjana data pelanggan yang bermakna, mengurangkan keperluan input manual semasa menyelesaikan masalah kewangan, untuk pengesanan penipuan dan menyediakan perlindungan data yang boleh dipercayai, antara kegunaan lain. Pada masa yang sama, syarikat insurans semakin menggunakan IoT untuk menentukan risiko sambil mengoptimumkan penglibatan pelanggan dan memperkemas proses pengunderaitan dan tuntutan yang kompleks. Contohnya, syarikat insurans kereta mengikut sejarah menggunakan penunjuk tidak langsung, seperti alamat pemandu, umur dan kelayakan kredit, untuk menentukan premium.
5. API Terbuka memacu pertumbuhan industri
Apabila dunia bergerak ke arah sistem perbankan terbuka, API dan perkhidmatan perbankan terbuka menjadi perkara biasa. API ini penting untuk membina pengalaman pengguna yang lancar sambil melindungi maklumat merentas titik akhir. Perbankan terbuka membolehkan bank membuka data pengguna kepada penyedia pihak ketiga melalui API berdasarkan permintaan pengguna sendiri. Jadi anda boleh menyambungkan apl pengurusan kewangan peribadi fintech kegemaran anda dengan mudah ke akaun bank anda untuk menjejak wang anda dengan lebih tepat.
Bagi bank, Perbankan Terbuka memberi peluang untuk belajar dan bekerjasama dengan fintech, bukannya bersaing. Ini mewujudkan penyelesaian menang-menang, kerana bank cenderung lambat untuk membuat inovasi. Pada masa yang sama, syarikat fintech membuat inovasi dengan cepat tetapi kekurangan kekuatan kewangan, jadi kerjasama dengan bank tradisional hanya berfungsi di tangan mereka. Terdapat juga potensi untuk mewujudkan ekosistem perkongsian hasil di mana perniagaan sedia ada memanjangkan perkhidmatan pembangunan pihak ketiga kepada pelanggan mereka sambil menjana pendapatan daripada rujukan, infrastruktur atau perkhidmatan langganan. Selain itu, API boleh dikongsi merentas barisan perniagaan atau dengan rakan kongsi luar yang dipercayai. Ini memupuk hubungan ekosistem dan membolehkan inovasi.
Ekosistem Fintech
Masa depan ekosistem Fintech bergantung pada asas yang berbeza, tanpanya adalah mustahil untuk mempromosikan pembangunan industri yang stabil. Menggabungkan kecerdasan buatan, IoT, API terbuka, pengkomputeran awan dan rantaian blok akan merevolusikan lagi ekosistem. Untuk bersaing dengan berkesan, meningkatkan pengalaman pelanggan, mengurangkan risiko dan memenuhi keperluan kawal selia, syarikat yang berfikiran ke hadapan perlu mengguna pakai penyelesaian perisian fintech yang inovatif yang menjanjikan untuk membentuk masa depan fintech dan meraih pelbagai faedah.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknologi yang membentuk masa depan fintech?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
