อุตสาหกรรม FinTech มีความโดดเด่นด้วยนวัตกรรมระดับสูงภายในระบบนิเวศที่ซับซ้อน ซึ่งรวมถึงธนาคาร ผู้ให้บริการทางการเงิน และธุรกิจสตาร์ทอัพ
The FinTech industry is distinguished by its high degree of innovation within a complex ecosystem that includes, among others, banks, financial service providers, and start-ups.
AI ส่งผลกระทบต่อ Fintech อย่างไร
ไม่น่าแปลกใจเลยที่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) อย่างมากสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า ทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค และปรับปรุงประสบการณ์การทำธุรกรรมดิจิทัล
ตอนนี้ เรามาตรวจสอบกรณีการใช้งานของนวัตกรรม FinTech ที่ขับเคลื่อนโดย AI และประโยชน์หลักที่บริษัท FinTech จะได้รับจากเทคโนโลยีนี้
เพิ่มความปลอดภัย (Increased Security)
เมื่อจำนวนและความซับซ้อนของการโจมตีทางไซเบอร์เพิ่มขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังช่วยเหลือนักกลยุทธ์การจัดการความปลอดภัยที่มีทรัพยากรไม่เพียงพอในการตามทันการพัฒนาล่าสุด
Diagnostic Capabilities: ความสามารถในการวินิจฉัย เทคโนโลยี AI นำเสนอข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วเพื่อตัดเสียงรบกวนจากสัญญาณเตือนภัยในแต่ละวัน สร้างความสามารถในการวินิจฉัยที่สำคัญซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและเน้นรูปแบบและความผิดปกติที่ซ่อนอยู่
Processing Sensitive Financial Data: การประมวลผลข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน: การฉ้อโกงเป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุดที่อุตสาหกรรมการเงินต้องเผชิญในปัจจุบัน จากข้อมูลของ Javelin ผู้ใช้และธุรกิจประสบความสูญเสีย 56 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 เนื่องจากการฉ้อโกง
ด้วยความสามารถในการแยกแยะรูปแบบและพฤติกรรมที่ต้องสงสัย จึงมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง ธุรกรรมที่น่าสงสัย และโดยทั่วไปจะช่วยเพิ่มการประมวลผลเอกสารทางการเงินที่ละเอียดอ่อน ทั้งหมดนี้มีโอกาสเสี่ยงด้านความปลอดภัยลดลง การระบุสัญญาณการฉ้อโกงใหม่คือจุดที่ธุรกิจเห็นอัตราผลตอบแทนสูงสุดอัตราหนึ่ง
ปรับปรุงการบริการลูกค้า (Improved Customer Service)
มีกรณีการใช้งานมากมายที่ AI สามารถปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าและการบริการลูกค้าได้ ตัวอย่างสองสามตัวอย่าง ได้แก่ :
Chatbots in FinTech: แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดภาระงานของศูนย์บริการทางโทรศัพท์ได้ เนื่องจากพวกมันจัดการกับปัญหาทั่วไปและปัญหาของผู้ใช้ที่พบบ่อยที่สุด
ด้วยความช่วยเหลือของแชทบอท สถาบันการเงินบางแห่งสามารถขยายเครือข่ายลูกค้าของตนได้ Erica ในแอป Bank of America เป็นหนึ่งในตัวอย่างแชทบอทที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด ด้วยการเข้าถึงยอดคงเหลือและธุรกรรมของผู้ใช้ จึงมีการค้นหาธุรกรรมและภาพรวม การแจ้งเตือนการเรียกเก็บเงิน และการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินที่ซ้ำกัน และให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับสถานะทางการเงินของพวกเขา
AI-Powered Personalized Banking Apps: แอพธนาคารส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI แอพธนาคารจำนวนมากเสนอคำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้บรรลุเป้าหมายทางการเงิน ติดตามรายรับและรายจ่าย และอื่นๆ อีกมากมาย
การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณนี้เกิดขึ้นได้จากนวัตกรรม FinTech ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวอย่างเช่น Bank of America เสนอแอปที่ช่วยให้ผู้ใช้วางแผนค่าใช้จ่ายผ่านแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI ส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าแต่ละราย
การทำโปรไฟล์คะแนนความเสี่ยง (Risk score profiling)
การจัดประเภทลูกค้าตามคะแนนความเสี่ยงเป็นส่วนสำคัญของกิจวัตรของผู้จัดการ หรือไม่. จากนี้ไป งานนี้สามารถส่งต่อไปยังอัลกอริทึม AI ได้
การใช้ Artificial Neural Networks (ANNs) นักพัฒนาสามารถฝึกอบรมเทคโนโลยีเกี่ยวกับข้อมูลประวัติของผู้ใช้ จากนั้นจัดประเภทโปรไฟล์จากระดับความเสี่ยงต่ำไปสูง ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยียังสามารถให้คำแนะนำการบริการแก่ลูกค้าตามคะแนนความเสี่ยงของพวกเขา
RegTech (Regulatory Technology)
-ปัญหาที่แท้จริงของบริษัทการเงินทั้งหมด รวมถึงฟินเทค คือกฎระเบียบที่ต้องปฏิบัติตาม ผู้ให้บริการทางการเงินควรดำเนินการโดยคำนึงถึงกฎระเบียบ ไม่ใช่แค่ข้อบังคับที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตด้วย
RegTech (Regulatory Technology) เป็นวิธีจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริทึม AI เป็นคำที่ซับซ้อนซึ่งรวมถึงการระบุตัวตนของลูกค้า การตรวจสอบธุรกรรม การวิเคราะห์ตามกฎระเบียบ และการรายงาน
การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (User Behavior Analysis)
ปัญญาประดิษฐ์ในฟินเทคสามารถทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ด้วยความช่วยเหลือของ AI API ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อประโยชน์ของธนาคารและบริษัทฟินเทค ตัวอย่างเช่น สมมติว่าผู้ใช้ขอข้อมูลเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายของพวกเขาในเดือนที่แล้ว – คำขอเดียว ในฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ด้วยความช่วยเหลือจาก AI คุณจะคาดการณ์คำขอติดตามของพวกเขา (เช่น รายได้ในเดือนก่อนหน้า) และให้ข้อมูลนี้ในการตอบสนองเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ คุณจึงลดจำนวนคำขอและโหลดในระบบของคุณให้น้อยที่สุด ผู้ใช้ยังได้รับประโยชน์ เนื่องจากระบบจะทำงานได้เร็วขึ้นหากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกต้อง
การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection)
การฉ้อโกงเป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุดที่อุตสาหกรรมการเงินต้องเผชิญในปัจจุบัน จากข้อมูลของ Javelin ผู้ใช้และธุรกิจประสบความสูญเสีย 56 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 เนื่องจากการฉ้อโกง ยิ่งไปกว่านั้น ผลกระทบจากการฉ้อฉลไม่ได้เริ่มต้นและจบลงที่ความสูญเสียทางการเงิน นอกจากนี้ยังขัดขวางชื่อเสียงของบริษัทและประสบการณ์ของลูกค้า ซึ่งอาจทำให้เสียค่าใช้จ่ายมากขึ้น
ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจเลยที่ธนาคาร องค์กร และสถาบันการเงินต่างลองใช้วิธีการป้องกันการฉ้อโกงที่มีอยู่ทั้งหมด AI เป็นวิธีการหนึ่ง เนื่องจากช่วยให้บล็อกคำขอของผู้ใช้หรือเข้าถึงบัญชีของผู้ใช้ได้ หากระบบตรวจพบกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง เป็นผลให้ AI ตอบสนองต่อกิจกรรมที่น่าสงสัยก่อนที่การฉ้อโกงจะเกิดขึ้น
Wrap-Up: AI ใน FinTech
AI ใน FinTech ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย: การตัดสินใจให้สินเชื่อ การสนับสนุนลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต การประกันภัย การจัดการความมั่งคั่ง และอื่นๆ อีกมากมาย บริษัท FinTech สมัยใหม่นำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ระดับความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง และการแก้ปัญหาการสืบค้นด้วยความเร็วสูง
AI ใน FinTech ขับเคลื่อนนวัตกรรม นำไปสู่บริการส่วนบุคคล รวดเร็ว และปลอดภัย พร้อมความพึงพอใจของลูกค้าที่สูงขึ้นและการเข้าถึงทั่วโลก ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์ในตลาดการเงินจึงยังคงอยู่!