چرا یادگیری ماشین پتانسیل زیادی در فین تک دارد؟
آرون هولمز، مدیرعامل و موسس Kani Payments. او نقش فناوری در مدیریت داده در صنعت فین تک را مورد بحث قرار می‌دهد.
رشد سرسام‌آور حجم داده‌های تجارت الکترونیک به این معنی است که فین‌تک‌ها با چالش‌های بی‌سابقه‌ای در نحوه مدیریت، تجزیه و تحلیل و تطبیق این داده‌ها به سریع‌ترین و کارآمدترین روش مواجه هستند. با وجود انبوهی از شرکت‌ها و مشارکت‌های جدید که به چالش کشیده می‌شوند، یک حوزه نوآوری وجود دارد که پتانسیل گسترده‌ای برای بخش فینتک دارد.
پیش بینی می‌شود که میزان داده‌ها در سطح جهان تا سال 2025 به 175 زتابایت برسد که از 44 زتابایت تخمین زده شده در سال 2020 افزایش می یابد (یک زتابایت برابر با هزار اگزابایت، یک میلیارد ترابایت یا یک تریلیون گیگابایت است). بسیاری از فین‌تک‌های بریتانیا به‌عنوان بخشی که حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت می‌کنند و در سال‌های اخیر رشد سریعی داشته‌اند، راه‌حل‌هایی را برای افزایش دقت، کارایی و سازگاری در فرآیندهای گزارش‌دهی و تطبیق داده‌ها اتخاذ کرده‌اند.
به بیان ساده، این فرآیندهای اصلی کسب و کار می‌توانند باعث رشد شرکت یا شکستن آن شوند و بر کارایی شرکت تأثیر بگذارند: گزارش‌دهی ضعیف و تطبیق نادرست می‌تواند هزینه‌های قابل توجهی را به همراه داشته باشد، منابع را تلف کند و منجر به عدم رعایت مقررات شود. . با توجه به اینکه داده‌های تراکنش از مجموعه‌ای رو به افزایش از کانال‌های پرداخت، دستگاه‌ها و نقاط تماس سرچشمه می‌گیرند، تلاش برای اتوماسیون هوشمند و تطبیق پیشرفته هرگز به این فوریت و تقاضا نبوده است.
بر اساس تحقیقات اخیر سری جهانی فینتک ، دو سوم (66%) از سازمان‌های خدمات مالی انتظار دارند که راه‌حل‌هایی که فرآیندهای دستی را خودکار می‌کنند، یکی از اصلی‌ترین تمرکزهای سرمایه‌گذاری آنها در سه سال آینده باشد. در حالی که 68 درصد برنامه‌ریزی دارند که به طور کامل خودکارسازی کنند. مصالحه ظرف پنج سال آینده با خودکار کردن این فرآیندها تا حد امکان، فین تک‌ها می توانند تصمیم‌گیری خود را با دقت بسیار بیشتری تسریع کنند.
چالش های فعلی پیش روی فین تک ها در گزارش‌دهی
شرکت‌های پرداخت‌ها و فین‌تک‌ها، اغلب دارای روابط متعدد با پردازنده، روابط طرح کارت و روابط صدور هستند که مسئولیت مقادیر زیادی از داده‌هایی را که از چندین شخص ثالث و در قالب‌های مختلف می‌گیرند را بر عهده دارند. با افزایش سریع حجم داده‌ها، و نیازها و انتظارات فزاینده، بخش فینتک که نیازمند راه‌های جدید برای مقابله با تقاضاهای فشرده جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تطبیق داده‌ها است. حتی فرآیندهای خودکار نیز برای همگام شدن با این بخش باید پیشرفت کنن .
با شروع سال 2022 و تلاش بخش فینتک بریتانیا برای نوآوری، توسعه و سرمایه‌گذاری بیشتر، روندهای خاصی قرار است گزارش‌دهی و تطبیق داده‌ها را حتی بیشتر برای مطابقت با تقاضا مختل کند. با توجه به اینکه 86 درصد از پاسخ دهندگان در گزارش پرداخت های 2025 و فراتر از PWC موافق هستند که ارائه دهندگان پرداخت های سنتی با فین‌تک‌ها و ارائه‌دهندگان فناوری به عنوان یکی از منابع اصلی نوآوری خود در آینده همکاری خواهند کرد، امکانات (و انتظارات) برای این بخش بسیار زیاد است.
با نیاز آشکار به نوآوری‌ها و مشارکت‌های جدید برای حمایت از خواسته‌های پیچیده بخش فینتک که همیشه در حال تغییر است، عصر جدیدی از شرکت‌ها با راه‌حل‌هایی برای تطابق – فین تک‌ها برای فین‌تک‌ها – قدم می‌گذارند. Kani Payments یکی از این شرکت‌ها است: ما یک پلتفرم تطبیق و گزارش دهی SaaS را راه‌اندازی کرده‌ایم که به طور خاص برای کاهش پیچیدگی مشاغل خدمات مالی طراحی شده است.
امکانات جدید برای تطبیق داده‌های هوشمند
نیاز به بهبود عملیات تجاری، ناشی از افزایش حجم داده‌ها و سطوح بالای کار از راه دور، یک اولویت استراتژیک تعیین‌کننده برای مشاغل فینتک در سال 2022 و پس از آن خواهد بود. با تکیه بر نیاز به بهینه‌سازی بیشتر گزارش‌دهی، مدیریت و تطبیق داده‌ها، سطح بعدی نوآوری اتوماسیون برای فین‌تک‌ها در سراسر بریتانیا یادگیری ماشین خواهد بود.
به طور کامل یا جزئی، استفاده از یادگیری ماشین در هر بخش هدف اصلی حذف نیاز به بررسی انسانی است، بنابراین دقت را افزایش می‌دهد و فضای خطای دستی را از بین می‌برد. در واقع، یادگیری ماشین قبلاً به عنوان یک روند اصلی فناوری تجاری برای سال 2022 و بعد از آن تثبیت شده است. Analytics Insight تخمین می‌زند که یادگیری ماشینی تا سال 2023 به 80.3 میلیارد دلار درآمد خواهد رسید ، رقمی که تنها با گسترش یادگیری ماشینی به طور گسترده رشد خواهد کرد.
اکنون که تغییر ناشی از کرونا به سمت پرداخت‌های دیجیتال در سرتاسر جهان پیش می رود، فین‌تک‌ها را در همه جا به تکاپو واداشته است تا اطلاعات خود را شفاف‌تر کنند، این نوآوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی است که می‌تواند به آنها کمک کند تا با تقاضا مطابقت داشته باشند.
برای فرآیند تطبیق داده‌ها، یادگیری ماشینی می‌تواند در این موارد به کسب‌وکارها کمک کند
تصمیمات دقیق‌تری با سرعت بیشتر بگیرند
فضای بیشتری برای اطلاع‌رسانی استراتژی‌های کسب‌وکار داشته باشند
هدایت توسعه‌های خدمات جدید با زمان‌های عرضه سریع‌تر به بازار
کمک به برآوردن گزارش‌های نظارتی و حسابرسی دقیق‌تر.
