AI正在彻底改变数字

AI如何彻底改变数字付款行业

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数据和分析正成为能够实现每个行业的增长的重要因素。例如,银行和金融机构使用数据来使其客户更好,更快,更方便,更智能的银行服务。

Covid-19危机对全球支付行业产生了重大影响,这导致了银行的进一步现代化。这也导致了两到三年的交易量飙升。印度数量在2020年的255亿多超过255亿次,其次是美国(255亿交易)和中国(157亿美元的在线交易)。此外,通过施加的锁定,企业有机会在数字上进行缩放,导致消费者在数字空间增加。

一种学习由McKinsey&Company表明,82%的美国人使用数字付款,消费者在美国商业产品和服务在线在线交易达到约871.103亿美元。数字经济的成功取决于BFSI产业多久收集了消费者行为的这种变化,并利用了机器学习(ML),人工智能(AI),IOT和区块的技术,以改变和制作创新,改变他们的业务模型。

本博客将讨论AI在广泛的过程中如何在数字支付行业中获得势头,包括欺诈检测和预测客户行为。让我们来看看如何在数字支付行业中使用AI的一些用例。

用例#1:预测客户信用卡行为

  • 由于使用信用卡的消费者数量增加,需要开发有效的信用卡评分模型。来自此模型的洞察力将帮助银行了解消费者支付偏好和支出习惯,可以创建交易驱动的营销解决方案。
  • 基于银行/ Fintech公司/信用卡公司的客户交易历史上收集的数据保持行为评分是重要的。
  • 公司等公司心脏病,AI供应商设计了一款卡链接的营销软件,可帮助公司分析购买行为,并帮助匹配他们可能花钱的交易。
  • Cardlytics使用客户购买洞察,以识别营销和瞄准广告的机会。

使用案例#2:减少虚假借记卡和信用卡下降

在结账时被拒绝的卡交易可能对客户令人沮丧,导致银行和金融机构失去了品牌声誉和信任。当交易支付金额过于限制或将事务被标记为欺诈时,卡大多数拒绝。由于虚假卡下降,即,当合法交易被标记为欺诈时,公司估计每年估计每年减少约3%的收入。基于AI的算法用于正确识别交易异常而不是基于规则的算法技术,倾向于拒绝非欺诈事务。

用案例#3:AI和机器学习在欺诈检测中

使用大量数字交易数据检测和防止欺诈性检测算法来检测和防止欺诈事务。这是在数字支付交易和电子商务领域完成的,以防止能够破解其他客户的账户的黑客。监督和无监督算法都用于监控和分析这些大型事务,查找用户帐户中的可疑活动,并将警报发送给个人。

监督ML在“标记”数据中培训,并基于数据集,该算法预测输出。相比之下,无监督的ML是一种从未标记数据学习的算法。当事务数据不存在或不正确标记并有助于发现异常值时,使用无监督算法,这有助于检测任何异常模式。因此,AI帮助支付行业能够处理具有低错误率的大量交易。

在银行和金融机构中使用计算机愿景的案例

  • 文件提取:计算机视觉和NLP技术用于文档提取过程,该过程与现有流程集成。这用于数字化基于纸张的信息,并自动化以帮助减少手动工作,并使整个文档提取过程更加效率。谷歌的Vision API,亚马逊重新识别和Azure计算机愿景是用于读取非结构化文档和自动化文档提取的一些工具。
  • 索赔加工:一家中国金融公司,蚂蚁财务,使用计算机愿景来识别电机损坏并启用索赔处理。首先,要求用户通过应用更新他们的文档和信息。接下来,系统试图识别用于后续验证的信息的含义,然后决定在线支付处理。
  • 处理kyc验证:由于电脑愿景,处理KYC文件所需的时间大幅下降。客户只需要拍摄脸部和身份证。如果提交的所有详细信息已核实,则会要求客户继续或被要求提供有关自己的其他信息。这一过程帮助金融机构处理了无错误的kycs和更好的客户体验。

金融机构和银行公司正在积极尝试解锁在数字交易中部署AI的方法作为其创新战略的一部分。AI在数字支付部门将有助于提高效率,降低成本涉及的成本,增强客户体验,并满足数字金融技术的不断增长的需求,这将有助于他们在不断增长的竞争性数字市场中保持前进。

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