MACHINE LEARNING IN TRADING AND FINANCE

8 Penggunaan Machine Learning di Industri Keuangan dan Fintech

Hello Bosskuu,
Industri keuangan dan fintech semakin banyak menggunakan machine learning sebagai alat untuk mengambil keputusan yang besar dan kompleks menggunakan data yang tersedia. Anda mungkin merasa penasaran tentang bagaimana machine learning diimplementasikan di bidang ini. Berikut adalah 8 penggunaan machine learning yang penting untuk diketahui di industri keuangan dan fintech.

1. Fraud Detection

Salah satu penggunaan machine learning yang paling penting di industri keuangan adalah deteksi penipuan. Machine learning dapat digunakan untuk memeriksa transaksi dan mendeteksi perilaku yang tidak biasa yang dapat menunjukkan adanya penipuan. Banyak perusahaan fintech seperti PayPal dan Square telah mengimplementasikan teknologi ini, yang mampu mengurangi biaya operasional dan meminimalkan risiko kerugian akibat penipuan.

Algoritma machine learning dapat diprogram untuk menganalisis pola pembayaran dan transaksi. Saat menemukan perilaku yang mencurigakan, program tersebut akan memperingatkan pekerja keamanan, mencegah transaksi tertentu dan mengidentifikasi potensi masalah. Teknologi machine learning terus berkembang dan menjadi semakin pintar, sehingga perusahaan fintech bisa lebih menemukan pola perilaku yang mencurigakan.

2. Credit Scoring

Machine learning juga dapat digunakan untuk menilai kredit seseorang. Saat mengajukan kredit, lembaga keuangan mempertimbangkan banyak faktor termasuk riwayat kredit, penghasilan, usia, dan lain-lain. Dengan machine learning, lembaga keuangan dapat menilai seberapa mampu seseorang membayar kembali hutang/menyertakan gambar pengajuan kredit. Sebelumnya, faktor seperti pendapatan, usia, riwayat kredit dan skor kredit memainkan peran penting dalam menentukan kelayakan pinjaman. Namun, dengan adanya teknologi ini, faktor kulitas data dapat dilakukan dengan lebih akurat oleh lembaga keuangan. Dalam keadaan khusus, tes kelayakan kredit dapat membuat hit atau miss, dan memberikan penilaian yang lebih cerdas akan membantu meningkatkan tingkat persetujuan universal, dan mengurangi kesalahan.

3. Stock Trading

Machine learning dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan saham masa depan menggunakan data historis. Algoritma ini mampu menemukan pola dan tren dalam data historis yang digunakan untuk memprediksi harga saham di masa depan. Ada beberapa faktor yang bisa dipertimbangkan, seperti pergerakan harga selama sejumlah hari, jarak dengan harga rata-rata, dan faktor eksternal seperti variabel pasar dan politik.

Kemampuan untuk memproses data secara bersamaan ini sangat penting untuk membuat keputusan perdagangan saham yang baik. Berkat teknologi machine learning, banyak perusahaan trading saham telah menggunakannya untuk meningkatkan kemampuan perdagangan mereka.

4. Personalized Customer Service

Dalam layanan keuangan manapun, layanan pelanggan adalah poin penting dalam membangun reputasi. Peningkatan teknologi machine learning membuat organisasi dan perusahaan dapat memberikan layanan pelanggan terbaik yang dirancang khusus untuk setiap pelanggan.

Tidak seperti layanan pelanggan tradisional yang hanya digerakkan oleh manusia dengan waktu yang terbatas, mesin dengan teknologi machine learning dapat memberikan respons sepanjang waktu dan dimana saja. Dapat mengidentifikasi respon pelanggan terhadap produk dan layanan fintech, kemudian dapat menggunakan data ini untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik dan menyediakan solusi yang dibutuhkan.

5. Risk Modeling

Machine learning dapat mengidentifikasi risiko. Data penting yang dapat digunakan antara lain data riwayat kredit, data pasar dan indeks, dan data dari faktor ekonomi dan lingkungan. Ini akan meningkatkan akurasi serta meningkatkan kecepatan, keakuratan dan pengambilan keputusan.

Tidak hanya bermanfaat dalam memberikan dampak pada efektivitas keputusan, tetapi machine learning juga memberikan nilai tambah karena dimungkinkannya untuk menentukan faktor-faktor penting yang berkontribusi untuk menjelaskan skenario di masa depan.

6. Underwriting and Analysis Loan

Hot Red Raw Ss Ss Ss Ss Ss Ss Ss Data sangat penting dalam membuat keputusan keuangan. Dan penilaian kredit membutuhkan informasi yang tepat untuk menjadi asesmen yang baik. Untuk melakukan karakterisasi debitur dengan menggunakan algoritma machine learning, analisis dapat dilakukan lebih mudah, lebih cepat, dan lebih akurat.

Machine learning adalah cara termudah untuk mendapatkan informasi penting dari sejumlah besar data, seperti riwayat kredit atau lain-lain guna penilaian pinjaman yang akurat. Ini adalah cara lebih efisien untuk menganalisis data dan membuat keputusan dalam waktu singkat.

7. Portfolio Management

Portofolio management di industri keuangan adalah proses yang kompleks dan memerlukan banyak perhitungan. Algoritma machine learning dapat membantu mengelola portofolio oleh membuat rekomendasi investasi yang pintar. Machine learning memungkinkan investor untuk memprediksi pergerakan saham dan memberikan rekomendasi portofolio yang terbaik.

Dalam industri keuangan dan fintech, mesin dengan teknologi machine learning telah menjadi alat penting dalam mengelola portofolio. Biasanya, para investor harus menghitung risiko dengan mengandalkan data rumit secara manual. Namun, dengan algoritma machine learning, itu akan lebih cepat dan efisien.

8. Insurance Underwriting and Pricing

Terakhir, salah satu penggunaan utama machine learning di industri keuangan adalah penilaian risiko dan penetapan harga asuransi. Ada banyak faktor yang harus dipertimbangkan saat menentukan premi asuransi, seperti usia, kesehatan, jenis pekerjaan, dan sebagainya.

Mesin dengan teknologi machine learning dapat menganalisis data dari pelanggan untuk menentukan risiko dan membuat penawaran yang lebih akurat. Selain itu, algoritma machine learning dapat menentukan biaya premi yang lebih tepat dan efisien.

Conclusion

Jadi masihkah Anda ingin bertanya-tanya tentang bagaimana keuntungan industri keuangan menggunakan teknologi machine learning? Kami telah menjawabnya. Machine learning memungkinkan organisasi dan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat berdasarkan data yang akurat pula.

Keuntungan machine learning di industri keuangan adalah meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko dan biaya operasional, serta meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan. Dalam beberapa tahun ke depan, teknologi machine learning akan menjadi lebih penting dan semakin banyak diadopsi oleh perusahaan di industri keuangan dan fintech.

Sampai ketemu di artikel menarik lainnya.

Set to improve your backlinks for achievement? Press on this link to leverage the top-notch backlink enhancement solutions on Fiverr and elevate your website to greater heights of authority and visibility!