Reading Time: 40 mins

Hoe zorgt AI voor voortdurende innovatie in de financiële wereld?

Hoe zorgt AI voor voortdurende innovatie in de financiële wereld

Hoe zorgt AI voor voortdurende innovatie in de financiële wereld?

De financiële sector ondergaat een transformatie waarbij AI, data en deep learning een rol spelen. Deze blog zal u een overzicht geven van waar het allemaal om gaat. En wat AI in de toekomst betekent voor het bankwezen en de financiële sector.

De invloed van AI neemt voortdurend toe in de wereld om ons heen; geen industrie blijft er onaangeroerd door. Of het nu gaat om het leger, het onderwijs, forensisch onderzoek, wetenschappelijk onderzoek, amusement, human resources, toerisme, gezondheidszorg of de financiële sector, de impact van AI vinden we vandaag overal terug. Het helpt deze bedrijfsmodellen transformeren en meer consumenten te genereren door het productaanbod te verbeteren.

En tegenwoordig, het concept van AI in het bankwezen en financiën krijgt vooral meer aandacht vanwege het enorme onbenutte potentieel en de talloze voordelen. Verschillende bedrijven en aanbieders over de hele wereld zetten AI in hoog tempo in in de financiële sector om het beste uit dit idee te halen en de talrijke mogelijkheden ervan te benutten om hun dienstverlening transparant, betrouwbaar, ordelijk, eerlijk en voor iedereen gemakkelijk toegankelijk te maken.

In deze blog belichten we daarom het effect van AI op de financiële sector en gaan we dieper in op hoe AI een drijvende kracht is achter innovatie in deze richting.

Let's get started.

Introductie van AI in Bankwezen en Financiën

AI transformeert niet alleen verschillende bedrijfsmodellen. Het hervormt ook de manier waarop bedrijven en ondernemingen gegevens genereren en deze inzichten gebruiken om hun bereik en merkimago te bevorderen en uit te breiden. En door het gebruik van AI in het bankwezen en de financiële wereld
,
kunnen we nu de handelsmarkt verbeteren, wrijving verminderen, efficiëntie genereren, en de groei van verschillende gebieden zoals krediet en op blockchain gebaseerde financiering, commerciële eenheden en op crypto gebaseerde industrieën stimuleren.

AI in combinatie met datamanagement en ML kan leven blazen in het min of meer constante en stagnerende karakter van de financiële sector. Zij kan de resultaten versterken en de weg effenen voor een bredere toepassing van talrijke innoverende ideeën en de wijze waarop wij deze kunnen gebruiken om de potentiële risico's in de financiële wereld te verminderen.

We moeten ook op de uitkijk staan als AI in banken en financiën ook deze reeds bestaande risico's kan versterken. Het zou ook een paar nieuwere risico's kunnen introduceren en het werk in deze sector uitdagender en vol gevaren en virtuele datahacking kunnen maken.

Maar dat weerhoudt ons er niet van de talloze mogelijkheden op dit gebied te verkennen. Voorlopig weten we dat de toepassing van AI in de financiële sector de wereld aanzienlijk helpt groeien dankzij de beschikbaarheid van overvloedige gegevens en de voortdurend toenemende betaalbaarheid van computers en supercomputers. En het lijdt geen twijfel dat deze trend de komende jaren een grotere hit zal worden, vooral van 2024 tot 2030. 2022 is al begonnen met de transformatie die AI in het bankwezen en financiën in deze industrie.

Dus, om verder te begrijpen hoe AI het bank- en financiewezen revolutioneert en de verschillende aspecten van deze technologie in detail te begrijpen, laten we de verschillende elementen doornemen waaruit deze wereldwijd reforming enactment.

Wat zijn AI en ML?

AI of Artificiële Intelligentie verwijst naar de compilatie en combinatie van computers en machinesystemen die zijn geprogrammeerd om hoofdzakelijk de handelingen en activiteiten van een mens na te bootsen en uit te voeren. De centrale ambitie en het centrale thema van AI zijn de mogelijkheden van de menselijke arbeidsvaardigheid te vergroten en deze tot een enorm krachtig, heilzaam en transformerend goed op mondiaal niveau te maken.

AI heeft een subgroep die bekend staat als ML of Machine Learning. Dit gebied is verantwoordelijk voor het creëren en ontwikkelen van systemen en computerverbindingen die kunnen leren van de verschillende modellen door het extraheren en verzamelen van gegevens voor hun informatieconsumptie. ML is ook gericht op het verbeteren van de handicaps die bestaan in de kanalen en modellen waarop het werkt, zonder afhankelijk te zijn van de tussenkomst en toegankelijkheid van menselijke vaardigheid en kracht, d.w.z. het samenstellen van programma's en codering.

Tegenwoordig worden de behoeften en voorwaarden voor het opzetten van een succesvolle onderneming in de financiële sector voortdurend herzien door AI. Er zijn tal van uitstekende mogelijkheden in de wereld van financiën en geldbeheer door de toepassing van AI en ML. Voordelen zoals het gebruik van kunstmatige intelligentie om investeringen van klanten te koppelen aan hun persoonlijke doelstellingen en het gebruik van machine learning om de operationele efficiëntie te verbeteren, zijn enkele van de genoemde voordelen uit deze eindeloze lijst.

En gezien hun veelzijdigheid in het werken met verschillende gegevensmodellen, of die nu verband houden met statistiek, ecologie, technisch onderzoek, chemische halfwaardetijden, of handel en financiën, lijdt het geen twijfel dat AI een gevestigde partner kan worden in de financiële industrie. Wij kunnen gebruik maken van de verschillende voordelen van
AI in banken en financiën
door schaalbaarheid te stimuleren, bedrijfsmodellen te vernieuwen en het personeelsbestand een nieuwe vorm te geven.

De jargons van AI-, ML- en DL-afbeeldingen ontsluiten

AI, ML en DL: de jargons ontsluiten

Leer de verschillen tussen AI, ML en DL en hoe bedrijven er gebruik van kunnen maken.

Lees verder

ERP Financiën

Financiën verwijst naar de handelingen en onderzoeken om het verkeer, de investeringen en het beheer van geld en valuta te bestuderen. En naarmate we dieper ingaan op het basisconcept van geldbeheer in de financiële wereld, worden termen als lenen, lenen, prognose, budgettering, sparen, passiva, activa en beleggen alomtegenwoordig.

In het bedrijfsleven en de commerciële handel zijn de financiën het ondersteunende zenuwstelsel van elke organisatie. Het is de ruggengraat voor de behandeling van de cruciale economische aspecten die nodig zijn om de handel en het bedrijf succesvol te laten verlopen. Deze omvatten de aankoop van grondstoffen en activa, de betaling van voorraden en werknemers, en het in kaart brengen van de toekomstige zakelijke vooruitzichten en uitbreidingsplannen.

Wat is ERP in financiën?

ERP (Enterprise Resource Planning) is het perfecte voorbeeld van hoe AI in het bank- en financiewezen kan een waardevolle functie blijken te zijn in de financiële afdeling. Het is de naam van de software die door organisaties wordt gebruikt als hulpmiddel bij hun financieel beheer. Het helpt hen bij het bijhouden van hun boekhouding, projecten, inkoopprocessen, en diverse andere punten in de onderneming.

Back-office functies en operaties zoals boekhouding, supply chain management, inkoop, analyse, risicobeheer, enterprise performance management (EPM), financiën, etc., kunnen goed worden behandeld door ERP.

Maar voor veel afdelingen en bedrijven in de financiële sector en de IT-industrie kunnen ERP-systemen synoniem zijn met kostbare, omvangrijke en tijdrovende investeringen in hardware en infrastructuur. Maar als we de technologie van cloud computing en SaaS (Software-as-a-Service) combineren, kunnen we de voorhoede van het bedrijfsleven en de manier waarop zij denken en werken veranderen.

Door het ERP te vernieuwen met cloud- en geavanceerde AI-functies krijgen bedrijven en organisaties voortdurend toegang tot innovatieve ideeën voor hun werk en krijgen ze een sneller rendement op hun activa. Zij zal hun financiële investeringen en beheer uitbouwen door hun technologische eisen te vereenvoudigen en een nieuwe weg in te slaan met de invoering van AI in banken en financiën.

Datagedreven bankieren Hoe veranderen data het banklandschap

Datagedreven bankieren: hoe veranderen data het banklandschap?

In deze blogpost wordt kort uitgelegd hoe banken en financiële instellingen klantgerichtheid kunnen omzetten in een concurrentievoordeel door middel van datagestuurd bankieren. Wat zijn de verschillende gebruiksscenario's voor datagestuurd bankieren? En tot slot, hoe te beginnen.

Lees verder

AI en financiële activies

Een van de lastigste obstakels voor bedrijven bij de aanpassing van AI in het bank- en financiewezen is de toegang tot gegevens en de kwaliteit van de gegevens. De verspreiding van de gegevens gebeurt in RAM op meerdere servers. En aangezien gegevens sterk lijken op een applicatie, kunnen we AI in financiële activiteiten gebruiken om een snelle ROI te krijgen, feitelijke informatie in real-time en lage latente tarieven voor gegevenskwaliteit en -generatie. De prestaties blijven consistent en in evenwicht, zelfs bij pieken in de activiteit of pieken in het verkeer.

AI en financiële activiteiten staan ook voor de uitdaging om te voorzien in de behoefte aan talent. De wijsheid en de vaardigheden die nodig zijn om de markt te verslaan, liggen gewoonlijk ver uit elkaar. De organisaties en bedrijven moeten dus voorrang geven aan de activa en capaciteiten die zij voor hun bedrijfsmodel willen gebruiken. En als ze dat eenmaal hebben besloten, is het aan hen hoe ze dat op hun werkplek gaan toepassen om de komende jaren een optimale output te krijgen.

Het concept van het uitlokken van empathie door middel van gegevens in de financiële wereld

AI is ook zeer bevorderlijk voor het aanwakkeren van empathie onder de mensen in uw financiële onderneming. In de wereld van vandaag, waarin digitalisering en virtuele marketing zich vanwege hun enorme voordelen als een lopend vuurtje verspreiden, passen veel bedrijfsleiders zich snel aan machinaal leren en gegevensinterpretatie aan om de dynamische aard van de markt te voorspellen. En door het gebruik van
AI in bankieren in financiën
om empathie en medeleven te bieden aan uw klanten, kunt u hen inspireren en motiveren om uw diensten te verkiezen boven die van uw concurrenten.

Maar het is gemakkelijker gezegd dan gedaan. De gegevens die u verzamelt uit e-mailmarketing, mobiele messaging, kanaaladvertenties, communicatie op cross-platforms, enz. zijn omvangrijk. En u moet ze nauwkeurig beheren om de doelstelling en de vraag van de gebruikers in de vaak veranderende markt te lokaliseren. De talrijke uitdagingen in dit proces kunnen een verschrikkelijke beperking vormen als u geen efficiënte methode hanteert om ze aan te pakken. Gelukkig lost AI ze allemaal op. Hier is hoe:

  • U kunt in korte tijd tonnen consumentengegevens probleemloos beheren.
  • Iet is ideaal om de voortdurende verandering van gegevens te registreren en weerspiegelt de realiteit van de dynamiek van de financiële sector.
  • U kunt een real-time beeld krijgen van hoe een gebruiker op uw dienst reageert en welke maatregelen u kunt nemen om dit resultaat te verbeteren.

AI en empathische marketing

Het nemen van maatregelen en de uitvoering ervan vergen veel input, vervelende berekeningen en veel onderhoud op industrieel niveau in het financiële bedrijf of de financiële onderneming. Het handhaven van de relevantie van de innemende factoren en het bijwerken van uw systeem met de gedragsgegevens van uw klanten en geabonneerde begunstigden vereisen dat u een holistische opvatting van het commerciële gebied handhaaft. En niets anders dan AI kan je hier helpen. Taken zoals het luisteren naar elke klant en het oplossen van hun vragen, het inspelen op de behoeften van volgers die negatief reageren op je merk, en het creëren van gepersonaliseerde en gebruiksvriendelijke ervaringen voor iedereen zouden bijna onhaalbaar zijn zonder AI.

Door middel van AI in bakken en financiën en ML-software en -tools, kunt u die gebruikers uit het publiek vinden die van uw diensten genieten en positieve recensies over uw producten hebben gegeven. U kunt de marketeer-consument band met hen verder ontwikkelen en hun ervaring personaliseren door aandacht te besteden aan hun eisen en meningen. Het koesteren van de waarderingen van uw klanten en het werken aan het oplossen van de nadelen maakt u een betrouwbare ondernemer in hun ogen en helpt u morele steun te krijgen in ruil voor de empathie die u hen biedt. Het vermindert de stijfheid in uw onderneming en opent een nieuwe weg voor het genereren van inkomsten.

Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn

Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn

AI-ontwikkeling is nu volwassen aan het worden en belooft veel goeds voor bedrijven van elke omvang. Deze blog behandelt de belangrijkste AI-trends voor bedrijfsinnovaties, voorspellingen van experts over de toekomst van AI.

Lees verder

Voordelen van financiële AI


Hier zijn enkele van de voordelen van het gebruik van

AI in bakken en financiën

:

1) Nauwkeurigheid

  • Vermindering van risicogerelateerde gebeurtenissen
  • Vermindering van fouten bij geautomatiseerde taken
  • Verbeterde prognose, planning en nauwkeurigheid van modelprogrammering en -kaarten

2) Productiviteit

  • Snellere inzichten en gegevenswaarden
  • Minder tijd voor de ontwikkeling van verhaallijnen en feitelijke verslagen
  • Verhoogde productiviteit van werknemers
  • Minder tijd nodig voor het opstellen en controleren van financiële overzichten
  • Snellere afronding van de maandelijkse financiële afsluiting

3) Zakelijke waarde

  • Creëert een gezonde competitieve sfeer voor beter werken
  • Versterking van het personeelsbestand door doordachte planning, zoals het aanpakken van lacunes in talent, het in kaart brengen van salariskosten, enz.
  • Een beter en diepgaander inzicht in de prestatieniveaus van de onderneming en hoe deze te verbeteren
  • Meer winstgevendheid door het herkennen van de hogere en lagere winstniveaus en succesgebieden binnen de onderneming
Hoe helpt MLOps financiële diensten om de groei te versnellen?

Hoe helpt MLOps financiële diensten om de groei te versnellen?

In dit artikel leert u hoe u de groei van uw financiële dienstverlening kunt versnellen door operationele uitmuntendheid met snelle, schaalbare en meetbare efficiëntie die wordt geleverd via MLOps-technologie.

Lees verder

Hoe zorgt AI voor voortdurende innovatie in de financiële wereld?

Hier volgen enkele punten waardoor AI innovatie brengt in het domein van de financiële en banksector:

  • AI verbetert de klantenservice in de banksector. AI-aangedreven chatbots bieden klanten met succes zelfhulpoplossingen en verminderen de vertragingen in de dienstverlening voor elke klant. Het vermindert ook de druk om lange uren onvermoeibaar in de callcenters te werken.
  • AI verbetert de productiviteit in de financiële en de handelssector. Verschillende robotcomputers en -toestellen verhogen de kracht van het werk en verlagen tegelijkertijd de kosten. Het helpt de bedrijven hun budget in te krimpen en te investeren in het oogsten van nieuwe en nuttige ideeën om beoordelingen van de gebruikers te krijgen en ze snel te implementeren.
  • AI biedt risicobeheer in de financiële sector. Het beheer van gestructureerde en ongestructureerde gegevens is voor mensen een grote uitdaging. Maar met behulp van AI-instrumenten kunnen we probleemgevallen en historische gevallen analyseren zonder ons in het zweet te werken en kunnen we nauwkeurige voorspellingen doen over verschillende situaties.
  • AI in het bank- en financiewezen voorkomt de verspreiding van fraude. Oplichting met kredietkaarten via onlinetransacties is nu gemakkelijk op te sporen en te identificeren. Wij kunnen er dan ook op vertrouwen dat de nodige autoriteiten onmiddellijk maatregelen in die richting zullen nemen en onze gegevens en ons geld zullen beschermen tegen diefstal.
  • AI stimuleert de handel door middel van intelligente handelssystemen. Zij kunnen gestructureerde en ongestructureerde gegevens monitoren en resultaten sneller dan ooit verwerken. Aandelenvoorspellingen en cryptocurrency voorspellingen zijn nu accurater. Bovendien is het voor de overheid eenvoudiger geworden om uitkeringsregelingen te reguleren om de ontwikkeling van de handel in de financiële sector vanuit het oogpunt van het publiek te bevorderen.
  • AI voorspelt de kredietwaardigheid van kredietnemers. Met geautomatiseerde AI/ML-capaciteiten kan een oplossing voor kredietacceptatie, gericht op het vooraf kwalificeren van leads en het nemen van geautomatiseerde kredietbeslissingen voor banken en financiële instellingen, kredietverstrekkende bedrijven helpen de totale kredietkosten te verlagen door de kwaliteit van de uitbetalingen van leningen te verbeteren.


Voorbeelden van

AI in banken en financiën

Nu AI de markt verovert met zijn frisse innovaties en technische vooruitgang, implementeren merken en bedrijven wereldwijd AI in hun diensten en producten om bij te blijven met de constante veranderingen en nieuwste trends. Verschillende AI-machines en AI-gestuurde innovaties worden de noodzaak van het uur voor ondernemers en bedrijfsleiders die aan de top van de financiële sector willen blijven en het beste uit dit project willen halen.

Enkele recente voorbeelden van financiële AI zijn:

  • Organisaties maken gebruik van de nieuwste cloudtechnologie om het handmatige ERP-systeem te automatiseren en van ingebouwde AI-tools om het proces te versnellen. Deze vernieuwde systemen kunnen fraude opsporen of rekeningen op elkaar afstemmen met behulp van geautomatiseerde gegevensinvoer, zoals gegevens over leveranciers, aangekochte materialen, geraamde kosten, enz. Zij kunnen ook fysieke facturen scannen en in een mum van tijd de cruciale informatie en details traceren.
  • AI in banken en financiën heeft bedrijven geholpen bij het gebruik van automatische financiële afsluitprocessen om de activiteiten van hun werknemers om te zetten van handmatig naar geautomatiseerd. Dankzij onbevooroordeelde prognoses en scenariomodellering zijn gegevensverzameling, -analyse, -strategie en -uitvoering tien keer gemakkelijker, goedkoper, nauwkeuriger en sneller geworden.
  • Veel bedrijven maken ook gebruik van AI-gestuurde digitale assistenten om hun proces van informatie verzamelen en werk doen eenvoudiger en transparanter te maken. Het heeft het hele proces van het onthouden van complexe query taal voor interactie met het ERP-systeem minder moeizaam gemaakt.

Risico's van het niet opnemen van AI in financiën

Volgens een rapport gepubliceerd door
Oracle Monkey en Machines
is ongeveer
91 procent
van de Gen Z werknemer en
83 procent
van de Millenials hebben vertrouwen in AI-technologie en robots voor het beheer en onderhoud van hun financiën. En, in ieder geval
87 procent
van de ondernemers en leiders in het bedrijfsleven denkt dat niet investeren in financiële AI riskant is voor bedrijven en merken wereldwijd.

Deze organisaties kunnen uiteindelijk geconfronteerd worden met diverse andere problemen en obstakels, zoals:

MOGELIJKE RISICO'S BETROKKEN PERCENTAGE SCHATTING
Gestreste werknemers en een ongezonde werkplek 36 procent
Onnauwkeurige rapportage en optelling van gegevens 35 tot 36 procent.
De daling van de productiviteit van de personeelsleden 35 procent
Achterstand op concurrenten op de markt 44 procent.
Minder aantrekkelijk worden voor de volgende generatie gebruikers 17 tot 21 procent.
Hoe wordt data-analyse gebruikt in de financiële en banksector?

Hoe begin je eraan?

Investeren in op financiën gebaseerde AI kan in het begin intimiderend en enigszins verwarrend zijn. Het kan een aanzienlijke invloed op je hebbenr zakelijke carrière en de algemene productiviteit van uw bedrijf of onderneming. Om een goede
voorsprong te hebben
en een stevige voet aan de grond te houden in
deze industrie, vergeet dan niet om deze feiten in overweging te nemen alvorens te beginnen:

1. De beste toestellen voor machinaal leren

Er zijn tal van ML-tools op de markt om AI in de financiële wereld te implementeren. U moet dus kiezen voor de beste use-case en goed gedefinieerde functies om uw marketing en bedrijf verder uit te breiden op dit gebied. ML taken die
43% goedkeuring, 39% prognose en budgettering, 38% naleving, en 38% rapportage
zijn ideale keuzes.

2. De juiste vaardigheden in AI

Dit zijn enkele van de cruciale en hogere vaardigheden waarnaar u moet kijken voordat u een AI voor financiering selecteert:

  1. Het moet de meeste handmatige boekhoudtaken afhandelen.
  2. Het moet in staat zijn risicobeheer, bedrijfsstrategie en op gegevens gebaseerde communicatie te bieden.
  3. Het moet snel anomalieën opsporen.
  4. Het moet gegevens kunnen interpreteren, met belanghebbenden kunnen interageren en verhaalelementen bevatten.

3. Op maat gemaakte AI-apps en de met AI gebouwde ERP-systemen

Als u wilt investeren in AI in bankieren en financiën, kunt u kiezen voor de op maat gemaakte AI-apps of de met AI gebouwde ERP-systemen om het werk voor u te doen. Beide hebben voor- en nadelen en zijn gunstig op hun niveau.

Als u beschikt over een team van datawetenschappers en onderzoekers die goed vertrouwd zijn met de concepten en het ontwerpen van AI, kunt u altijd kiezen voor op maat gemaakte AI-apps en deze zelf vanaf nul ontwerpen, afhankelijk van uw vereisten.

Maar als u op zoek bent naar een meer kant-en-klaar systeem al met cloud-implementaties, zal AI-built ERP-systemen zijn de beste optie. Bovendien, als er een fout optreedt, zal het de verantwoordelijkheid van de cloud service provider zijn en niet van u in deze situatie.

Toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in het bankwezen

Opkomende risico's van het gebruik van AI in financiën

Alles heeft zijn gebreken en nadelen. Hetzelfde geldt voor AI in het bank- en financiewezen. Aangezien het spectrum voor het opnemen van financiële AI enorm aan het toenemen is, komen er ook tal van mogelijke risico's en uitdagingen in deze richting naar voren. De uitdagingen kunnen een breed scala aan elementen omvatten, zoals robuustheid van AI-modellen, verantwoordingsplicht in AI-systemen, mogelijke risico's van mitigatie-instrumenten, regelgevingsoverwegingen, verklarend vermogen, inzet van banen en posities, enz.

Deze opkomende tegenslagen vereisen snelle actie en moeten door de beleidsmakers in kaart worden gebracht en nader worden bestudeerd. In dit deel zullen wij ons dus concentreren op enkele van deze nadelen en trachten de oorzaken ervan te begrijpen.

1. Gegevensbeheer en vertrouwelijkheid

Gegevens vormen de bouwsteen van elke AI-gestuurde toepassing. Maar ongevraagd gebruik ervan kan verschillende niet-financiële risico's voor de ondernemingen en bedrijfsleiders met zich meebrengen. Deze uitdagingen kunnen betrekking hebben op mogelijke datapiraterij, ongepaste toegang tot en misbruik van privégegevens, oneerlijkheid achter het gebruik van door AI aangedreven instrumenten, en nog veel meer.

2. De vooringenomenheid van algoritmen en discriminatie in AI

Als AI-algoritmen op de juiste manier worden gebruikt, kunnen ze discriminatie en vooroordelen op het gebied van personeelsbeleid in de financiële sector tegengaan. Maar als de ML-modellen worden misbruikt voor het illegaal verhandelen van gegevens, kan dit leiden tot discriminatie in het algoritme. De modellen die vooringenomenheid in stand houden, zullen meer vooringenomen codes en modellen genereren, waardoor het systeem verder wordt gecorrumpeerd en uiteindelijk instort.

3. Beheer van de verantwoordingsplicht van het AI-systeem

Het bestuur en de transparante verantwoordingsplicht van op AI gebaseerde systemen zijn onontbeerlijk voor AI in het bank- en financiewezen. Maar als er vragen rijzen in verband met de betrouwbaarheid en de controle van deze modellen en methoden, kunnen de werking en de resultaten in een mum van tijd naar beneden worden gehaald. De conclusies die wij trekken ten aanzien van de verzamelde en gegenereerde gegevens zijn derhalve van cruciaal belang en mogen niet alleen afhangen van de bestaande governance- en toezichtsregelingen.

Het is heel goed mogelijk dat een AI zich in strijd met de eisen van de consumenten op de markt gedraagt. En als daar niets aan wordt gedaan, kan dat potentieel op grote schaal schade toebrengen aan de financiële sector. Daarom is ook de eindverantwoordelijkheid van de AI-systemen op dit gebied een even vitaal aspect.

De toekomst van data, handel en AI in het bank- en financiewezen

Deskundigen en specialisten hebben in verschillende artikelen en tijdschriften gezegd dat data en AI de wereld niet snel zullen veranderen. Niets zal onaangetast blijven door hun aanraking, en dingen zullen samenkomen om deel uit te maken van deze technologische trend. Maar hoe is het van toepassing op empathie in financiële marketing?

Wie goed kijkt, zal begrijpen hoe systemen van derden langzaam opgaan in systemen van nul partijen en de fabrikanten helpen een rechtstreekse en veilige verbinding met de ontvangers tot stand te brengen. Het zal ook de vraag naar het systeem van de eerste partij aanwakkeren, waarbij we ons baseren op de transparante gegevens die op grote schaal bij de consumenten worden verzameld.

Door geleidelijk de betekenis van nul- en eersterangsgegevenssystemen te verbeteren, zorgen websites en bedrijven nu voor transparantie tussen de klant en de dienstverlener. En AI-technologie helpt ook aanzienlijk bij deze procedure.

Door ervoor te zorgen dat de kijkers een eersteklas dienstverlening krijgen, communicatiekanalen die het publiek begrijpen en een gebruikersvriendelijke site-interface, neemt de vraag naar transparante en toegewijde diensten in het consumentendomein gestaag toe. Deze toename van de vraag naar duidelijkheid in de financiële sector is een van de belangrijkste factoren die ertoe hebben bijgedragen dat AI empathie in de marketing heeft gebracht en ondernemers en vooraanstaande investeerders in staat heeft gesteld hun cliënten met mededogen en vertrouwdheid te behandelen.

Casestudy

Getransformeerde risicobeoordeling van kredietportefeuilles voor een toonaangevende Aziatische bank

Lees verder

Afsluiten

AI in het bankwezen en de financiële sector kan geweldige resultaten opleveren in de financiële dienstverlening. En door AI en empathie te combineren, kunnen we significante resultaten boeken om het publiek te begrijpen en met hen in contact te komen en bevredigende oplossingen te bieden. Het kan ook de werking van de financiële ondernemingen moeitelozer, kostenefficiënter en moderner maken door hun nadelen te verminderen en nieuwe kansen te bieden om innoverende concepten op dit gebied toe te passen.

Maar het kan ook de bestaande problemen versterken en de toegang voor diverse piratengroepen vergemakkelijken of een verschrikkelijke fout in het gevestigde AI-systeem veroorzaken. Het gaat hier dus om de beleidsoverwegingen die kunnen helpen de orde en de gevestigde orde van de financiële AI te handhaven en misbruik ervan bij elke mogelijke stap te voorkomen.

En hoewel AI in de financiële wereld ons in de toekomst voor diverse problemen zou kunnen stellen, zullen deze nadelen onbeduidend lijken als je kijkt naar de onmogelijke hoeveelheid uitstekende mogelijkheden en vooruitzichten die er zijn. Wij moeten ons alleen op het risico concentreren om het systeem zo goed als perfect te houden en in het voordeel van de consument, en niet om onszelf ervan te weerhouden te groeien en dit oneindig robuuste en invloedrijke gebied te verkennen.

Tot slot, als u hulp zoekt bij het implementeren van een van de genoemde use cases met behulp van kunstmatige intelligentie, machine learning, of deep learning modellen, kunnen wij u helpen. Wat uw behoeften ook zijn, wij kunnen u helpen met onze data science en analytics diensten en uw betrouwbare partner worden. Meer weten? Praat met een van onze experts.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.