Menggali Tren Terbaru AI dalam Fintech: Bagaimana Teknologi Ini Mengubah Industri Keuangan dan Pekerjaan Ekonomi Digital

Kebangkitan Fintech

Fintech berasal dari penemuan ATM: sebuah mesin yang akan bekerja sama dengan pembeli dan memberi mereka layanan langsung. Dalam Sembilan Belas Tujuh Puluh dan Delapan Puluh, bank harus mengenakan biaya layanan bagi pembeli yang mengunjungi cabang lembaga keuangan, dan bank perlu menutup biaya ini melalui biaya. Dengan munculnya sistem komputer pribadi pada tahun delapan puluhan, pembeli dapat melakukan banyak transaksi serupa di sistem komputer mereka yang sebelumnya harus mereka lakukan ke cabang bank; sebagai tanggapan, bank dapat memindahkan tabungan finansial yang berfungsi lagi ke pembeli.

Dengan adopsi ponsel pada tahun 1990-an dan 2000-an dan kebangkitan paralel Web, kemampuan ini menjadi lebih halus dan didistribusikan secara lebih luas. Klien sekarang dapat melihat perbandingan antara penyedia keuangan dan persediaan dan dengan demikian membuat pilihan yang lebih baik dengan lebih sedikit usaha. Selama dekade berikutnya, cabang bank akan menjadi ketinggalan zaman untuk fungsinya saat ini dan akan menangani kemampuan dukungan pelanggan yang berbeda.

Pada tahun 2020, tekfin menjejali keinginan instan untuk mengurangi interaksi tatap muka dalam perbankan dan keuangan, yang diamanatkan oleh pandemi COVID-19. Misalnya, orientasi pembeli biasanya memerlukan dokumen, verifikasi identitas, dan berbagai prosedur intensif kontak. Pandemi memaksa perusahaan untuk mengembangkan proses dan prosedur non-kontak untuk orientasi, dan kecerdasan sintetis (AI) membantu memperbaiki verifikasi identitas dan membuat tanda tangan fisik tidak berguna untuk pencegahan penipuan. Modifikasi ini juga berdampak pada membuat prosedur ini lebih mudah bagi konsumen.

Privasi dan keamanan informasi adalah poin penting bagi pembeli. Rishi menyarankan agar fintech membatasi permintaan mereka untuk informasi pribadi ke jalur orientasi daripada membuat permintaan berulang untuk mengganggu informasi pribadi prospek.

Jalan ke depan untuk Fintech

Dalam beberapa tahun ke depan, fintech akan terhubung secara mendalam dengan bank konvensional sehingga masing-masing dapat memanfaatkan kekuatan lawannya. Tempat-tempat fisik mungkin menjadi jauh lebih sedikit dan semakin tidak penting karena keahlian pembeli menyentuh layar tampilan pelanggan. Perusahaan akan memberikan transparansi ekstra kepada pembeli untuk memungkinkan mereka melihat di mana uang mereka disimpan, bagaimana uang itu diinvestasikan, dan berapa biaya yang dikenakan perusahaan untuk setiap layanan. Contohnya adalah rencana langsung untuk pendanaan reksa dana di India, di mana pembeli memiliki kesempatan untuk menghindari pemborosan tagihan dengan mengarahkan investasi mereka sendiri. Transparansi ini membuka akses ke instrumen moneter dan bangunan bagi pembeli dan menggantikan perantara dan spesialis konvensional dengan penyedia berbasis data.

Selama beberapa tahun ke depan, bank dan fintech akan menggunakan blockchain untuk keamanan dan otomatisasi transaksi. Saat ini, arah untuk teknologi ini di fintech masih belum jelas, tetapi semakin jelas setiap hari.

Bank konvensional telah didorong oleh iklan pembelanjaan, berusaha menarik pembelanja untuk serangkaian layanan yang terdefinisi dengan baik. Sebaliknya, fintech berfokus pada teknologi terlebih dahulu, menciptakan kemampuan melalui perangkat lunak, AI, pembelajaran mesin, dan kemajuan lainnya, lalu menemukan pembeli yang menginginkan kemampuan tersebut.

Sifat AI dalam Fintech

Pada bagian ini tentang perkembangan AI di Fintech, salah satu fitur yang dibicarakan Rishi adalah contoh pencegahan penipuan melalui verifikasi identitas: pembelajaran mendalam sekarang memungkinkan metode digital untuk mengidentifikasi wajah orang bahkan ketika mereka telah mengubah penampilan mereka ( seperti menumbuhkan janggut). Di Facebook, teknologi ini menandai Anda di foto apa pun yang memiliki wajah Anda di dalamnya yang akan diposting. Di fintech, ini memastikan bahwa Anda hanya dan hanya memiliki akses ke data dan uang Anda. AI dan pembelajaran mendalam juga mendeteksi pola kebiasaan yang menunjukkan latihan curang yang dicoba agar tindakan tersebut dapat ditandai.

AI dan pembelajaran mendalam juga memungkinkan perusahaan fintech untuk menyesuaikan pembeli dengan apa yang mereka inginkan. Misalnya, pembeli yang hanya mengambil alih produk moneter pertama mereka tidak akan memiliki riwayat skor kredit masa lalu, peringkat skor kredit, atau indikator konvensional lain yang menjadi ancaman skor kredit dengan kemungkinan penggantian yang berlebihan. Fase pembelanjaan ini kurang terlayani – mereka tidak menarik perhatian bank konvensional. Namun, dengan menggunakan AI dan pembelajaran mendalam, fintech dapat memodelkan kebiasaan fase pembeli ini dan memutuskan indikator non-tradisional apa yang menunjukkan bahwa pembeli adalah ancaman yang tidak mahal dan cenderung menjadi pembeli yang berharga. Pemodelan ini sama-sama menguntungkan: pelindung akan mendapatkan akses kredit dengan biaya lebih rendah, dan fintech memanfaatkan fase pembelanja yang kurang terlayani ini.

Satu persepsi besar yang telah dikembangkan oleh fintech akhir-akhir ini adalah bahwa profitabilitas seharusnya tidak menjadi masalah mencari prospek dengan sejarah dan skor skor kredit yang baik: ini mewakili sebagian kecil dari pasar, dan mereka akan meminta tarif yang sangat rendah. bunga atas pinjaman. Profitabilitas bagi fintech berasal dari pemahaman kelayakan kredit yang sebenarnya dari sisa pasar dan menyesuaikan penawaran yang menarik bagi banyak prospek bagus dengan biaya yang akan mereka bayar dengan andal dengan biaya default yang dapat diprediksi dan dikelola.

Strategi ini ditentukan dengan mendapatkan banyak informasi yang dapat diandalkan tentang perilaku konsumen sehingga pembelajaran mesin dapat membangun model prediksi untuk mesin penentuan AI. Beberapa informasi berasal dari pengalaman riwayat skor kredit, beberapa berasal dari informasi tentang Anda di telepon, mirip dengan riwayat transaksi dan kontak Anda, dan beberapa berasal dari sumber yang berbeda. Fintech yang bisa mendapatkan izin pembeli untuk mengakses informasi ini dapat membangun model untuk fase pembeli dengan kemampuan membayar dan kemungkinan profitabilitas.

Salah satu bidang unggulan pertumbuhan AI di fintech adalah penghapusan bias. Mesin berbasis aturan mungkin memerlukan aturan {bahwa} peringkat skor kredit minimal tertentu penting untuk menyetujui hipotek, namun pembelajaran mendalam dapat menghilangkan bias itu dan mengubahnya dengan pemahaman tentang sejumlah elemen berbeda yang memantapkan dan bahkan menyajikan prediksi yang lebih tinggi daripada skor skor kredit.

Itu semua tentang perkembangan AI di Fintech.

Saat menganalisis perkembangan AI di Fintech, Rishi mengidentifikasi empat bidang pertumbuhan teknologi di mana fintech membutuhkan keahlian teknologi:

• Orientasi pembeli
• UI/UX
• Konstruksi program perangkat lunak, mirip dengan API dan struktur
• AI backend

Simplilearn membantu meningkatkan keterampilan dalam kecerdasan sintetis. Program AI dan ML kami dalam kemitraan dengan Universitas Purdue adalah pilihan yang bagus untuk mengembangkan pengalaman mendalam dalam bidang ini, apakah Anda mencari karir di fintech atau salah satu dari banyak industri yang memanfaatkan AI dan pembelajaran mendalam.