Artificial Intelligence en financiële technologie

Bedrijven in de financiële sector kunnen Artificial Intelligence (AI), ofwel kunstmatige intelligentie, gebruiken om gegevens uit meerdere bronnen te analyseren en te beheren om waardevolle inzichten te verkrijgen. Deze innovatieve resultaten helpen banken de uitdagingen aan te gaan waar ze elke dag mee worden geconfronteerd bij het leveren van dagelijkse diensten zoals betalingsverwerking.

Op dit moment speel kunstmatige intelligentie een cruciale rol. Het helpt de fintech (financiële technologie)-bedrijven namelijk om menselijke problemen op te lossen  en resultaten te verbeteren op een schaal die verder gaat dan de menselijke intelligentie. De vroege toepassing van kunstmatige intelligentie stelt fintech-bedrijven in staat om bedreigingen te identificeren, fraude te voorkomen, alledaagse taken te automatiseren en de kwaliteit van de service te verbeteren. Al deze leiden tot verbeterde efficiëntie en hogere winsten.

# Wat houden AI en fintech precies in?

Fintech (financiële technologie) is een door technologie ondersteunde innovatie in de financiële sector. Dit kan gaan van het beheer van financiële transacties tot fraudebestrijding. De duizelingwekkende toename van FinTech-bedrijven in de afgelopen jaren heeft consumenten persoonlijke manieren geboden om hun zuurverdiende geld te beheren op manieren die tien jaar geleden nog niet mogelijk waren. AI-aangedreven chatbots worden bijvoorbeeld gebruikt door fintech-bedrijven van alle groottes, van klantenservicemedewerkers tot verkoopmedewerkers.

De opkomst van financiële technologie is de afgelopen jaren inderdaad aanzienlijk toegenomen. Eigenlijk is het traditionele bankwezen te weten gekomen van ontwrichtende fintech-bedrijven en hun innovatieve oplossingen, door hun eigen technologieën te introduceren die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie en robotica om kosten te verlagen en pijnpunten voor consumenten aan te pakken.

# De voordelen van AI voor jouw bedrijf

De overeenkomsten tussen kunstmatige intelligentie en fintech zijn enorm. Verbeterde kennis en sociale mogelijkheden hebben hebben kunstmatige intelligentie technologie van de rand naar het centrum van het debat gedreven. Het brengt de persoonlijke benadering terug in het bankieren, die de afgelopen decennia wat verloren is gegaan door de dominantie van multinationale banken. Hieronder staat beschreven hoe kunstmatige intelligentie in de financiële sector de bedrijfsprocessen van banken kan verbeteren.

# 1. Automatisering van gegevens/kredietrisico beoordeling

Op kunstmatige intelligentie gebaseerde kredietscores zijn misschien wel het meest veelbelovend en relevant. In het kort komt kredietbeoordeling neer op een evaluatie van hoe goed een klant kan betalen en bereid is schulden af te lossen.

AI-beslissingen over kredietscores zijn gebaseerd op een heleboel gegevens, zoals het totale inkomen, de kredietgeschiedenis, transactie-analyses, werkervaring etcetera. In feite is de kredietbeoordeling een wiskundig model dat gebaseerd is op statistische methoden en rekening houdt met een grote hoeveelheid informatie. Het resultaat is dat kredietscores met behulp van kunstmatige intelligentie gevoelige, individuele kredietscore beoordelingen opleveren op basis van een aantal extra realtime factoren, waardoor meer mensen met inkomens potentieel toegang krijgen tot financiering.

# 2. Het opsporen van fraude

Met behulp van analysetools op basis van kunstmatige intelligentie worden gegevens voortdurend geanalyseerd om verdachte transacties op te sporen die mogelijk kunnen duiden op fraude. Door kunstmatige intelligentie kunnen gedragspatronen van gebruikers in de gaten worden gehouden en acties die afwijken van het normale worden geïdentificeerd en zouden deze kunnen wijzen op fraude pogingen of -incidenten. Deze gevallen worden vervolgens doorgegeven aan menselijke medewerkers voor overleg, waardoor zij veel tijd besparen.

# 3. Het verhogen van de veiligheid

Kunstmatige intelligentie in de financiële wereld is de drijvende kracht achter veel oplossingen om de beveiliging te verbeteren. Banken bieden bijvoorbeeld apps aan die alleen toegankelijk zijn met gezichts- of vingerafdrukherkenning. Dit wordt voor een groot deel mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie.

De kunstmatige intelligentie in fintech biedt oplossingen op basis van gedrag en kan leiden tot een revolutie in de financiële wereld. De kunstmatige intelligentie kan monitoren hoe een klant omgaat met zijn transacties en zijn typische gedrag bepalen. Stel dat een klant meerdere keren achter elkaar probeert om €5.000 van zijn rekening op te nemen op een plek dat niet een gebruikelijke locatie is, dan kunnen deze activiteiten door kunstmatige intelligente gestuurde leerprocessen als mogelijk fraude worden gedetecteerd en geblokkeerd.

# 4. Geautomatiseerde klantenservice

Een ander belangrijk gebied waar kunstmatige intelligentie technologieën voor tastbare waarde zorgen is klantenservice en relatiebeheer. Fintech-bedrijven kunnen kunstmatige intelligentie gestuurde chatbots gebruiken om snel antwoord te geven op vragen van klanten en de algehele ervaring die klanten hebben met hun producten en diensten te verbeteren. Dankzij deze chatbots kan de klantenservice op mensen worden afgestemd en kan deskundig advies worden geboden tegen lage kosten voor de organisaties.

Bovendien kunnen chatbots 24/7 beschikbaar zijn en nooit vrije dagen opnemen. De virtuele assistenten kunnen ook worden uitgebreid met kunstmatige intelligentie om de klant te helpen het aanbod van de bank te doorlopen, de gebruikersdata te verbeteren en gepersonaliseerde oproepen tot actie te geven om de beoogde conversies te verhogen. Bij zowel virtuele assistenten als chatbots helpen fintech-bedrijven tijd en geld te besparen op het verlenen van klantenservice. Dit zal door de verschillende mogelijkheden van kunstmatige intelligentie ook helpen de kwaliteit ervan te verbeteren.

# 5. Het analyseren van het gebruikersgedrag

Kunstmatige intelligentie in fintech kan het gedrag van een gebruiker voorspellen met behulp van een interface voor het integreren van verschillende kunstmatige intelligentie en machine leertechnieken, zodat gebruikers gedetailleerde inzichten over hun gegevens kunnen verkrijgen. Dit worden ook wel AI API’s genoemd en kunnen in het voordeel van banken en fintech-bedrijven worden gebruikt.

Bijvoorbeeld: de klant vraagt gegevens op over zijn uitgaven in de afgelopen maand - een enkel verzoek. Aan de serverzijde voorspelt het bedrijf met behulp van AI zijn vervolgverzoek en verstrekt het bedrijf deze informatie in hetzelfde antwoord. Zo beperkt het bedrijf  het aantal verzoeken en de belasting van het bedrijfssysteem tot een minimum. Ook de klant profiteert, want het systeem werkt sneller als de voorspellende analyse juist is.

# 6. Voorspellingen

Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de financiële sector houdt in dat het zelf veranderingen in gegevens patronen kan identificeren, analyseren en bijsturen. Bovendien zelfs als de kwaliteit van de gegevens verre van perfect zijn, kan kunstmatige intelligentie in fintech nog steeds met nuttige inzichten komen door nauwkeurige voorspellingen te doen en een bedrijf te helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

Het is zelfs nog indrukwekkender dat kunstmatige intelligentie in staat is om ongestructureerde gegevens te analyseren, wat van essentieel belang is voor de financiële dienstverlening. In fintech kan dit op verschillende manieren worden toegepast, onder andere voor het voorspellen van de geschiktheid van producten en het aanpassen van de marketingstrategie door het gedrag van klanten te analyseren.

# Gebruiksvoorbeelden

Kunstmatige intelligentie heeft een aantal praktische toepassingen, niet alleen in de fintech-sector, maar ook in de gehele financiële wereld, en zelfs in de wijdere wereld daarbuiten. De algemene essentie van kunstmatige intelligentie is dat het problemen oplost; het stelt bedrijven in staat om zowel tijd als geld te besparen.

In veel gevallen heeft het praktische gebruik van kunstmatige intelligentie te maken met gegevens en stelt het bedrijven in staat die gegevens op een efficiënte voordelige manier te analyseren. Organisaties, met name financiële instellingen, beschikken vaak over grote hoeveelheden gegevens over hun klanten, maar doen daar niet vaak iets mee omdat het veel tijd kost om die gegevens door te nemen en te analyseren om hieruit nuttige te vinden. Dit is het moment dat kunstmatige intelligentie opduikt, aangezien kunstmatige intelligentie en machine learning zeer effectief zijn in het analyseren van grote hoeveelheden gegevens in realtime, om vervolgens uit die gegevens conclusies te trekken of acties aan te bevelen.

Een specifiek voorbeeld van de toepassing van kunstmatige intelligentie met gegevens is voor banken om te beslissen of iemand kredietwaardig is. Banken en andere financiële instellingen willen hun klanten krediet kunnen aanbieden, maar ze willen daar ook de juiste prijs voor kunnen vragen, dat houdt in dat ze betrouwbare klanten niet te veel geld in rekening willen brengen en klanten die mogelijk een groter risico vormen niet te weinig. Het is gebruikelijk dat er om iemands kredietwaardigheid te bepalen wordt gekeken naar zijn kredietscores. Dit wordt al gedaan door bedrijven zoals Experian. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie kunnen bedrijven echter kijken naar hun eigen klantgegevens en daaruit conclusies trekken. Uit deze grote portefeuilles van consumentengegevens kan kunstmatige intelligentie verschillende soorten verbanden afleiden. Details zoals een baan, waar iemand woont of waar iemand werkt zijn meer voor de hand liggende bronnen, maar er is een argument dat zelfs details zoals wat iemands e-mailprovider is, meer of minder kredietwaardigheid zou kunnen aantonen.

Een andere manier waarop de gegevensanalyse van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt, is voor het opsporen en voorkomen van fraude. Een voorbeeld die hier gebruik van maakt is mediabedrijf Sift. Zoals hierboven eerder vermeld kunnen kunstmatige intelligentie en machine learning-oplossingen in realtime reageren op de gegevens die er worden gepresenteerd, patronen en verbanden vinden en is het mogelijk in staat frauduleuze activiteiten te herkennen. Zoals men zich kan voorstellen, is dit enorm nuttig voor de financiële wereld, aangezien er elk uur ongelooflijk veel digitale transacties plaatsvinden, waardoor verhoogde cyberveiligheid en succesvolle fraudedetectie noodzakelijk zijn. Kunstmatige intelligentie neemt het grootste deel van het werk weg bij fraude analisten, zodat zij zich kunnen concentreren op zaken van hoger niveau, terwijl kunstmatige intelligentie op de achtergrond de kleinere problemen identificeert. Een voorbeeld van de manier waarop kunstmatige intelligentie fraude kan opsporen, is door afwijkingen te detecteren. In het bank scenario heeft iemand misschien geprobeerd om in 5 minuten 10 identieke leningen aan te vragen; een computer met kunstmatige intelligentie zou dit als een afwijking kunnen detecteren en als verdacht beschouwen. De computer heeft een basisgevoel van wat ‘normaal’ is en wanneer iets daarvan afwijkt, is het in staat dit te identificeren en te beoordelen.

Andere toepassingen van kunstmatige intelligentie is geautomatiseerde klantenondersteuning. Tegenwoordig is men er aan gewend dat er chatboxen verschijnen onder aan ons scherm als men verschillende websites bezoekt, en dit zijn natuurlijk chatbots met kunstmatige intelligentie ondersteuning die klaar staan om te helpen. Bedrijven, zoals ING, kunnen gewoon hun meest gestelde vragen uploaden en de chatbot vertellen welke antwoorden hij moet geven, en hem ook de opdracht geven de klant voor complexere kwesties naar een ander door te verwijzen. Het kunnen beantwoorden van veelgestelde vragen over het bedrijf of het product/de dienst die het levert, zorgt voor een betere ervaring voor de klant, aangezien hij het antwoord op zijn vraag meteen krijgt. Daarnaast bespaart het bedrijf tijd en geld doordat het niet iemand in dienst hoeft te nemen om antwoorden te typen, of een werknemer zijn aandacht ergens anders op kan laten richten.