Masa Depan FinTech: Analisis Prediktif dan Wawasan Berbasis AI

Dalam lanskap teknologi keuangan (FinTech) yang terus berkembang, data telah muncul sebagai mata uang baru. Ini mendorong inovasi dan membentuk kembali industri. Dengan pesatnya perkembangan transaksi digital, perbankan online, dan pembayaran seluler, sejumlah besar data dihasilkan setiap detik.

Namun, bukan hanya volume data yang penting, tetapi bagaimana perusahaan dan lembaga keuangan memanfaatkan potensinya untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan mendorong pengambilan keputusan yang tepat.

Skala informasi yang beredar melalui dunia fisik dan ekonomi global sangat besar dan beragam. Itu berasal dari berbagai saluran seperti sensor, citra satelit, aktivitas web, aplikasi digital, video, dan transaksi kartu kredit.

Namun, data yang belum diproses memiliki signifikansi yang terbatas sampai digabungkan dengan data lain dan diubah menjadi informasi untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Data memperoleh relevansi dan mengungkapkan wawasan berharga dengan mengontekstualisasikan, misalnya, angka penjualan dalam data historis atau tren pasar. Tiba-tiba, angka-angka ini dapat menunjukkan pertumbuhan atau penurunan dibandingkan dengan tolok ukur atau sebagai hasil dari strategi tertentu.

Karena volume data yang dihasilkan dari transaksi keuangan terus melonjak, menjadi keharusan bagi perusahaan FinTech untuk berinvestasi dalam analitik data dan integrasi analitik prediktif yang didukung oleh AI. Untuk memanfaatkan potensi penuh kumpulan data yang luas ini dan memungkinkan analisis data tingkat lanjut, mereka sering mencari keahlian layanan pengembangan AI . Terutama yang menggunakan algoritme dan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi pola dan mendorong proses pengambilan keputusan yang terinformasi.

Pengantar AI di FinTech

Menurut laporan Intelijen Mordor, ukuran AI dalam Pasar Fintech diperkirakan mencapai $42,83 miliar pada tahun 2023. Diperkirakan akan mencapai $49,43 miliar pada tahun 2028. Selain itu, diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 2,91% selama periode perkiraan (2023). -2028).

Itu bukti bahwa dengan analitik prediktif, perbankan dan lembaga keuangan dapat memperoleh wawasan berharga tentang tren masa depan, perilaku pelanggan, dan dinamika pasar untuk membuat keputusan bisnis yang proaktif, terinformasi, dan strategis.

Terlebih lagi, laporan Mckinsey baru-baru ini “Otonomi AI: Tetap di garis depan AI dalam perbankan” menyoroti pentingnya teknologi, khususnya AI, blockchain, komputasi awan, dan data serta alat analitik prediktif , dalam mencapai efisiensi dan mendorong inovasi bisnis di industri keuangan. Teknologi ini memungkinkan perusahaan perbankan untuk melayani basis pelanggan yang luas, termasuk jutaan pelanggan individu dan klien bisnis, dengan efisiensi luar biasa pada platform digital mereka. Biaya operasional dan pemeliharaan TI per akun yang rendah semakin menambah keunggulan mereka dalam melayani populasi massal.

Memanfaatkan komputasi awan dan analitik data memungkinkan industri jasa keuangan untuk mengembangkan model risiko yang unggul. Ini mengarah pada penilaian risiko keuangan yang cepat dan persetujuan produk kredit untuk pelanggan, proses yang sebelumnya tidak terbayangkan.

Selain itu, perusahaan keuangan dapat menciptakan model bisnis yang berkelanjutan secara komersial dan menguntungkan dengan berhasil memproses permintaan kredit dan menjaga keseimbangan antara biaya dan pengembalian. Contoh yang disorot menunjukkan bagaimana merangkul solusi berbasis teknologi dapat mengubah proses keuangan tradisional dan praktik perbankan, menjadikan layanan keuangan lebih mudah diakses dan efisien untuk audiens yang lebih luas.

Analisis Data Lanjutan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik

Menerapkan wawasan berbasis AI memungkinkan bisnis FinTech untuk menetapkan strategi data komprehensif yang mencakup analitik deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Pembelajaran mesin dan penerapan AI memperluas kemampuan dan memastikan kepercayaan data yang lebih besar untuk setiap jenis pendekatan analitik ini.

Saat ini, organisasi keuangan mengikutinya dengan mengotomatiskan pemrosesan data melalui pemanfaatan alat otomasi analitik dan pemodelan prediktif. Bergantung pada perspektif bisnis, strategi data untuk tim keuangan dapat terdiri dari hal berikut:

• Analitik deskriptif, yang melibatkan transformasi data mentah, seperti angka penjualan, hitungan, dan statistik pelanggan, menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti yang dapat memandu pengambilan keputusan. Bisnis FinTech dapat memperoleh wawasan tentang kinerja dan tren masa lalu dengan menganalisis data historis.
• Analitik prediktif memanfaatkan teknologi canggih seperti AI, pembelajaran mesin, dan Data Besar untuk memperkirakan peristiwa dan hasil di masa mendatang. Dengan mengidentifikasi pola dan korelasi dalam data, analitik prediktif memungkinkan bisnis untuk membuat prediksi berdasarkan informasi tentang tren masa depan, perilaku pelanggan, dan dinamika pasar.
• Analitik preskriptif melanjutkan analisis dengan memberikan rekomendasi cerdas dan menyarankan tindakan yang optimal untuk mencapai hasil yang diinginkan. Dengan mempertimbangkan berbagai input data dan menggunakan algoritme, analitik preskriptif membantu bisnis dalam mengatasi tantangan dan membuat keputusan berdasarkan data.

Analitik preskriptif dan prediktif menawarkan wawasan luas tentang masalah bisnis FinTech. Mereka memberikan panduan tentang strategi yang paling efektif untuk mengatasinya. Metodologi analitik ini memungkinkan bisnis mengoptimalkan kinerja, mendorong efisiensi, dan memanfaatkan peluang di pasar yang berkembang pesat.

Jenis analitik lain yang sangat penting di sektor perbankan dan keuangan adalah real-time . Analitik waktu nyata mengacu pada proses menganalisis data dan model statistik serta menghasilkan wawasan secara waktu nyata atau mendekati waktu nyata. Ini melibatkan pemantauan terus menerus dan pemrosesan aliran data saat dihasilkan, memungkinkan pengambilan keputusan dan tindakan segera untuk lembaga FinTech.

Manfaat Wawasan Berbasis AI di FinTech

Di antara apa yang disebut "teknologi canggih" yang termasuk dalam teknologi AI adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis skrip suara, agen virtual, visi komputer, pengenalan wajah, blockchain, robotika, dan analitik perilaku. Kemampuan canggih ini memainkan peran penting dalam meningkatkan pengalaman dan loyalitas pelanggan melalui berbagai aspek seperti saluran keterlibatan, penasihat cerdas, dan pemrosesan yang lebih cepat. Selain itu, mereka memungkinkan penawaran yang dipersonalisasi dengan penjaminan emisi yang tepat. Last but not least, mereka mendorong efisiensi operasional di seluruh rantai nilai. Mereka mencakup layanan pelanggan, pemantauan, manajemen catatan, dan seterusnya.

Menurut laporan McKinsey, dengan memprioritaskan kasus penggunaan AI/ML, lembaga keuangan dapat mencapai otomatisasi untuk lebih dari 20 proses pengambilan keputusan di berbagai perjalanan pelanggan. Khususnya, bank yang semakin beralih ke AI dan kemampuan analitik dapat meningkatkan area utama:

• akuisisi pelanggan,
• keputusan kredit,
• pemantauan dan pengumpulan,
• memperkuat hubungan pelanggan,
• dan layanan cerdas.

Beberapa manfaat menggabungkan kemampuan prediktif ke dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di sektor keuangan meliputi:

• Akuisisi Pelanggan yang Ditingkatkan: Dengan menggunakan otomatisasi end-to-end dan analitik canggih, bank dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang luar biasa dan menyampaikan pesan yang sangat dipersonalisasi sepanjang perjalanan akuisisi pelanggan. Pendekatan ini memberi mereka keunggulan kompetitif, yang mengarah ke tingkat akuisisi pelanggan yang lebih kuat.
• Peningkatan Nilai Seumur Hidup Pelanggan: Secara terus-menerus dan cerdas terlibat dengan pelanggan di berbagai produk dan layanan memperkuat hubungan pelanggan, yang pada akhirnya meningkatkan nilai seumur hidup mereka ke bank.
• Peningkatan Efisiensi Operasi: Merangkul otomatisasi secara luas, terutama dalam pemrosesan dokumen, peninjauan, dan tahap pengambilan keputusan selama akuisisi dan servis, memungkinkan bank menurunkan biaya operasional secara signifikan.
• Mengurangi Risiko Kredit: Bank dapat secara efektif memitigasi risiko kredit dengan penyaringan calon pelanggan yang lebih canggih dan deteksi dini perilaku yang menandakan risiko gagal bayar dan penipuan yang lebih tinggi, memastikan lingkungan keuangan yang lebih stabil dan aman.

Selain itu, melalui implementasi model AA/ML yang mampu menganalisis kumpulan data yang ekstensif dan beragam hampir secara real-time, bank dapat secara efisien menilai pelanggan baru untuk layanan kredit, menetapkan batas dan harga pinjaman yang sesuai, dan mendapatkan visibilitas yang lebih baik terhadap hasil arus kas masuk di masa mendatang. dan arus keluar dengan fitur peramalan arus kas.

Gunakan kasus Analitik Prediktif dalam layanan keuangan

Analitik prediktif, aspek analitik lanjutan, memanfaatkan data historis, pemodelan statistik, penambangan data, dan pembelajaran mesin untuk mengantisipasi hasil yang akan datang.

Pemimpin keuangan secara luas menggunakan analitik prediktif di bidang keuangan untuk membedakan pola dalam data, memungkinkan identifikasi potensi risiko dan peluang. Seringkali diselaraskan dengan data besar dan ilmu data, perusahaan kontemporer bergulat dengan banjir data mulai dari file log hingga gambar dan video yang tersebar di berbagai repositori dalam organisasi. Oleh karena itu, ilmuwan data dapat menerapkan pembelajaran mendalam dan algoritme pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan berharga ini dari reservoir informasi, membedakan pola secara efektif, dan memperkirakan peristiwa di masa mendatang. Teknik statistik terkemuka seperti model regresi logistik dan linier, jaringan saraf, dan pohon keputusan membentuk landasan proses prediksi ini, menghasilkan pembelajaran prediktif awal yang memicu wawasan prediktif lebih lanjut dan keputusan keuangan. Di bawah ini, kami akan mengeksplorasi beberapa kasus penggunaan tentang bagaimana analitik prediktif dapat digunakan dalam layanan keuangan di bawah ini.

Penilaian Kredit dan penilaian risiko di bidang Keuangan

Bank menggunakan model prediktif dan analitik untuk mengevaluasi kelayakan kredit calon peminjam. Dengan menganalisis data historis, skor kredit, perilaku keuangan, dan faktor relevan lainnya, model prediktif dapat menilai kemungkinan gagal bayar atau pembayaran pinjaman, memungkinkan bank membuat keputusan pinjaman yang tepat.

Bagaimana bank menangani manajemen risiko kredit?

Bank menggunakan beberapa taktik untuk mengelola risiko kredit secara efektif. Mereka menetapkan kriteria pinjaman yang tepat, yang mungkin termasuk mengamanatkan skor kredit minimum untuk peminjam. Selain itu, mereka secara rutin memantau portofolio pinjaman mereka, mengevaluasi fluktuasi kelayakan kredit peminjam dan membuat modifikasi yang diperlukan sesuai kebutuhan.

Untuk menilai biaya risiko, pemberi pinjaman menggunakan berbagai data dari peminjam, pemberi pinjaman itu sendiri, dan entitas eksternal seperti agen kredit. Skor kredit dan model analisis risiko kredit adalah salah satu metode yang digunakan , yang memungkinkan pemberi pinjaman untuk memperkirakan kerugian yang diantisipasi berdasarkan faktor-faktor seperti kemungkinan default, default yang diberikan kerugian, dan eksposur saat default.

Memanfaatkan analisis risiko kredit yang didukung AI memungkinkan pemberi pinjaman untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang aplikasi pinjaman, mendeteksi pola yang halus, dan memprediksi potensi gagal bayar dengan presisi yang lebih tinggi, yang pada akhirnya mengurangi risiko dan meningkatkan kualitas portofolio pinjaman secara keseluruhan.

Bagaimana pengoptimalan skor kredit dapat meningkatkan pendapatan Anda secara substansial?

Miquido's mengundang CEO NextBank untuk membahas penerapan praktis AI dan kemajuan perintis dalam FinTech.

Dalam webinar gratis yang berpusat pada penerapan AI dalam bisnis keuangan dan perbankan, kami berfokus pada aplikasi praktis AI dan cara mengubah penilaian kredit Anda menjadi pembangkit tenaga listrik yang menguntungkan. Webinar menyajikan studi kasus mobile banking dari NextBank.

Deteksi Penipuan menggunakan AI dan ML

Lembaga keuangan dapat menggunakan analitik prediktif untuk mendeteksi aktivitas penipuan secara real-time. Dengan terus menganalisis data transaksional dan pola perilaku nasabah, bank dapat menandai transaksi yang mencurigakan dan mencegah aktivitas penipuan, menjaga aset nasabah dan reputasi bank.

Pada tahun 2022, Wolfsberg Group, sebuah asosiasi dari 13 bank global yang bertujuan untuk mengembangkan kerangka kerja dan panduan untuk mengelola risiko kejahatan keuangan, telah menguraikan lima praktik terbaik untuk memastikan penggunaan AI dan ML yang bertanggung jawab dalam mengelola risiko kejahatan keuangan.

Praktik-praktik ini termasuk dengan jelas mendefinisikan ruang lingkup alat AI dan menerapkan rencana tata kelola untuk mengurangi risiko penyalahgunaan sambil mempertimbangkan penyalahgunaan data dan bias algoritmik. Ini menekankan perlunya penggunaan kekuatan AI secara proporsional, dengan penilaian risiko reguler untuk menyeimbangkan manfaat seperti prioritas peringatan berbasis risiko dan deteksi penipuan. Selain itu, desain dan keahlian teknis yang memadai sangat penting untuk memahami fungsi AI, menentukan tujuan, mengontrol kelemahan seperti bias, dan memastikan penjelasan bagi penyelidik.

Framework ini juga menekankan akuntabilitas dan pengawasan di sepanjang siklus hidup AI, bahkan saat menggunakan AI yang disediakan vendor, dengan pemeriksaan etika dan penyelarasan kepatuhan. Mencapai keseimbangan antara ekspektasi transparansi regulator dan persyaratan kerahasiaan sangat penting, dan sistem AI harus memberikan alasan yang jelas untuk keputusan deteksi risiko guna menjaga keterbukaan dan memastikan jejak audit yang kuat.

Melindungi klien perbankan dari upaya penipuan potensial: studi kasus NextBank

NextBank, perusahaan perbankan yang berpikiran maju, mengenali potensi aplikasi seluler yang aman dan mudah digunakan. Berkomitmen untuk memberikan keamanan dan kenyamanan yang tak tertandingi kepada kliennya, NextBank menciptakan aplikasi seluler yang tidak hanya memenuhi persyaratan keamanan yang ketat tetapi juga memberikan pengalaman perbankan yang mulus.

NextBank mengadopsi pendekatan berlapis yang menggabungkan protokol keamanan terbaru dan praktik terbaik industri. Menerapkan enkripsi end-to-end dan prosedur otentikasi yang ketat, mereka menanamkan rasa percaya di antara pengguna, mendorong mereka untuk melakukan transaksi keuangan dengan tenang.

Untuk mematuhi Standar Verifikasi Keamanan Aplikasi OWASP yang ketat, tim pengembangan di Nextbank mengadopsi aplikasi perbankan yang hemat biaya dan aman. Ini memastikan perlindungan data dan standar keamanan tertinggi. Studi kasus NextBank menunjukkan upaya ekstra mereka untuk melindungi klien dari potensi upaya penipuan.

Segmentasi dan personalisasi pelanggan yang didukung AI di bidang keuangan

Analitik prediktif digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi, perilaku, dan kebutuhan mereka. Dengan memahami segmen pelanggan, bank dapat menawarkan produk dan layanan keuangan yang dipersonalisasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mendorong loyalitas pelanggan. Namun, organisasi perbankan dan keuangan memikul tanggung jawab untuk menyusun strategi yang memenuhi berbagai sasaran segmentasi tanpa melanggar kebijakan kepatuhan dan persyaratan hukum yang telah ditetapkan.

Lembaga keuangan dapat memanfaatkan inisiatif segmentasi dan personalisasi di seluruh saluran penjualan dan pemasaran dengan membuat narasi yang kohesif berdasarkan data dari berbagai kampanye dan poin kontak. Kedua, membuat konten blog yang dipersonalisasi yang ditargetkan untuk segmen pelanggan kecil berdasarkan penggunaan dan minat produk. Terakhir, mensegmentasikan pelanggan berdasarkan siklus pembelian mereka dan menyesuaikan upaya pemasaran agar sesuai dengan kebutuhan mereka di setiap tahap perjalanan. Pendekatan ini melibatkan analitik pemasaran dan pembuatan konten berbasis data untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan memperkuat hubungan.

LLM dan AI akan memengaruhi pengalaman pengguna di industri perbankan dalam berbagai cara.

Forbes Masa Depan AI Dalam Perbankan

Contohnya termasuk menganalisis data pelanggan untuk menawarkan layanan pelanggan yang dipersonalisasi, nasihat keuangan yang disesuaikan, dan deteksi penipuan proaktif. Selain itu, AI dapat membantu mengotomatiskan tugas-tugas rutin, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya bank sambil memberikan dukungan pelanggan yang lebih cepat. Terakhir, AI dapat membantu menciptakan pengalaman perbankan percakapan. Tidak ada duanya dalam hal menyederhanakan interaksi pengguna dan membuat layanan perbankan tersedia dalam berbagai bahasa.

Personalisasi yang disempurnakan AI di aplikasi SBAB: studi kasus Miquido

Aplikasi seluler SBAB, yang dikembangkan oleh Miquido, adalah platform komprehensif untuk tabungan keuangan dan manajemen pinjaman.

Sebagai contoh utama personalisasi bertenaga AI, Miquido mengintegrasikan panduan pinjaman hipotek intuitif untuk pembeli rumah di dalam aplikasi. Aplikasi SBAB menawarkan pengguna akses mudah ke informasi yang sering dicari tentang pinjaman hipotek, merampingkan proses pengambilan keputusan calon pembeli rumah.

Prediksi Churn dan Retensi Pelanggan

Model prediktif membantu bank mengidentifikasi pelanggan yang cenderung melakukan churn atau menutup rekening mereka. Algoritme prediksi churn dapat memanfaatkan berbagai faktor untuk analitik prediktif di bidang keuangan. Faktor yang patut diperhatikan meliputi demografi dan psikografi pelanggan, transaksi, data harga, faktor ekonomi, elemen perilaku pelanggan, dan perjalanan pelanggan.

Bank dapat mempertahankan pelanggan yang berharga dan mengurangi tingkat churn dengan melakukan intervensi secara proaktif dan menawarkan insentif yang disesuaikan atau penawaran yang dipersonalisasi.

Analisis tren pasar dan peluang investasi

Dengan bantuan analitik prediktif, organisasi keuangan dapat menganalisis tren pasar dan memperkirakan perubahan kondisi pasar. Wawasan ini membantu dalam membuat keputusan investasi strategis, menyesuaikan portofolio, dan memanfaatkan peluang yang muncul.

Terlebih lagi, analitik prediktif memungkinkan organisasi keuangan mengidentifikasi peluang investasi dengan menganalisis data historis, tren pasar, dan perilaku pelanggan. Dengan memahami dinamika berbagai instrumen keuangan dan kelas aset, organisasi dapat membuat pilihan investasi berdasarkan data. Mereka juga dapat memanfaatkan tren yang muncul, dan mengoptimalkan portofolio mereka untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Peluang Cross-Sell dan Upsell

Analisis prediktif membantu bank mengidentifikasi peluang cross-selling dan upselling untuk pelanggan yang sudah ada. Dengan menganalisis data pelanggan dan riwayat pembelian, bank dapat merekomendasikan produk dan layanan keuangan yang relevan. Dan, sebagai hasilnya, meningkatkan pendapatan dan keterlibatan pelanggan.

Optimasi Portofolio

Model prediktif menggunakan selera risiko, data pasar historis, dan tujuan klien untuk merekomendasikan alokasi aset yang optimal untuk portofolio investasi yang lebih baik. Optimalisasi portofolio memiliki keuntungan utama bagi investor dan manajer. Ini bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan sambil mengelola risiko secara efektif, mencapai pertukaran pengembalian risiko yang diinginkan di perbatasan yang efisien. Ini memuaskan klien dengan memberikan pengembalian tinggi per unit risiko.

Kedua, optimalisasi portofolio menekankan diversifikasi, mengurangi risiko yang tidak sistematis atau non-harga dan melindungi investor dari kerugian aset berkinerja buruk. Portofolio yang terdiversifikasi dengan baik memastikan investor tetap berada di zona nyaman bahkan dalam kondisi pasar yang bergejolak. Selanjutnya, manajemen portofolio aktif dan analisis data pasar memungkinkan manajer untuk mengidentifikasi peluang pasar di depan orang lain. Ini juga memungkinkan mereka memanfaatkan peluang ini untuk kepentingan investor mereka.

Kepatuhan terhadap peraturan

Analitik prediktif membantu bank dalam memastikan kepatuhan terhadap peraturan. Bank dapat menghindari penalti dan memenuhi persyaratan peraturan dengan menganalisis data yang luas. Mereka menggunakan data ini untuk mengidentifikasi potensi risiko kepatuhan dan mengambil tindakan pencegahan.

Kemunculan AI telah meningkatkan efisiensi, akurasi, dan efektivitas biaya dalam proses kepatuhan di sektor jasa keuangan.

Jon Leitner Presiden di Pendakian

Alat bertenaga AI dapat secara efisien mengatur volume besar data dan dokumen dengan kategorisasi, penandaan, dan indeksasi. Kemampuan ini sangat bermanfaat untuk kepatuhan terhadap peraturan . Ini memungkinkan lembaga keuangan untuk dengan cepat mengidentifikasi dan memantau transaksi, pelanggan, atau pola perilaku tertentu. Selain itu, kemampuan AI untuk membakukan struktur data menghilangkan subjektivitas, memastikan konsistensi di berbagai departemen dan memfasilitasi perbandingan yang mudah. Akibatnya, potensi kesalahan atau kelalaian dalam laporan kepatuhan berkurang secara signifikan.

Model Prediktif dalam Peramalan Keuangan

Model prediktif telah mengubah peramalan keuangan menjadi disiplin yang dinamis dan berbasis data, memberdayakan bisnis dengan wawasan yang sebelumnya tidak dapat diakses. Model ini adalah alat yang sangat diperlukan untuk bisnis dan profesional keuangan. Mereka membantu dengan peramalan pendapatan, penilaian risiko kredit, dan memahami klien dalam lanskap keuangan yang tidak dapat diprediksi.

Peran AI dalam peramalan keuangan dan pengambilan keputusan

Kemampuan AI untuk memproses volume data yang sangat besar, mengungkap pola yang rumit, dan menghasilkan prediksi telah menarik perhatian para pemimpin industri. Para ahli menekankan potensi AI untuk meningkatkan prakiraan keuangan dengan memungkinkan wawasan yang lebih akurat dan real-time. Selain itu, peran AI meningkat dalam menambah pengambilan keputusan manusia. Ketika dikombinasikan dengan keahlian manusia, AI dapat meningkatkan hasil keputusan secara signifikan dalam skenario yang kompleks dan padat data.

Dengan memanfaatkan analitik prediktif bertenaga AI, lembaga keuangan mendapatkan keunggulan kompetitif. Prakiraan berbasis AI memberikan wawasan penting tentang tren pasar, perilaku konsumen, rantai pasokan, dan manajemen risiko. Mereka juga memungkinkan pengambilan keputusan yang gesit dan terinformasi dengan baik. Kombinasi keahlian manusia dengan kemampuan analitik AI ini mengantarkan era baru efisiensi dan keunggulan strategis. Ini juga mendorong sektor keuangan dan perbankan menuju pertumbuhan dan kesuksesan yang berkelanjutan.

Bagaimana layanan keuangan dapat berinvestasi di masa depan dengan analitik prediktif

Untuk tetap terdepan dalam perkembangan ini, bank dan lembaga keuangan besar harus memprioritaskan investasi dalam infrastruktur teknologi yang tepat. Ini mungkin melibatkan adopsi solusi berbasis cloud, mendorong keahlian internal dalam NLP atau pengembangan chatbot , dan membangun kolaborasi dengan startup fintech. Selain itu, penekanan harus diberikan pada penerapan tata kelola data dan langkah-langkah keamanan yang ketat untuk memastikan kepatuhan dan perlindungan terhadap penipuan.