L’intelligence artificielle et le ML font des percées considérables dans la finance. Ils constituent l’side critique de diverses functions financières, notamment l’évaluation des risques, la gestion des actifs, le calcul des cotes de crédit et l’approbation des prêts.

Les entreprises utilisent l’IA et le ML :

• Pour prendre de meilleures décisions basées sur les données
• Augmentez directement vos income
• Réduire le taux de désabonnement des purchasers
• Automatisez les tâches répétitives
• et beaucoup plus

Compte tenu des factors ci-dessus, il n’est pas étonnant que des entreprises comme Forbes et Enterprise beat utilisent l’IA pour prédire les flux de trésorerie et détecter les fraudes.

Dans cet article, nous présentons les domaines du domaine financier dans lesquels l’IA et le ML ont un impression plus significatif. Nous discuterons également des raisons pour lesquelles les sociétés financières devraient se soucier de ces applied sciences et les mettre en œuvre.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et l’IA dans la finance ?

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet d’apprendre et de s’améliorer sans aucune programmation. En termes simples, les scientifiques des données forment le modèle MI avec des ensembles de données existants et ajustent automatiquement ses paramètres pour améliorer le résultat.

Pourquoi l’IA est-elle nécessaire pour l’industrie du paiement ?

Selon Statistiqueles paiements numériques devraient afficher un taux de croissance annuel de 12,77 % et atteindre 20 % d’ici 2026. Ce grand nombre de revenus mondiaux, réalisés en ligne, nécessite un système de fraude clever.

La supply: Renseignement du Mordor

Traditionnellement, pour vérifier l’authenticité des utilisateurs, les systèmes de détection de fraude analysent les websites Net en fonction de facteurs tels que l’emplacement, l’identifiant du commerçant, le montant dépensé, and many others. Cependant, bien que cette méthode soit appropriée pour quelques transactions, elle ne ferait pas face à l’augmentation du montant transactionnel. .

Et, analysant l’essor des paiements numériques, les entreprises ne peuvent pas compter sur les méthodes traditionnelles de détection des fraudes pour traiter les paiements. Cela donne lieu à des systèmes basés sur l’IA avec des fonctionnalités avancées.

Alors, remark l’IA peut-elle aider l’industrie du paiement ?

Une passerelle de paiement alimentée par l’IA et le ML examinera divers facteurs pour évaluer le rating de risque. Ces applied sciences prennent en compte un grand quantity de données (localisation du commerçant, fuseau horaire, adresse IP, and many others.) pour détecter des anomalies inattendues, et vérifier l’authenticité du consumer.

De plus, le secteur financier, grâce à l’IA, peut traiter les transactions en temps réel, ce qui permet au secteur des paiements de traiter des transactions importantes avec une grande précision et de faibles taux d’erreur.

Le secteur financier, y compris les banques, le commerce et d’autres entreprises de technologie financière, utilise l’IA pour réduire les coûts opérationnels, améliorer la productivité, améliorer l’expérience des utilisateurs et améliorer la sécurité.

Avantages de l’IA et du ML dans la finance

Les avantages de l’IA et du ML tournent autour de leur capacité à travailler avec divers ensembles de données. Jetons donc un coup d’œil à d’autres façons dont l’IA et le ML ouvrent la voie à cette industrie :

De meilleures informations avec l’automatisation :

Compte tenu de la façon dont les gens investissent leur argent dans l’automatisation, l’IA a un impression significatif sur le paysage des paiements. Il améliore l’efficacité et aide les entreprises à repenser et à reconstruire leur processus. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l’IA pour réduire le traitement des cartes de crédit (information de traitement des cartes gettrx dot com pour les commerçants) temps, augmentez l’automatisation et améliorez de manière transparente les flux de trésorerie.

Décision mieux informée :

Vous pouvez prédire l’optimisation des crédits, des prêts, de la sécurité, des échanges, de la cuisson et des processus grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique.

Erreur humaine réduite :

L’erreur humaine a toujours été un énorme problème; Cependant, avec les modèles d’apprentissage automatique, vous pouvez réduire les erreurs humaines par rapport aux humains effectuant des tâches répétitives.

Authenticité et Sécurité :

Intégrer la sécurité et la facilité d’utilisation est un défi que l’IA peut aider à surmonter. Commerçants et purchasers veulent un système de paiement easy d’utilisation et authentique.

Jusqu’à présent, les purchasers devaient effectuer diverses actions pour s’authentifier afin de finaliser une transaction. Cependant, avec l’IA, les fournisseurs de paiement peuvent faciliter les transactions et les purchasers ont un faible risque.

Pression de travail réduite :

L’IA peut effectuer efficacement un quantity élevé ; des tâches exigeantes en main-d’œuvre comme la suppression rapide de données et le formatage d’éléments. En outre, les entreprises basées sur l’IA sont ciblées et efficaces ; ils ont un coût opérationnel minimal et peuvent être utilisés dans des domaines tels que :

• Rôles centrés sur le consumer
• La gestion
• Stratégie d’entreprise
• Tâche créative

Créer plus de valeur:

Les modèles d’IA et d’apprentissage automatique peuvent générer plus de valeur pour leurs purchasers. Par exemple:

• Les banques peuvent prédire quelles transactions sont frauduleuses
• Les agences de prêt peuvent supposer quels purchasers ne seraient pas en mesure de rembourser
• Les portefeuilles d’investissement peuvent réagir plus rapidement pour augmenter le retour sur investissement

Amélioration de l’expérience consumer : en utilisant des bots, les secteurs financiers comme les banques peuvent éliminer le besoin de faire de longues information d’attente. Les passerelles de paiement peuvent automatiquement atteindre de nouveaux purchasers en rassemblant leurs données historiques et en prédisant le comportement des utilisateurs. En outre, Ai utilisé dans la notation de crédit aide à détecter les activités frauduleuses.

Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’IA dans le secteur financier :

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont utilisés de différentes manières dans le secteur financier. Certains d’entre eux sont:

Automatisation des processus :

L’automatisation des processus est l’une des functions les plus courantes, automobile la technologie permet d’automatiser le travail manuel et répétitif, augmentant ainsi la productivité.

De plus, l’IA et le ML peuvent facilement accéder aux données, suivre et reconnaître des modèles et interpréter le comportement des purchasers. Cela pourrait être utilisé pour le système de help consumer.

Minimiser les fraudes par carte de débit et de crédit :

Les algorithmes d’apprentissage automatique aident à détecter les fonds transactionnels en analysant divers factors de données qui passent généralement inaperçus pour les humains. Le ML réduit également le nombre de fake rejets et améliore les approbations en temps réel en évaluant le comportement du consumer sur Web.

En plus de repérer les activités frauduleuses, la technologie alimentée par l’IA est utilisée pour identifier le comportement suspect des comptes et les activités frauduleuses en temps réel. Aujourd’hui, les banques disposent déjà d’un système de surveillance formé pour capturer les données historiques de paiement.

Réduire les refus de fausses cartes :

Les transactions de paiement refusées à la caisse peuvent être frustrantes pour les purchasers, ce qui a d’énormes répercussions sur les banques et leur réputation. Les transactions par carte sont refusées lorsque la transaction est signalée comme frauduleuse ou que le montant du paiement dépasse la limite. Des systèmes basés sur l’IA sont utilisés pour identifier les problèmes de transaction.

Remark l’IA change le paysage du traitement des paiements en ligne :

L’afflux de l’IA dans le secteur financier a soulevé de nouvelles inquiétudes quant à sa transparence et à la sécurité des données. Les entreprises doivent être conscientes de ces défis et suivre les mesures de sauvegarde :

Sécurité et conformité :

L’un des principaux défis de l’IA dans la finance est la quantité de données recueillies sous des formes confidentielles et sensibles. Le bon partenaire de données fournira diverses choices et normes de sécurité et protégera les données avec la certification et les réglementations.

Transparence et confiance :

La création de modèles d’IA en finance qui fournissent des prévisions précises ne réussit que si elles sont expliquées et contains par les purchasers. De plus, étant donné que les informations des purchasers sont utilisées pour développer de tels modèles, ils veulent s’assurer que leurs informations personnelles sont collectées, stockées et traitées en toute sécurité.

Il est donc essentiel de maintenir la transparence et la confiance dans le secteur financier pour que les purchasers se sentent en sécurité avec leurs transactions.

Améliorer les modèles commerciaux:

Outre la easy mise en œuvre de l’IA dans le secteur de la finance en ligne, les leaders du secteur doivent être capables de s’adapter aux nouveaux modèles de travail avec de nouvelles opérations.

Intégrations de données :

Les establishments financières travaillent souvent avec d’importants ensembles de données non organisés dans des silos verticaux. De plus, connecter des dizaines de composants de pipeline de données et des tonnes d’API en plus de la sécurité pour tirer parti d’un silo n’est pas facile. Ainsi, les establishments financières doivent s’assurer que leurs données collectées sont structurées de manière appropriée.

Et après?

L’IA et le ML sont sans aucun doute l’avenir du secteur financier ; le vaste quantity de processus, de transactions, de données et d’interactions impliqués dans la transaction les rend idéaux pour diverses functions. En intégrant l’IA, le secteur financier obtiendra de vastes capacités de traitement de données aux meilleurs prix, tandis que les purchasers bénéficieront d’une expérience consumer améliorée et d’une sécurité améliorée.

Bien sûr, la puissance de l’IA peut être réalisée dans les transactions bancaires, qui reposent sur l’utilisation de l’organisation. Aujourd’hui, l’IA est très avancée, mais nous pouvons lever ses défis en utilisant la technologie. Enfin, l’IA sera l’avenir de la finance – vous devez être prêt à embrasser sa révolution.

Crédit d’picture en vedette : Photograph d’Anna Nekrashevich ; Pexel ; Merci!