Neue Technologien verändern langsam aber sicher verschiedene Branchen und helfen ihnen, neue Fähigkeiten zu entwickeln. Künstliche Intelligenz (KI) gibt es zwar schon seit einiger Zeit, doch erst im letzten Jahrzehnt hat die Technologie begonnen, die Finanzbranche weitgehend zu verändern.
Dennoch ist es von großem Nutzen zu verstehen, wie KI und Massive Knowledge die Finanzdienstleistungsbranche beeinflussen. Aber lassen Sie uns zunächst etwas über die Entstehung von KI und Massive Knowledge erfahren.
Die Entstehung von KI und Massive Knowledge
Künstliche Intelligenz ist seit über einem Jahrzehnt eine aufstrebende Technologie und wird erst jetzt genutzt, um wichtige Anwendungen in verschiedenen Branchen zu ermöglichen. Zu den Hauptvorteilen der Technologie gehören kürzere Durchlaufzeiten, Datenverarbeitung in Echtzeit, intuitive Schnittstellen und vorausschauende Analysen – allesamt wichtige Anwendungsfälle in der Finanzdienstleistungsbranche.
Darüber hinaus conflict es mit der Verlagerung der Welt ins Web und der Produktion großer Datenmengen nur eine Frage der Zeit, bis Massive Knowledge aufkam – eine Möglichkeit, Erkenntnisse aus diesen großen Datenmengen zu gewinnen.
6 Wege, wie KI und Massive Knowledge die Finanzbranche verändern
Wenn Sie sich bei der Integration von KI und Massive Knowledge in Ihren Betrieb nicht sicher sind, müssen Sie darüber nachdenkenEinstellung eines KI-Beraters der Ihnen helfen kann, das Potenzial Ihres Unternehmens auszuschöpfen. Allerdings sind hier einige Möglichkeiten, wie diese Technologien die Finanzbranche verändern:
#1 Risiken managen und Betrug verhindern
Mit dem Increase der digitalen Revolution steigt auch die Zahl böswilliger Krimineller, die Schwachstellen in Ihrem System ausnutzen wollen. Wenn Sie in der Finanzdienstleistungsbranche tätig sind, steht viel auf dem Spiel und die Betrugsprävention steht zu Recht ganz oben auf Ihrer Prioritätenliste.
Mithilfe von KI und maschinellem Lernen können Sie Maßnahmen ergreifen, die finanzielle Risiken verringern und Betrug weitgehend verhindern. Mit diesen Funktionen ist Ihr System besser in der Lage, Benutzerverhalten, Muster und Standorte zu analysieren, um Warnsignale zu erkennen.
Sie können in diese Systeme auch historische Daten einspeisen, einschließlich betrügerischer Transaktionen, damit das System besser in der Lage ist, ähnliche Muster zu erkennen und zu verhindern. Solche Systeme können auch den derzeit steigenden Ermittlungsaufwand im Finanzdienstleistungssektor verringern und Ihnen ermöglichenFondsunterstützungsmaßnahmen.
#2 Bereitstellung zielgerichteter Marketingkommunikation
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen oder eine Financial institution muss wie jedes andere Unternehmen seine Produkte und Dienstleistungen vermarkten, um Kunden anzuziehen und konstante Einnahmen zu generieren. Wenn wir über die Optimierung von Abläufen durch KI zur Steigerung der Effizienz sprechen, müssen wir auch über die Rolle sprechen, die KI in Marketingprozessen spielt.
Mit KI-gesteuerten Erkenntnissen über Kundenpräferenzen können Sie maßgeschneiderte Marketingbotschaften für Kunden in verschiedenen Phasen des Advertising and marketing-Trichters übermitteln. Eine solche gezielte Marketingkommunikation führt eher zu Conversions und hilft Ihnen, Ihren Umsatz zu maximieren.
#3 Fundierte Investitionsentscheidungen
Wie bereits erwähnt, analysieren KI- und ML-basierte Systeme historische Daten und liefern nützliche Erkenntnisse über Markttrends, sich ändernde Kundenanforderungen sowie Kundenverhalten und -präferenzen.
Wenn ein Kunde Rat bei seinen Investitionsentscheidungen sucht oder wenn Ihr Unternehmen Ressourcen wie zVorlage für einen InvestitionsvorschlagEs ist eine großartige Idee, wenn KI und ML Ihre Wissensdatenbank stärken. Auch wenn Sie über eine Portfolioverwaltungsgesellschaft verfügen, kann KI Ihnen dabei helfen, Ihren Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage ihrer früheren Investitionen zu geben und so ein umfassenderes Erlebnis zu schaffen.
#4 Dienstleistungen für Kunden personalisieren
Da Ihre historischen und Echtzeitdaten jederzeit in Systeme eingespeist werden, können Ihre mit KI ausgestatteten Prozesse Ihre Finanzdienstleistungen ganz einfach personalisieren und anpassen, um sie für Kunden lukrativer zu machen.
Moderne Banken nutzen HebelwirkungMassive-Knowledge-Analyse um die Ausgabegewohnheiten und das Ausgabeverhalten der Verbraucher zu verstehen und zu analysieren, damit sie den Kunden maßgeschneiderte Produkte, Dienstleistungen und Beratung anbieten können. Darüber hinaus können KI und ML Banken und Finanzdienstleistern dabei helfen, hochgradig personalisierte Dienstleistungen und Angebote anzubieten, die von Kunden eher gekauft werden.
#5 Prozesse und Aufgaben automatisieren
Automatisierung ist die Welt dieses Jahrzehnts. Unternehmen streben danach, die meisten ihrer Prozesse und Aufgaben zu automatisieren, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Schließlich verringern automatisierte Prozesse tendenziell die Durchlaufzeiten und die Fehlerhäufigkeit.
Die grundlegendste Anwendung der Prozessautomatisierung in der Finanzdienstleistungsbranche sind die KI-gestützten Chatbots auf den Unternehmenswebsites. Diese Chatbots wurden darauf trainiert, auf die häufigsten Kundenanfragen zu antworten und so die Belastung des Kundendienstpersonals zu verringern, das sich auf die komplizierteren Fragen konzentrieren kann.
Bei guter Implementierung können diese KI-gestützten Instruments und Funktionen dies tunKundenzufriedenheit steigern und Benutzererfahrung auf Ihrer Web site. Darüber hinaus kann KI auch andere Prozesse wie Dateneingabe und Compliance-Prüfungen automatisieren – Aufgaben, die kein manuelles Fachwissen erfordern.
#6 Portfolios erstellen und verwalten
Wie Sie vielleicht wissen, erfordert die Erstellung eines guten Finanzportfolios, dass Anleger eine Kombination von Faktoren wie Risikotoleranz, Kundenpräferenzen und Anlageziele berücksichtigen. Mit KI-gesteuerten Prozessen und Strategien können Sie mithilfe von Algorithmen Portfolios erstellen, indem Sie eine Kombination dieser Faktoren für jeden Kunden analysieren.
Solche KI-gesteuerten Algorithmen können Portfoliomanagern auch dabei helfen, die Anlageportfolios ihrer Kunden zu optimieren, um ihre Anlageziele zu erreichen. Darüber hinaus können sie mithilfe der Algorithmen auch individuelle Anlagestrategien entwickeln, die bei den Kunden intestine ankommen dürften.
Abschließende Bemerkungen
Künstliche Intelligenz und Massive Knowledge sind bloße technologische Ansätze ohne die richtigen Anwendungsfälle und Anwendungen, die sie nutzen. Wie viele andere Branchen hat auch die Finanzdienstleistungsbranche stark von künstlicher Intelligenz und Massive-Knowledge-Anwendungen profitiert. Es verspricht nicht nur die Automatisierung redundanter Prozesse, sondern auch mehr Effizienz und Produktivität, was zu mehr Kundenzufriedenheit führt.
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