Yapay Zeka Fintech’lere Nasıl Yardımcı Olabilir?

Bankacılığın ilk dönemlerinde bankacılar, müşterilerin kararlarını iyileştirmesine yardimci olmak için müşterileri ile kişisel bağ kurmak zorundalardı. Dijital dünya bu bağların kaybolmasına neden oldu. Fakat günümüzde Yapay Zeka (AI), bir çok açıdan bu kişisel bağı geri getirmek için kullanılmaktadır. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, müşteriler hakkında büyük miktarda bilgiyi işleyebilir. Bu veriler ve bilgileri karşılaştırır ve müşterilerin istediği uygun hizmetler / ürünler ile sonuçlandırır. Bu durum, bankacılıkta müşterilerin neyin doğru olduğunu bulmakta ve müşteri memnuniyetini yükseltmektedir.

FinTech için Yapay Zeka Potansiyel Kullanım Durumları 

Doğru Karar Verme

İnsan uzmanlar yerine makinelere doğru sorular sorularak, daha düşük maliyetle veri odaklı yönetim kararlarını vermektedir ve sigorta liderlerinin ,gelecekteki banka temsilcilerinin farklı bir yönetim tarzı uygulamalarına yol açmaktadır.

Otomatik Müşteri Desteği

Metin sohbetleri, ses sistemleri veya Chatbot’lar gibi sistemler banka müşterilerine, düşük maliyetli bir şekilde, AI aracılığıyla insan benzeri müşteri hizmetleri veya uzman tavsiyesi deneyimi sağlayabilmektedir. Otomasyon / Chatbot’lar, Fintech şirketlerinin zaman ve paradan tasarruf etmelerine yardımcı olmaktadır. Kişisel Finansman Asistanı olarak Chatbot’larla irtibata geçmektedirler.

Dolandırıcılık Algılama ve Hasar Yönetimi

Analitik araçlar, kanıt toplamakta ve mahkumiyet için gerekli olan verileri analiz etmektedir. Yapay Zeka araçları, daha sonra sahtekârlık girişimlerini ve olayların uyarı işaretlerini tanımlamak için kullanıcının davranış kalıplarını öğrenir ve izler. Hasar yönetimi, talep işleme mekanizmasının farklı aşamalarında Makine öğrenmesi (ML) teknikleri kullanılarak oluşturulabilir.

Yapay Zekadan yararlanarak ve çok az miktarda veri ile küçük bir sürede konu ele alınmaktadır, sigortacılar mekanizmasını otomatikleştirmektedir. Müşteri deneyimini geliştirirken, aynı zamanda genel işlem süresini ve kullanım maliyetlerini azaltmak için belirli talepleri de sabitlemektedir.

Bu algoritmalar, süreçteki hileli iddiaları tanımak için verilerdeki kalıpları tanımlar. Kendi kendine öğrenme yetenekleri ile Yapay Zeka (AI) sistemleri daha sonra yeni keşfedilmemiş vakalara adapte olabilir ve zaman içinde tespiti daha da geliştirebilir.

Sigorta Yönetimi

AI sistemleri ile sigorta yönetimi, yazım sürecini otomatikleştirecek ve müşteriler için daha iyi kararlar alabilmek için daha fazla ham bilgi kullanacaktır.

Otomatik ajanlar, sigorta gereksinimlerinin belirlenmesinde kullanıcıya çevrimiçi yardımcı olabilir. Zarar meydana geldikten sonra sigortalar ortaya çıkarlar . Otomatik altyazı işlemi süreci çok hızlandırabilir ve çoğu zaman, tıbbi kayıtlarda bulunmayan harici verileri bile içeren bazı ilgili veri kümelerini birbirine bağlayarak pahalı olmayan testler sunabilir. Sigortalar için maliyetli olan tedavileri ödemek yerine, onları önlemek için riskleri ve hastalıkları tespit etmek daha iyidir.

Otomatik Sanal Finansal Asistanlar

Otomatik finansal asistanlar ve planlamacılar finansal karar vermede kullanıcılara yardımcı oluyorlar. Bunlar arasında, tahvil ve hisse senedi alım satımına ilişkin tavsiyelerde bulunmaya yardımcı olabilecek, kullanıcının finansal hedeflerine ve kişisel portföyüne göre olayları, hisse senedi ve tahvil fiyatındaki eğilimleri izleme bulunmaktadır. Bu sistemler genellikle “Robo-Advisors” olarak adlandırılır ve hem yerleşik finansal şirketler hem de Fintech tarafından giderek artan bir şekilde sunulmaktadır.

Finansal Hizmetlerde Tahmin Analizi

Yapay Zeka finansal hizmetlerde öngörülebilir analitik, genel iş stratejisini, satış beslemesini, gelir üretimini ve kaynak optimizasyonunu doğrudan etkilemektedir. İş operasyonlarını geliştirerek, iç süreçleri geliştirerek ve rakipleri geride bırakarak oyun değiştirici olarak hizmet etmektedir. Analitik verileri toplayıp düzenleyerek, öncü algoritmalarımızı ve teknolojimizi kullanarak analiz eden ve her müşteriye özel, özelleştirilmiş, belirleyici çözümler üretmektedir.Tahmine dayalı analiz, kredi puanlarının hesaplanmasına ve kötü kredilerin önlenmesine yardımcı olmaktadır.

Kaynak: https://www.marutitech.com/how-can-artificial-intelligence-help-fintech-companies/