Искусственный интеллект в банках и других финансовых проектах позволяет автоматизировать рутинные задачи, обеспечивать поддержку клиентов и защищать данные. ИИ в финтехе уже не воспринимается как что-то новое, но его потенциал по-прежнему огромен.
Чат-боты на базе ИИ уже стали важным инструментом в арсенале финансовых компаний. Они не только имитируют человеческие разговоры, но и решают проблемы клиентов за считанные секунды, освобождая сотрудников для решения более сложных задач. Прогнозируется, что к 2030 году рынок финтех чат-ботов вырастет почти до $ 7 миллиардов. Это делает их незаменимым элементом для любого бизнеса в FinTech.
Искусственный интеллект в банках и других финансовых проектах позволяет автоматизировать рутинные задачи, обеспечивать поддержку клиентов и защищать данные. ИИ в финтехе уже не воспринимается как что-то новое, но его потенциал по-прежнему огромен.
Чат-боты на базе ИИ уже стали важным инструментом в арсенале финансовых компаний. Они не только имитируют человеческие разговоры, но и решают проблемы клиентов за считанные секунды, освобождая сотрудников для решения более сложных задач. Прогнозируется, что к 2030 году рынок финтех чат-ботов вырастет почти до $ 7 миллиардов. Это делает их незаменимым элементом для любого бизнеса в FinTech.
Что такое чат-боты на базе ИИ в сфере финансов?
Финансовые чат-боты, поддерживаемые искусственным интеллектом, представляют собой цифровых ассистентов, которые взаимодействуют с клиентами с помощью текстовых сообщений или голосовых команд. Они значительно снижают операционные расходы в банковском секторе, помогая с управлением счетами, проведением платежей и даже оформлением кредитов. Искусственный интеллект в банке позволяет обеспечить круглосуточную доступность этих сервисов, что улучшает опыт клиентов и повышает их удовлетворенность.
Преимущества использования ИИ в финтех-чат-ботах
Автоматизация рутинных задач
Одно из ключевых преимуществ ИИ в финансовой сфере— это автоматизация регулярных процессов. ИИ в банках позволяет быстро и эффективно обрабатывать запросы клиентов, давать персонализированные советы и решать жалобы. Это освобождает сотрудников от рутинной работы и позволяет им сосредоточиться на более сложных задачах.
Улучшение клиентского опыта
ИИ в банке играет важную роль в повышении качества обслуживания. Чат-боты никогда не устают, не раздражаются и всегда готовы помочь. Это особенно важно в финансовой сфере, где точность и скорость реакции имеют решающее значение. Круглосуточная доступность и мгновенная реакция на запросы клиентов позволяют банкам и финтех-компаниям обслуживать клиентов из разных часовых поясов без задержек.
Усиление безопасности данных
Нейронные сети в банковской сфере позволяют улучшить защиту данных клиентов. Современные чат-боты на базе ИИ используют многоуровневые системы аутентификации, включая биометрические данные, чтобы обеспечить высокий уровень безопасности. ИИ в банках также помогает своевременно обнаруживать и предотвращать мошеннические операции.
Оптимизация маркетинговой стратегии
Искусственный интеллект в финтехе позволяет анализировать поведение пользователей и предлагать им услуги, которые максимально соответствуют их потребностям. ИИ в финансах помогает улучшить маркетинговые кампании, предлагая клиентам персонализированные рекомендации и услуги.
Примеры использования ИИ чатботов
Финансовые чат-боты могут выполнять различные задачи, такие как поддержка клиентов, обработка платежей, управление финансами и инвестициями, обнаружение мошенничества и работа со страховыми продуктами.
Круглосуточная поддержка клиентов
ИИ в банковской сфере обеспечивает круглосуточную доступность сервисов, что является важным преимуществом для клиентов, которые ценят время. Например, чат-бот Тинькофф банка способен решать большинство запросов клиентов в любое время суток, что делает его незаменимым инструментом в банковском обслуживании.
Обработка цифровых платежей
ИИ в финансах также нацелен на упрощение финансовых операций. Например, чат-бот Haro от банка Hang Seng помогает клиентам проводить платежи и обмен валюты с минимальными усилиями.
Управление финансами и инвестициями
Искусственный интеллект в финансовой сфере предоставляет пользователям инструменты для управления финансами и инвестирования. Например, чат-бот Erica от Bank of America помогает клиентам управлять своими финансами, отслеживать расходы и планировать платежи.
Примеры внедрений для Pay Pal:
AI-модель для анализа тональности обращений и тегирования сообщений в FinTech
Для компании Pay Pal, управляющей онлайн-платежами на международных рынках, было важно соблюдать требования регуляторов, обеспечивая приоритетную обработку претензий от пользователей. В ответ на это была разработана AI-модель, которая автоматически распознает тему и контекст запросов, поступающих через различные каналы связи (live-chat, email, звонки). Модель оперативно передает информацию о претензиях нужным специалистам. Если решение затягивается, система автоматически создает краткое резюме для передачи вопроса другому сотруднику.
Искусственный интеллект в финтехе уже показал свою эффективность, и его использование будет только расширяться в ближайшие годы. ИИ в банковской сфере помогает создавать интеллектуальных финансовых ассистентов, которые не только повышают уровень обслуживания клиентов, но и усиливают безопасность данных, оптимизируют бизнес-процессы и маркетинговые стратегии.
Если ваша компания хочет оставаться конкурентоспособной, необходимо использовать возможности, которые предоставляет искусственный интеллект в банках и финансовой сфере. Обращайтесь в Flexitech.ai, чтобы внедрить передовые решения на базе ИИ и вывести ваш бизнес на новый уровень.
Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
Экспертиза
Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
Проактивность
Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
Гибкий подход
Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
Сокращение издержек
FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
Эффективная команда
Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
Рост продаж
Пакетные предложения
Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
Услуга;Описание;Срок;Стоимость
Консультация AI специалиста;2 Zoom звонка по 1 часу для обсуждения интеграции и внедрения AI процессов в бизнес;2 часа;от 15 000 ₽ / от 200 $;Заказать услугу button=#popup:table
Консалтинг AI (1 отдел);Взаимодействие с командой до 10 человек для формализации требований, оценки рисков и оптимизации;1-2 месяца;от 500 000 ₽ / от 5 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Интеграция с ChatGPT (базовый функционал);Интеграция и тестирование готового продукта с минимальными внешними сервисами;1-2 месяца;от 1 000 000 ₽ / от 10 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Интеграция с ChatGPT и упаковка решения;Интеграция и упаковка модели с последующим тестированием и доработкой;2 месяца;от 1 000 000 ₽ / от 10 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Разработка AI под ключ;Внедрение MVP, улучшение модели и её тестирование;3 месяца;от 3 000 000 ₽* / от 35 000 $*;Заказать услугу button=#popup:table
* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
Оставьте свои контакты
и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
СОТРУДНИЧЕСТВО
НАШИ КЛИЕНТЫ
КЕЙСЫ
ПОРТФОЛИО
>90%
Точность без обучающего набора данных
с 16% до 83%
Увеличение покрытия списком атрибутов
АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
РЕЗУЛЬТАТ
Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
РЕЗУЛЬТАТ
Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
модельдля определения тональности обращения и тегирования сообщений
Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
1 день
на подготовку сотни уникальных изображений
Подбор и замена фона rich-контента для производителей
РЕЗУЛЬТАТ
Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
Старт
Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
Анализ данных
Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
Разработка MVP
Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
Внедрение
Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
Мы поможем оптимизировать ваши процессы. Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение
Где применить ИИ в вашей сфере?
FAQ
Искусственный интеллект в финтехе позволяет создавать умные чат-боты, которые могут мгновенно отвечать на запросы клиентов, предоставлять персонализированные рекомендации и обеспечивать круглосуточную поддержку. Это значительно повышает удовлетворенность клиентов и их лояльность к компании.
ИИ в банках позволяет автоматизировать обработку запросов клиентов, управление счетами, проведение платежей и даже оформление кредитов. Это освобождает сотрудников от рутинной работы, позволяя им сосредоточиться на более сложных задачах, что повышает общую эффективность банка.
Нейронные сети в банковской сфере используют многоуровневые системы аутентификации, включая биометрические данные, чтобы обеспечить высокий уровень безопасности. Они помогают своевременно обнаруживать и предотвращать мошеннические операции, что значительно снижает риски для банка и его клиентов.
Искусственный интеллект в финансовой сфере помогает анализировать поведение пользователей и предлагать им персонализированные услуги и продукты. Это позволяет улучшить маркетинговые кампании, сделать их более целенаправленными и эффективными.
ИИ в финансовой сфере предоставляет пользователям инструменты для управления инвестициями, такие как советы по созданию инвестиционного портфеля, анализ рисков и выбор оптимальных стратегий. Это делает инвестиции более доступными и эффективными для клиентов.
Искусственный интеллект в банковской сфере позволяет банкам и финансовым учреждениям оставаться конкурентоспособными, предлагая более высокое качество обслуживания, улучшенную безопасность данных и оптимизированные бизнес-процессы. В условиях растущих требований клиентов и регуляторов использование ИИ в банке становится необходимостью.
ИИ в финтехе продолжит развиваться и внедряться в новые области, такие как управление активами, кредитование и страхование. Прогнозируется, что рынок финтех-чат-ботов и других решений на базе искусственного интеллекта будет стремительно расти, что сделает ИИ в финансовой сфере ключевым элементом для успешного ведения бизнеса.
Автор статьи:
Ведущий эксперт компании FlexiTech с более чем 10-летним опытом в разработке и интеграции нейросетей для магазинов и e-commerce