Mặc dù không giới hạn trong thế giới fintech, nhưng Trí tuệ nhân tạo là một khía cạnh quan trọng đối với nhiều tổ chức và công ty khởi nghiệp fintech theo nhiều cách khác nhau. Nói một cách đơn giản nhất có thể, trí tuệ nhân tạo là trí thông minh do máy móc thể hiện. Điều này có thể diễn ra theo nhiều cách khác nhau, cho dù đó là người chơi khác trong trò chơi máy tính hay thậm chí là Alexa của bạn, cũng như có ý nghĩa rộng hơn trong các ngành tài chính, trong số nhiều ngành khác.
AI chắc chắn không phải là một ý tưởng mới và đã xuất hiện ít nhất từ ​​những năm 1950 và lâu hơn nữa trong thuật ngữ khoa học viễn tưởng. Tất nhiên, máy tính không hoàn toàn giống như bây giờ và là những cỗ máy lớn chứa đầy phòng hơn là có thể đặt trên máy tính xách tay của bạn. Tuy nhiên, vào thời điểm đó mọi người bắt đầu ấp ủ ý tưởng về trí tuệ nhân tạo có thể là gì. Claude Shannon đã xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ vua”, và Alan Turing lần đầu tiên đề xuất “trò chơi bắt chước”, sau này được gọi là bài kiểm tra Turing (bài kiểm tra khả năng máy tính thể hiện hành vi thông minh tương đương với con người. mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên được xây dựng vào năm 1951 bởi Marvin Minsky và Dean Edmunds, và vào năm 1952, Arthur Samuel phát triển chương trình chơi cờ caro đầu tiên trên máy tính và là chương trình đầu tiên tự học.

Tất nhiên, AI đã trải qua một chặng đường dài kể từ đó và hiện được sử dụng cho nhiều hoạt động khác nhau. Các fintech đặc biệt quan tâm đến việc phát triển nó hoặc tự sử dụng nó, vì nó có rất nhiều trường hợp sử dụng có lợi. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số trong số chúng và giúp bạn hiểu AI thực sự là gì.

Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning

Mặc dù hai thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau, AI và Machine Learning là hai thứ khác nhau và mặc dù rất giống nhau nhưng cách hoạt động hơi khác nhau. Trí tuệ nhân tạo thực sự là chiếc ô mà Máy học mang lại, khiến ML chỉ là một loại AI. Nói một cách đơn giản nhất có thể, ML đề cập đến bất kỳ phân tích nào “học” các mẫu trong dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn của chuyên gia phân tích là con người. Vì vậy, chẳng hạn, bạn cần máy của mình để có thể phân biệt giữa ảnh chó và mèo. Ban đầu, bạn sẽ giới thiệu cho bot một bộ hình ảnh và nói với nó rằng một con là mèo và con kia là chó. Nó sẽ xem xét và sắp xếp các hình ảnh thành “mèo” và “chó” để tìm kiếm các mẫu thống kê trong dữ liệu cho phép nó làm như vậy và tạo ra thuật toán của riêng nó. Máy tính có thể gặp một số sai sót, vì vậy bạn quay lại và sửa nó cho phép máy học. Theo cách tương tự, con người có thể sử dụng kinh nghiệm để học hỏi, máy tính cũng vậy và máy tính càng nhận được nhiều dữ liệu thì nó càng trở nên chính xác hơn. Đó, trong điều cơ bản nhất của nuthells, là cách hoạt động của máy học và quá trình này được áp dụng rất rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta ở những nơi mà bạn có thể không nghĩ tới. Ví dụ: lọc các email spam của chúng tôi, các đề xuất tự động sửa và thậm chí trong các đề xuất Netflix của bạn.

Mặt khác, trí tuệ nhân tạo bắt chước trí thông minh của con người, đến mức không thể, hoặc ít nhất là rất khó để có thể phân biệt được sự khác biệt giữa hai thứ này. Bạn sẽ không cần phải lập trình trước AI như với Học máy và sử dụng các thuật toán có thể hoạt động với trí thông minh của riêng chúng. AI có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp khác nhau, trong khi học máy có phạm vi hạn chế, chỉ thực hiện các tác vụ bạn đã đào tạo để thực hiện. Về lý thuyết, AI sẽ không ngừng học hỏi và có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào giống như cách con người làm (nếu không muốn nói là tốt hơn). Một số ứng dụng của AI trong thế giới thực là Trợ lý giọng nói như Siri và các trình phát do máy tính tạo ra trong các trò chơi và thậm chí là lái tự động trên máy bay.

Các trường hợp sử dụng AI

AI có rất nhiều ứng dụng thực tế không chỉ trong ngành fintech mà còn trong thế giới tài chính rộng lớn hơn, và thậm chí cả thế giới rộng lớn hơn thế nữa. Ý chính chung của Ai là nó giải quyết các vấn đề; nó cho phép các công ty tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc. Theo dự đoán của Autonomous Research, công nghệ AI sẽ cho phép các tổ chức tài chính giảm 22% chi phí hoạt động vào năm 2030. Việc áp dụng AI cho phép ngành tạo ra môi trường tốt hơn cho khách hàng, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn thông qua nhiều hoạt động khác nhau.

Trong nhiều trường hợp, ứng dụng thực tế của AI là để làm với dữ liệu và cho phép các công ty phân tích dữ liệu đó theo cách có lợi hiệu quả. Các tổ chức, đặc biệt là các tổ chức tài chính, thường sẽ có các luồng dữ liệu về người tiêu dùng của họ, nhưng sẽ hiếm khi làm được nhiều với nó do mất thời gian xem xét và phân tích để tìm ra bất kỳ điều gì có ý nghĩa. Đây là lúc trí tuệ nhân tạo xuất hiện, vì AI và máy học rất hiệu quả trong việc phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, sau đó lấy dữ liệu đó và đưa ra kết luận hoặc đề xuất hành động.

Một ví dụ cụ thể về việc áp dụng AI với dữ liệu là để các ngân hàng quyết định xem ai đó có đáng tin cậy hay không. Các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác muốn có thể cung cấp tín dụng cho khách hàng của họ, nhưng họ muốn có thể định giá cho nó một cách phù hợp, tức là họ không muốn tính phí quá cao đối với những khách hàng đáng tin cậy hoặc tính phí thấp hơn những khách hàng có thể gặp nhiều rủi ro hơn. Theo truyền thống, để xác định mức độ tín nhiệm của ai đó, bạn sẽ xem xét điểm tín dụng của họ, dữ liệu phòng tín dụng do các cơ quan như Experian lưu giữ. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng AI, các tổ chức này có thể xem xét dữ liệu khách hàng của chính họ mà họ có và đưa ra kết luận từ đó. Từ những danh mục lớn dữ liệu người tiêu dùng này, AI có thể suy ra các loại mối quan hệ khác nhau. Các chi tiết như công việc của bạn, nơi bạn sống hoặc nơi bạn làm việc là những nguồn rõ ràng hơn, nhưng có một lập luận rằng ngay cả những chi tiết như nhà cung cấp email của bạn là ai cũng có thể cho thấy ít nhiều mức độ đáng tin cậy.

Một cách khác mà phân tích dữ liệu của AI có thể được sử dụng là để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Như đã nói trước đây, các giải pháp AI và máy học có thể phản ứng với dữ liệu mà chúng được hiển thị trong thời gian thực, tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ và thậm chí có thể nhận ra hoạt động gian lận. Như bạn có thể tưởng tượng, điều này cực kỳ có lợi cho thế giới tài chính vì số lượng giao dịch kỹ thuật số không thể tin được diễn ra hàng giờ, với mức độ an ninh mạng cao hơn và khả năng phát hiện gian lận thành công là điều cần thiết. AI loại bỏ gánh nặng của công việc khỏi các nhà phân tích gian lận, cho phép họ tập trung vào các trường hợp cấp cao hơn trong khi AI kiểm tra nền xác định các vấn đề nhỏ hơn. Một ví dụ về cách AI có thể phát hiện thông qua là bằng cách phát hiện sự bất thường, vì vậy quay trở lại kịch bản ngân hàng của chúng ta, có lẽ một người đã cố gắng đăng ký 10 khoản vay giống nhau trong 5 phút, máy tính AI sẽ có thể phát hiện ra điều này là bất thường và gắn cờ nó lên như đáng ngờ. Máy có cảm giác cơ bản về điều gì là “bình thường” và khi có điều gì đó sai lệch, nó có thể xác định và xem xét nó.

Các trường hợp sử dụng khác của AI bao gồm hỗ trợ khách hàng tự động. Tất cả chúng ta đã quen với việc nhìn thấy các hộp trò chuyện bật lên ở cuối màn hình khi chúng ta duyệt Internet và tất nhiên đây là những bot AI được cài sẵn và sẵn sàng trợ giúp. Các công ty có thể chỉ cần tải lên các câu hỏi thường gặp nhất của họ và cho bot biết câu trả lời cần đưa ra, đồng thời hướng dẫn bot giới thiệu khách hàng ở nơi khác về các vấn đề phức tạp hơn. Có thể trả lời các câu hỏi thường gặp về công ty hoặc sản phẩm / dịch vụ mà công ty cung cấp sẽ mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, vì họ nhận được câu trả lời cho câu hỏi của mình ngay lập tức, cũng như tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho công ty khỏi phải tuyển dụng một người nào đó để ngồi và nhập câu trả lời, hoặc có thể nhờ một nhân viên hướng sự chú ý của họ vào nơi khác.

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây