Cum transformă GenAI serviciile financiare prin „hiper-personalizare”

Michael Haney, șeful strategiei de produs la Tehnologii financiare Galileo, a spus că învățarea automată, combinată cu creșterea inteligenței artificiale generative, va introduce o nouă eră a productivității back-office și, în cele din urmă, va transforma modul în care organizațiile de servicii financiare folosesc datele pentru a oferi experiențe hiperpersonalizate.

Conversația dintre Haney și PYMNTS face parte din seria „Ce urmează în plăți: plăți și GenAI”.

Ne aflăm încă într-o eră în care organizațiile de servicii financiare adoptă învățarea automată (un subset al AI), a spus el. Dar, din ce în ce mai mult, organizațiile se îndreaptă către IA generativă și învățarea automată pentru a-și „supraîncărca” operațiunile de back-end pentru a spori productivitatea, eficiența și calitatea.

În timp ce învățarea automată necesită uneori intervenție manuală, deoarece utilizatorii modifică ei înșiși modelele și examinează care dintre ele au cele mai bune performanțe, modelele dobândesc capacitatea de a învăța și de a se adapta mai rapid pe măsură ce condițiile se schimbă, a explicat Haney.

În această zonă a învățării automate există tehnici numite rețele neuronale. Rețelele neuronale sunt o „încercare de a imita modul în care funcționează creierul uman și au adesea mai multe straturi”, a spus Haney. Cu cât sunt utilizate mai multe straturi, cu atât mai multă capacitate, eficiență, performanță și precizie pot fi îmbunătățite.

Progresele în IA generativă au dezvoltat potențialul învățării automate dincolo de „motoarele de reguli rigide și inflexibile” din trecut, care erau limitate la anumite tipuri de conținut. Metodele moderne se bazează pe transformatoare sau modele de învățare profundă, care pot prezice următorul cuvânt dintr-o propoziție sau ce imagine, videoclip sau muzică să ofere, a spus Haney.

„Creează un răspuns asemănător omului la niveluri pe care nu le-am mai văzut niciodată”, a spus el.

Vizualizarea datelor

Îndreptându-se spre plăți, Haney a spus că AI poate transforma serviciile financiare prin mai multe fluxuri de lucru și interacțiuni, printre care deservirea clienților - îmbunătățind și îmbunătățind productivitatea operațiunilor. Pe măsură ce instituțiile financiare și procesatorii de plăți caută să folosească acele date în moduri unice, acceptarea de către consumatori a partajării datelor va fi esențială, a spus el.

„Echipele operaționale iubesc datele, rapoartele, tablourile de bord și lucrurile de acest fel”, a spus Haney. „Încep să obțină capacitatea de a vizualiza datele prin interogări în limbaj natural.”

Aceste interogări în limbaj natural pot oferi informații valoroase, cum ar fi informații despre modul în care volumele plăților se schimbă în fiecare zi. Alte tehnologii generative bazate pe inteligență artificială, cum ar fi asistenții virtuali, oferă valoare atât clienților, cât și personalului băncii. De exemplu, în loc să fie nevoiți să parcurgă manuale care au o grosime de sute de pagini, angajații pot pur și simplu să tastați o întrebare în aplicațiile lor bazate pe inteligență artificială pentru a găsi cea mai bună modalitate de a îmbunătăți timpul de răspuns și de a servi în alt mod clienții. Apărarea împotriva fraudei este un alt caz de utilizare susținut prin analize automate.

Inteligența artificială generativă poate îmbunătăți, de asemenea, luarea deciziilor privind împrumuturile și alte interacțiuni, susținând gestionarea ciclului de viață al împrumutului, de la aplicații la colectarea creditelor, a spus el. În medii mai comerciale, AI îi ajută deja pe managerii de trezorerie din cadrul diferitelor bănci să examineze fluxul de numerar și modificările ratei dobânzii și să navigheze în riscul de lichiditate.

Hiperpersonalizarea va fi un produs secundar natural al inteligenței artificiale, a spus Haney, deși a avertizat că modelele trebuie examinate pentru a se proteja împotriva părtinirii. El a adăugat că, în mod tradițional, consumatorii au trebuit să navigheze manual printr-o multitudine de opțiuni de plată, cuprinzând totul, de la ACH la fire și, cel mai recent, opțiuni în timp real. A avea un „motor” care să îi ajute să-i ghideze rapid prin opțiuni se poate dovedi valoros.

„Consumatorii sunt adesea complet copleșiți de numărul de moduri diferite de a muta banii”, a spus el. „Au nevoie de aceste motoare pentru a-i ghida prin acel compromis între viteză, preț și risc și pentru a recomanda cel mai bun tip de șine de plată pe care ar trebui să le ia în considerare în funcție de tranzacția pe care încearcă să o facă.”

În mod similar, există și potențialul de a utiliza date structurate și nestructurate și context în timp real pentru a crea și a disemina următoarele cele mai bune oferte la punctul de vânzare. Noile cazuri de utilizare evoluează, de asemenea, în multe aspecte ale serviciilor financiare, inclusiv operațiunile de servicii pentru clienți, operațiunile de marketing și dezvoltarea de produse.

Modul în care evoluează tehnologia deschide noi posibilități.

„Unul dintre lucrurile pe care vom începe să le vedem este modelele lingvistice mari noi, verticalizate și specializate”, a spus Haney, adăugând că mai multe cazuri de utilizare a deciziilor vor fi semnele distinctive ale lunilor și anilor următori.

„Se vor întâmpla o mulțime de lucruri noi și interesante în acest an, dincolo de modelele în sine”, a prezis el.

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

Sursa: https://www.pymnts.com

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/