Всички предлагат AI функции – откриване на измами, кредитен рейтинг, чат поддръжка и т.н. Но всъщност моделите се променят, показателите изостават, а екипите само предполагат какво се е променило.
Проблемът не е в интелигентността, а в обратната връзка. Когато системите не се учат от резултатите, измамите се промъкват. Одобренията стават непоследователни и екипите по съответствие се мъчат да обяснят решения, които никой не си спомня да е взел.
Пазарът на изкуствен интелект във финансите се очаква да достигне 41,16 млрд. долара до 2030 г. , но според McKinsey лидерите подхождат по-предпазливо, тъй като бюджетите се свиват, а очакванията за възвръщаемост на инвестициите се повишават.
Ето защо вашият AI стек е важен. Подходящият стек осигурява сигурността и съответствието на транзакциите, автоматизира решенията по прозрачен начин и помага на екипите да работят по-бързо и с увереност.
📖 Прочетете също: Най-добрите инструменти за създаване на AI съдържание
Основни компоненти на финтех AI стека
Как преглеждаме софтуера в ClickUp
Нашият редакционен екип следва прозрачен, подкрепен с изследвания и независим от доставчиците процес, така че можете да сте сигурни, че нашите препоръки се основават на реалната стойност на продуктите.
Ето подробно описание на това как преглеждаме софтуера в ClickUp.
Практичният финтех стек има една задача: да превърне необработените финансови данни в безопасни, разбираеми решения, които могат да се мащабират. За да създадете AI системи, които действително се учат и защитават маржовете, ето архитектурата, на която разчитат съвременните финтех екипи.
1. Платформа за данни и управление
Надеждната изкуствена интелигентност започва с чисти, добре управлявани данни.
Вашият слой данни трябва да включва:
- Събития, свързани с продукти и поведение, от вашите уеб и мобилни приложения
- KYC/KYB записи и атрибути на самоличността
- Счетоводни записи и счетоводни събития
- Уебхукове на процесори и картови мрежи
- Поддръжка на клиенти и резултати от спорове
Използвайте релационни бази данни за структурирани данни с висока цялост, като салда, лимити и решения за поемане на риск. След това ги съчетайте с евтино съхранение на обекти за сурови логове, артефакти на модели и исторически снимки.
Основни изисквания за този слой:
- Ясни схеми, произход и политики за съхранение на всички финансови данни
- Криптиране на данни при пренос и съхранение за чувствителни финансови данни и лична информация
- Токенизация на номера на карти и идентификатори на сметки, за да се ограничи радиусът на въздействието в случай на нарушения на данните.
- Съпоставяйте контролите с приложимите финансови правила, за да не се провалят пусканията в резултат на одити.
Ако е направен правилно, този слой се превръща в източник на достоверна информация за финансовите отчети, моделите на риска и анализа на данните в цялата компания.
💡 Съвет от професионалист: Ако искате вдъхновение за това как да представите тази информация на ръководството, можете да заимствате идеи за оформление от примерите за табло с данни на ClickUp.
2. Изчислителна и облачна инфраструктура
AI натоварванията във финансовите технологии често се променят. Наблюдавате пикове в регистрациите, разплащанията и измамите около празниците или големите кампании.
Надеждният финтех стек обикновено разчита на:
- Облачна инфраструктура или хибридно облачно изчисление за API, стрийминг и пакетни задачи
- Контейнери или безсервърни функции за микроуслуги без състояние
- GPU/TPU пулове по заявка за обучение и изпълнение на модели за машинно обучение
- Пътища с ниска латентност за оценяване (например, решения за измами за по-малко от 100 ms за обработка на плащания)
Третирайте инфраструктурата като код. По този начин средата за бекенд услуги (API, задачи, работници) остава последователна и лесна за възпроизвеждане в тестовата и производствената среда.
📖 Прочетете също: Примери за табло с данни
3. Идентичност, KYC/KYB и достъп
Всяка чувствителна финансова транзакция започва с един въпрос: Кой е този човек и трябва ли да му се позволи да направи това точно сега?
Ключови възможности тук:
- Документиране и биометрична проверка на самоличността
- Проверка за санкции и PEP проверки
- Постоянни актуализации на KYC/KYB и наблюдение на списъка за наблюдение
- Силна многофакторна автентификация при влизане в системата и засилени проверки за рискови действия (нови устройства, необичайни местоположения, големи преводи)
- Детайлен контрол на достъпа за вътрешни потребители и услуги
Gen AI може да помогне на екипите да обобщават случаи и да изготвят доклади за подозрителни дейности. Но доверието на потребителите и спазването на нормативните изисквания все още разчитат на ясен човешки надзор.
📖 Прочетете също: Софтуерни инструменти за маркетингова аналитика
4. Вземане на решения в реално време относно рискове и измами
Това е слой за вземане на решения за милисекунди, който защитава маржовете, като същевременно поддържа удовлетвореността на клиентите.
Типичната система за откриване на измами съчетава:
- Правила и хеуристики за очевидни модели (проверки на скоростта, невъзможни пътувания, блокирани устройства)
- Модели за машинно обучение и алгоритми за машинно обучение, които се адаптират към нови модели на атака
- Сигнали от устройства, поведение, мрежи и резултати от проверка на самоличността
За плащанията този слой се намира директно в потока на плащанията. За кредитирането и технологиите за управление на богатството той често работи по-рано, за да преквалифицира потребителите, да зададе лимити или да адаптира ценообразуването.
Visa, например, съобщи, че нейните AI-базирани контроли на риска са блокирали около 80 милиона измамни транзакции на стойност 40 милиарда долара през 2023 г., без да забавят одобряването на карти.
Това са добри критерии за това, към което трябва да се стремят съвременните системи за откриване на измами.
📖 Прочетете също: Безплатни шаблони за изследователски планове за екипи и професионалисти
5. Моделно ниво, хранилище на функции и MLOps
Моделният слой превръща вашите данни в решения в областта на откриването на измами, кредитното гарантиране, персонализацията и операциите с клиенти.
Основни концепции:
- Функционален магазин, който поддържа последователност в дефинициите между обучението и оценяването в реално време.
- Възпроизводими тръбопроводи за обучение, които могат да анализират финансовите данни надеждно. Те трябва да работят по същия начин в различни версии на моделите.
- Мониторинг за отклонения и влошаване на производителността
- Безопасни практики за внедряване (канарски версии, автоматично връщане назад и ясно разпределение на отговорностите)
С разрастването на вашия финтех стек, тук също управлявате жизнения цикъл и разходите на моделите. Това е слоят, който поддържа ефективното развитие на моделите, вместо да го прави хаотично.
📖 Прочетете също: Използване на данни от продуктови анализи за подобряване на успеха на клиентите и маркетинговите стратегии
Как да изберете технологии за всеки слой
Изборът на инструменти за всеки слой от вашия финтех AI стек може тихо да създаде нов проблем: разрастване на работата. KYC се намира в една система, правилата за измама – в друга, моделните карти – в споделен диск, а бележките от одита – в имейл.
Всеки нов инструмент, който добавяте за данни, модели или мониторинг на рискове, се превръща в още едно място, което трябва да проверявате. Това ви забавя всеки път, когато се опитвате да изпратите или обясните решение.
Ето защо се нуждаете от две неща едновременно:
- Ясен метод за избор на технологии на всеки слой и
- Конвергентна AI работна среда като ClickUp, където се съхраняват цялата работа, доказателствата и координацията.
В стъпките по-долу ще останем неутрални по отношение на инструментите и ще се съсредоточим върху избора на подходящите компоненти за вашия финтех стек.
След това ще разгледаме как ClickUp действа като оркестрационен слой върху тези избори, така че вашите AI инструменти, работни процеси и екипи да могат да останат свързани.
Стъпка 1: Определете резултатите и предпазните мерки
Започнете с определяне на резултатите:
Изберете 3–5 конкретни резултата, които искате да постигнете през следващите 90 дни, например:
- Намалете загубите от измами с карти без физическо присъствие с 15%, като същевременно поддържате нивата на одобрение.
- Намалете времето за ръчна проверка на KYC с 30%.
- Съкратете времето за вземане на решения за малки кредити с 20%.
След това добавете предпазни мерки, които не можете да престъпите:
- Ограничения на латентността при критични финансови транзакции
- Регулаторни и одитни изисквания (регистриране, обяснимост, съхранение на данни)
- Ограничения на бюджета и оперативните разходи
Превърнете това в кратък набор от критерии за приемане, които ще използвате, за да преценявате всеки технологичен избор. Ако даден инструмент не ви помага да постигнете резултат в рамките на тези ограничения, той е разсейващ фактор.
Стъпка 2: Картографиране на източници на данни и договори
Интелигентният AI стек не функционира, ако данните са несъвместими или неясни.
Избройте основните си източници:
- Доставчици на KYC/KYB и системи за идентификация
- Основни счетоводни и счетоводни системи
- Платежни портали и процесори на карти
- Отпечатъци на устройства и телеметрия на сесии
- CRM и инструменти за управление на спорове
За всеки от тях определете:
- Имена и схеми на събития
- Пътища за собственост и ескалация
- SLA (латентност, наличност, актуалност)
- Правила за съхранение и изтриване
Целта е да се създаде документиран, структуриран слой от данни, който поддържа откриването на измами, кредитни модели, финансова отчетност и съответствие. Не трябва да разчитате на предположения или „тайни“ полета.
Стъпка 3: Изберете референтна архитектура
Избягвайте да създавате нов дизайн за всеки отделен случай на употреба.
Изберете проста отправна точка:
- Потоци (Kafka/Kinesis) за събития в реално време
- Съхранение: релационни бази данни за транзакции, склад за анализи и функции
- Бакенд услуги, които предоставят API за вземане на решения
- Модел за оценяване на решения в реално време и на партиди
- Мониторинг и регистриране на всеки етап
Поддържайте горещата пътека възможно най-къса и наблюдаема. Това включва плащания, тегления и други критични проверки на риска.
С разрастването на бизнеса си можете да сменяте компоненти (например да промените системата за борба с измамите или да добавите втори склад), стига да запазите стабилността на договорите и четливостта на архитектурата.
📖 Прочетете също: Инструменти за големи данни за бизнес анализи и отчети
Стъпка 4: Първо създайте рисковата верига
В областта на финтех рисковата верига често се изплаща по-бързо от персонализацията или „приятната“ AI.
Започнете с един цикъл, който работи от начало до край:
- Събирайте събития с висока сигналност относно самоличността, устройствата и транзакциите.
- Прилагайте правила за очевидни модели и препращайте рисковите случаи за ръчна проверка.
- Записвайте всяко решение и мотив
- Въведете етикетирани резултати (възстановявания, потвърдени измами, добри потребители) обратно в слоя с данни.
След това постепенно добавете ML модели към същия цикъл и разширете обхвата към повече продукти (карти, ACH, портфейли, кредитиране). Ключът е, че откриването на измами и управлението на риска трябва да се извършват в реално време и да могат да бъдат обяснени, когато регулаторните органи задават въпроси.
Стъпка 5: Изпратете един производствен казус в рамките на 30–45 дни
Устойте на желанието да „модернизирате всичко“ наведнъж.
Изберете тесен, високоценен сегмент, например:
- Оценка на измамите за продукт с една карта
- Предварителни проверки за проста кредитна линия
- Автоматизирано сортиране на спорове въз основа на метаданни
Поддържайте наборът от функции компактен, а пътят за връщане назад – прост. Измервайте успеха с:
- Забавяне по горещата пътека
- Повишаване на ефективността при откриването на измами или кредитното представяне
- Въздействие върху фалшивите положителни резултати и клиентското преживяване
Този първи случай на употреба валидира вашите данни, инфраструктура и MLOps решения при реален трафик.
Стъпка 6: Добавете MLOps, наблюдаемост и ръководства за работа
След като първият модел е готов, се съсредоточете върху това да го направите повторяем и безопасен за използване.
Ще ви са необходими следните неща:
- CI/CD тръбопроводи за обучение и внедряване
- Показатели за латентност p95/p99, процент на грешки и разпределение на резултатите
- Проверки за отклонения и пристрастия при ключови входни и изходни данни
- Ръководства за инциденти и ясна процедура за връщане назад
Третирайте моделите като услуги. Те трябва да имат собственици, дежурни, версии и ясни зависимости. Тук също така стандартизирате начина, по който документирате картите на моделите, ограниченията на политиките и работните процеси за одобрение, така че одитирането да е по-бързо и по-лесно.
📖 Прочетете също: Как да проведете проучване на потребителите
Стъпка 7: Мащабиране, контрол на разходите и итерация
С разрастването на финтех продукта, същият стек трябва да поддържа повече потребители, повече региони и повече проверки, без високи разходи или сложност.
Съсредоточете се върху следните действия:
- Автоматично мащабиране и планиране на капацитета за изчислителни ресурси и съхранение
- Кеширане на стабилни функции и референтни данни
- Многостепенно съхранение за горещи/топли/студени финансови данни
- Ясна видимост на разходите за обучение, изводи и услуги на трети страни
Периодично преглеждайте кои инструменти все още заслужават мястото си: мигрирайте от старите системи, консолидирайте припокриващите се услуги и преработете уязвимите части на стека, преди да се превърнат в пречки.
📖 Прочетете също: Как да проведете анализ на конкурентите (+шаблон)
Създайте AI оркестрационен слой с ClickUp
След като стекът започне да функционира, основният риск става координацията.
ClickUp ви предоставя конвергентно AI работно пространство, което се намира над вашия финтех стек и превръща тези движещи се части в видима, готова за доставка работа. Ето кратък преглед на това как ClickUp може да подкрепи вашия работен процес:
Планирайте и проследявайте вашия финтех стек в едно AI работно пространство
ClickUp комбинира задачи, документи, бели дъски и чат на едно място. По този начин вашата пътна карта за AI стека, епичните рискове и работата по съответствие се намират на едно работно място.
Звучи добре, нали? Ето какво можете да направите в ClickUp, за да управлявате работното си пространство:
- Използвайте списъци, за да групирате работата по слоеве (данни, инфраструктура, измами, MLOps, UX).
- Съхранявайте архитектурни диаграми и регистри на решения в ClickUp Docs и ClickUp Whiteboards, свързани със задачите, които засягат.
- Позволете на ClickUp Brain да обобщи дългите низове или документи в бързи актуализации, така че лидерите и одиторите да могат да се информират, без да се налага да преглеждат всеки коментар.
Тъй като ClickUp Brain е вграден в работната среда, получавате контекстно-ориентирани отговори от вашите собствени проекти и спецификации, вместо да се налага да преминавате през отделни AI инструменти.
Ние го използваме (ClickUp), за да подпомагаме и ускоряваме ежедневните ни срещи от нашия Scrum ритуал. Помага ми да се запозная с напредъка на моя спринт, напредъка на задачите ми и да поддържам организиран списък с всичките ми задачи.
Ние го използваме (ClickUp), за да подпомагаме и ускоряваме ежедневните ни срещи от нашия Scrum ритуал. Помага ми да се запозная с напредъка на моя спринт, напредъка на задачите ми и да поддържам организиран списък с всичките ми задачи.
Направете работните процеси повтаряеми с ClickUp Automations и ClickUp Agents
ClickUp Automations се занимава с рутинната координация, която често се пропуска в AI проектите. Те преместват задачи, назначават рецензенти, актуализират полета и изпращат известия, когато състоянието се промени.
Можете да започнете от над 100 шаблона или да опишете правилото на прост език и да оставите AI Automation Builder да генерира тригери и действия за вас.
Освен това знаем, че натоварването във финтех сектора никога не спи, но вие не трябва да го правите. ClickUp Agents действат като постоянно активни помощници, които наблюдават списъци, откриват промени и задействат работни процеси автоматично. Независимо дали се появи ново предупреждение за отклонение, промяна в PCI списъка за проверка или модел за измама в процес на преглед, Agents поддържат екипите в синхрон, за да не се пропусне нищо в среда с висок риск.
ClickUp Agents служат и като постоянно активни AI асистенти във вашето работно пространство. Те следят за събития, наблюдават списъци и изпълняват многоетапни работни процеси, като обобщават нови рискови инциденти, уведомяват подходящите лица или подготвят кратък доклад за промени в моделите.
За финтех AI стека това означава, че задачи като „модел v1. 3 готов за одобрение“, „получено предупреждение за отклонение“ или „актуализиран PCI чеклист“ могат да задействат автоматично подходящите последващи действия.
🎥 Мислите да създадете AI агент, но сте объркани от настройките, инструментите или техническата страна? Този урок разяснява всичко стъпка по стъпка, за да можете да създадете агент, който извлича данни, задейства задачи, изпраща актуализации и работи на автопилот.
Вижте състоянието и доставката на стека в таблата на ClickUp
ClickUp Dashboards ви предоставя конфигурируеми изгледи на проекти и показатели на едно място. Можете да комбинирате диаграми, таблици и джаджи, за да проследявате всичко – от напредъка на спринтовете до нарушенията на SLA.
За екипите за изкуствен интелект във финтех сектора това може да включва:
- Ключови показатели за ефективност, свързани с моделите (процент на одобрение, възстановяване на суми, обжалвания за фалшиви положителни резултати)
- Оперативни показатели (брой инциденти, време за разрешаване на P1, размер на натрупаните задачи)
- Показатели за изпълнение (завършени задачи на версия, работа в процес на преглед, блокирани елементи)
Вместо отделни изгледи за риска, инженерството и съответствието, получавате споделен контролен панел, който черпи от едни и същи задачи и полета.
🔍 Знаете ли, че... Финтех вече изпреварва традиционните финанси: доклад на BCG (Boston Consulting Group) от 2025 г. показва, че приходите от финтех са нараснали с 21% на годишна база през 2024 г., в сравнение с 6% за по-широкия сектор на финансовите услуги, а около 69% от публичните финтех компании са били печеливши.
Свържете вашите AI инструменти в централен команден център
ClickUp предлага интеграции с над 1000 инструмента, както и конектори чрез платформи като Make и IFTTT, така че сигналите и контекстът от вашия стек могат да се вливат автоматично в задачите.
Типичните финтех конфигурации свързват:
- GitHub/GitLab и CI системи за промени в кода и процесите
- Инструменти за инциденти и платформи за регистриране на сигнали за отклонения и прекъсвания
- BI инструменти и платформи за данни за ключови показатели и отчети
По този начин неуспешното внедряване на мерки срещу измамите или нов билет за съответствие не се появяват просто в поредния табло. Те се превръщат в изпълними задачи в ClickUp, с отговорни лица и крайни срокове. 🏆
🔍 Знаете ли, че... Кенийската M-Pesa, пусната на пазара през 2007 г., се счита за първата голяма услуга за мобилни пари в света и допринесе за по-широка революция в областта на цифровите финансови услуги в развиващите се пазари.
Използвайте Brain MAX и Talk to Text за работни дни, в които се налага да работите интензивно с изкуствен интелект
ClickUp Brain MAX разширява тази оркестрация до вашия десктоп. Този AI десктоп спътник ви предоставя универсално AI търсене и чат изживяване във всичките ви инструменти, заедно с функцията Talk to Text, която превръща говоримите актуализации в изгладен текст.
Спестявате над един ден всяка седмица, като диктувате актуализации и намирате скрити контексти за секунди, без да се налага да преминавате от един инструмент към друг.
За финтех екипите това означава, че можете:
- Диктувайте хронологията на инцидентите, бележките от одитите или коментарите от прегледа на моделите по време на разговорите.
- Помолете Brain MAX да намери конкретни ръководства, карти с модели или бележки от срещи във вашето работно пространство и свързаните приложения.
- Превърнете грубите идеи за нов експеримент за измама в структурирани задачи, без да напускате текущия си екран.
Тъй като ClickUp Brain и ClickUp Brain MAX следват същите стандарти за поверителност и SOC 2 като останалата част от ClickUp, можете да ги използвате за чувствителни финансови данни с ясни предпазни мерки.
🔍 Знаете ли, че... McKinsey оценява, че прилагането на изкуствен интелект и усъвършенствани аналитични методи в голям мащаб може да генерира до 1 трилион долара допълнителна стойност всяка година за глобалното банкиране.
Примерна AI платформа за финтех стартъп
Стъпка 1: Слой за данни и въвеждане (Kafka/Kinesis; PostgreSQL + Snowflake)
Apache Kafka или AWS Kinesis ви осигуряват устойчиви, възпроизводими потоци, така че вашите финтех приложения да могат да реагират бързо на финансови транзакции, без да губят съобщения по време на пикови натоварвания. Екипи като Nubank публично описват Kafka като гръбнака на надеждна, толерантна към грешки комуникация при банкови работни натоварвания с високи изисквания.
За постоянни структурирани данни използвайте PostgreSQL за транзакционна цялост и хранилище като Snowflake за анализи и съхранение на функции.
Ако ви е необходима доказателство, че този модел работи в голям мащаб, Coinbase описва обновяването на Kafka pipelines, за да се намали латентността и да се поддържат актуални анализи в почти реално време за вземане на решения.
💡 Съвет от професионалист: Поддържайте прост „договор за данни“ ClickUp Doc за всяка тема (събития, схеми, собственици) и го прикачете към съответните инженерни задачи. Освен това, свържете промените в схемата с работните процеси на собствеността, за да не се губят актуализациите.
Стъпка 2: ML/AI двигател (PyTorch/TensorFlow или управляван Vertex AI)
Вашите AI модели ще поддържат приложения като откриване на измами, кредитно гарантиране, персонализация и сортиране на искове. Можете да направите следното:
- Използвайте отворени рамки (PyTorch, TensorFlow), когато се нуждаете от прецизен контрол и персонализирани архитектури.
- Използвайте управлявани услуги (като Google Vertex AI или подобни), когато искате по-бърза итерация и интегрирани MLOps.
Deutsche Bank, например, работи с Google Cloud за създаването на цифровия асистент Lumina за анализатори, като използва Google Vertex AI за ускоряване на разработването на модели и внедряване на изкуствен интелект в производствените работни процеси.
💡 Съвет от професионалист: Създайте шаблон „Model Card“ в ClickUp Docs, за да записвате показатели като данни за обучение, проверки за справедливост, показатели за ефективност, мониторинг и собственици на връщане назад. След това използвайте ClickUp Brain, за да обобщите обученията в едностранични актуализации, които ръководителите и отдела за съответствие могат да прегледат бързо.
📮ClickUp Insight: Почти 88% от участниците в нашето проучване вече разчитат на AI инструменти, за да опростят и ускорят личните си задачи. Искате да постигнете същите ползи и на работното си място? ClickUp е тук, за да ви помогне! ClickUp Brain, вграденият AI асистент на ClickUp, може да ви помогне да подобрите производителността си с 30% чрез по-малко срещи, бързи AI-генерирани обобщения и автоматизирани задачи.
Стъпка 3: Анализи и вземане на решения в реално време (двигатели за откриване на измами или персонализиран ML)
Този слой за вземане на решения оценява транзакциите и събитията по сметките за милисекунди. Вие комбинирате:
- Правила за ясни проблеми (например невъзможно геолокализиране или известни компрометирани устройства)
- Модели за машинно обучение, които се адаптират към нови модели на атака, въз основа на сигнали от устройства, мрежи и поведение.
Stripe Radar е добър пример за този подход. Той използва данни от милиони предприятия и стотици сигнали, за да намали значително измамите, като същевременно поддържа високо ниво на одобрения.
👀 Интересен факт: Повечето номера на карти имат вградена проверка за правописни грешки. Простата контролна сума „Luhn“ улавя повечето едноцифрени грешки и много от разместените цифри, което предотвратява попадането на недостатъчни данни, още преди да започнете да откривате измами.
Стъпка 4: API и слой услуги (FastAPI, GraphQL, микроуслуги)
Вашият API и слой от услуги предоставя чисти интерфейси за мобилни приложения, партньорски платформи и вътрешни инструменти. Много финтех платформи комбинират:
- Тънък REST слой за потоци, чувствителни към латентност, като обработка на плащания
- GraphQL за гъвкави продуктови повърхности, които се променят често
Инженерите на PayPal отбелязват, че GraphQL се превърна в стандартен модел за идентичност, плащания и съответствие, защото позволява на клиентите да получават точно това, от което се нуждаят, и да се развиват без разрастване на версиите.
📖 Прочетете също: Как да използвате Trendspotting (с примери)
Стъпка 5: Моделиране на операции и внедряване (MLOps с MLflow/Kubeflow/управлявано)
Предприятия като Capital One са публикували как MLOps, базирани на Kubernetes, им помагат да поддържат стрийминг на вземането на решения и бързи преустройства.
Нуждаете се от начин да преминете безопасно от тетрадки към производство:
- MLflow за проследяване на експерименти, регистрация на модели и лесно внедряване
- Kubeflow или управлявани MLOps (например Vertex AI, SageMaker и др.), когато се нуждаете от тръбопроводи, бележници, управление и мониторинг на едно място.
💡 Професионален съвет: Използвайте списък в ClickUp, наречен „Model Releases“ (Издаване на модели), с задачи за всяка версия. След това, нека ClickUp Brain извлече показателите от вашия регистър (AUC, латентност, флагове за отклонение) и напише кратка бележка за промяната, която рецензентите могат да одобрят в задачата преди пускането.
Стъпка 6: Слой за сигурност и съответствие (Auth0 за идентичност; KMS; аудитни регистри)
Сигурността е неотменима, когато става въпрос за финансови транзакции и проверка на самоличността. Един силен слой за сигурност трябва да изпълнява следните функции:
- Прилагайте многофакторна автентификация за потребители и администратори
- Прилагайте достъп с минимални права и силна IAM
- Използвайте управлявана KMS за криптиране на данни в покой и в движение.
- Поддържайте аудиторски регистри за всяко привилегировано действие и решение на модела.
Visa отбелязва, че нейните AI-базирани контролни механизми за сигурност са помогнали за предотвратяването на измами на стойност около 40 милиарда долара през 2023 г. Това е добър пример за това как AI-базираните функции за сигурност са станали централен елемент в съвременните платежни мрежи.
👀 Интересен факт: Одобрението на плащането ви прави обиколка по света за миг. Заявката за оторизация обикновено преминава от търговец → придобиващ → карта мрежа → издател и обратно в реално време. Много процесори могат да завършат този процес за по-малко от секунда.
Стъпка 7: Фронтенд и UX слой (Next. js/React; Flutter/React Native)
За уеб приложенията рамки като Next. js и React са често използвани за отзивчиви финтех приложения. За мобилните приложения React Native и Flutter позволяват на малки екипи да предоставят висококачествени преживявания на различни платформи.
Третирайте процесите по регистрация, проверка на самоличността и чат-базирана поддръжка на клиенти като първокласно преживяване. Добрият потребителски опит тук намалява натоварването на поддръжката и изгражда доверие у потребителите във вашия финтех продукт 💯.
💡 Съвет от професионалист: Съхранявайте UX потоците в ClickUp Whiteboards и ги прикачете към епични задачи за лесен достъп. Помолете ClickUp Brain да предложи кратки варианти на микрокопия за стъпки KYC или подсказки за чатбот, след което направете A/B тест и запишете резултатите в задачите.
Стъпка 8: Координация и мониторинг на работните процеси (Airflow/Prefect; Looker Studio/персонализирани табла)
Инструменти за оркестриране като Apache Airflow или Prefect обикновено координират постъпленията, преквалификационните задачи и попълването на празнини.
Всъщност екипите на Robinhood разчитат на Airflow за поддръжка на хиляди канали за данни в търговските и брокерските операции.
За анализи можете да използвате Looker Studio или персонализирани табла. Можете да използвате тези инструменти, за да покажете на лидерите и регулаторните органи почти в реално време изгледи на рисковите показатели и KPI за финансовите операции.
💡 Съвет от професионалист: Свържете вашите оркестрационни сигнали с ClickUp Integrations, така че при проблеми с тръбопровода автоматично да се отварят задачи с прикачени логове и да се задават дежурни собственици. По този начин вашите оперативни работни потоци и проблеми с AI стека остават в един и същ команден център.
Предимствата от наличието на подходящ AI стек във финтех
Ето практичните предимства на добре структуриран финтех AI стек.
1. По-бързо пускане на интелигентни функции (откриване на измами, персонализация)
Когато вашият технологичен стек е последователен, финтех стартъпите могат да предлагат функции като откриване на измами и персонализирани лимити в рамките на седмици, а не на тримесечия.
Предварително дефинираните договори за данни, споделените хранилища на функции и готовите за употреба MLOps модели намаляват обмена на информация между екипите за данни, инженеринг и продукти.
📌 Пример: Приложение за плащания въвежда проверка на самоличността в реално време за финансови транзакции с висок риск, след като забелязва скок в измамите. Тъй като слоят с данни, механизмът за вземане на решения и UX потоците вече споделят обща архитектура, екипът коригира правилата за вземане на решения и включва нови сигнали за риск, вместо да преизгражда целия стек.
🔍 Знаете ли, че... Думата „финтех“ води началото си от инициатива на Citicorp от 1993 г., наречена „Консорциум за технологии за финансови услуги“, описана като ранно сътрудничество между банки и технологични фирми за насърчаване на финансовите иновации.
2. Подобрено управление на риска и оперативна ефективност
Единен финтех стек централизира сигналите от устройства, поведение и финансови данни. По този начин решенията за риска се основават на цялостната картина, а не на един тесен сигнал. Поточните резултати, ясните опашки и подлежащите на одит бележки позволяват на екипите да откриват проблемите рано и да намалят ръчното обработване.
Освен това ще постигнете по-добра оперативна ефективност. Това води до по-малко еднократни скриптове, странични канали за одобрения и изненади при скок в обемите.
📖 Прочетете също: Как да проведете пазарно проучване и да превърнете данните в действия
3. По-добро съответствие с нормативните изисквания и готовност за одит
Проектирането на произхода на данните и криптирането във вашия финтех стек превръща съответствието от еднократен проект в непрекъснат процес.
Обясненията на решенията и отчетите за ефективността могат да бъдат свързани с кода и изпълнението на процесите, което улеснява отчитането пред регулаторните органи.
💡 Професионален съвет: Съхранявайте картите на моделите, одобрените политики и контролните списъци за регулаторно отчитане в ClickUp Tasks. Използвайте ClickUp Brain, за да обобщавате промените за всяко тримесечие за вътрешни и външни прегледи.
4. Мащабируемост за обработка на нарастващия брой потребители и транзакции
Модерната облачна инфраструктура и архитектурата, управлявана от събития, позволяват услугите за обработка на плащания, отпускане на кредити и инвестиране да се мащабират в съответствие с нарастването на регистрациите.
Основни показатели, като оценяване с ниска латентност, устойчиви опашки и добре дефинирани API, също помагат за поддържането на стабилно потребителско преживяване, дори при увеличаване на трафика.
Притеснявате се от оперативните разходи? Таблата за разходи и редовните FinOps практики ви помагат да контролирате разходите, така че вашият финтех продукт да може да се развива без изненадващи сметки за инфраструктура.
📖 Прочетете също: Шаблони за ROI за проследяване на възвръщаемостта в Excel и ClickUp
5. Конкурентно предимство чрез услуги, базирани на данни и изкуствен интелект
Подходящият технологичен стек за финтех превръща суровите събития в отличителни характеристики:
- По-добри системи за откриване на измами
- По-интелигентно кредитно гарантиране
- По-подходящи оферти за финансови услуги
- Проактивни предупреждения във вашите финтех приложения
С течение на времето, собствените сигнали и добре настроените модели за машинно обучение се превръщат в защитими активи. С ClickUp в ролята на оперативна основа, вие получавате и по-добра видимост кои части от AI стека генерират най-голям ръст на приходите и удовлетвореност на потребителите.
📖 Прочетете също: Безплатни шаблони за финансови прогнози за точно планиране
Чести грешки, които правят стартиращите финтех компании при създаването на AI стек
През 2024 г. 79% от организациите са били засегнати от атаки или опити за измама с плащания, според проучването на AFP за 2025 г.
Само във Великобритания през първата половина на 2025 г. са откраднати 629 милиона лири, въпреки че банките са блокирали още по-голяма сума.
Този контекст е от решаващо значение: когато измамите и натискът за съответствие се увеличават едновременно, слабите решения за стека бързо стават очевидни.
Ето къде екипите най-често правят грешки и какво да направите вместо това.
- Създаване на модели преди да се фиксират основните данни: Липсата на ясни събития, собственици или схеми води до неработещи функции и ненадеждни табла. Първо фиксирайте договорите за данни и малък магазин за функции.
- Третиране на измамите като пакетен доклад: Разкриването на измами и вземането на решения за управление на риска трябва да се извършват по време на финансовата транзакция. Поточните данни, правилата и машинно обучението трябва да работят заедно в реално време.
- Пренебрегване на обяснимостта: Ако не можете да обясните защо е отказан заем или плащане, рискувате да предизвикате регулаторни рискове и неудовлетвореност у потребителите. Поддържайте кодове за причините, повторяеми логове и добре документирано поведение на моделите.
- Слаба сигурност: Използването на споделени ключове и липсата на многофакторна автентификация увеличават риска от нарушаване на сигурността на данните. Токенизирайте чувствителните полета, ротирайте ключовете и съпоставяйте контролите с PCI DSS 4. 0 и други съответни стандарти, преди да мащабирате.
- Без MLOps предпазни мрежи: Изпращането на модел веднъж и оставянето му без надзор води до тихо отклонение. Добавете CI/CD, канарски версии, предупреждения за отклонения и ясни ръководства за връщане назад, за да не достигат проблемите до клиентите.
📖 Прочетете също: Най-добрите инструменти за проучване на пазара за вземане на решения, основани на данни
Подобрете възвръщаемостта на инвестициите в AI стека си с ClickUp
Изборът на подходящия технологичен стек във финтех индустрията е само половината от работата. Другата половина е да съхранявате планове, собственици, решения и доказателства на едно място, за да не се изгуби нищо в разрастването на инструментите. ClickUp предоставя на финтех компаниите тази опора:
- ClickUp Brain отговаря на въпроси във вашия собствен контекст, като задачи, документи, срещи и др. Това помага на екипите да прекарват по-малко време в търсене на подробности.
- ClickUp Brain MAX въвежда функцията „Talk to Text“ и търсене в различни приложения на вашия десктоп, превръщайки разговорите и проучванията в ясни, практични бележки за секунди.
- ClickUp Automations, Dashboards и Integrations поддържат последователност при предаването, мониторинга и одитите, от внедряването на модели за борба с измамите до регулаторното отчитане.
Ако този наръчник ви е помогнал да изясните следващите си стъпки, стартирайте малък проект „AI Risk MVP” в ClickUp.
В рамките на една седмица ще разберете дали това е подходящото място за AI стека на вашия финтех продукт. Опитайте ClickUp безплатно още днес!
Често задавани въпроси (FAQ)
AI стекът във финтех е набор от инструменти и системи, които превръщат необработените финансови данни в оперативни решения. Обикновено той обхваща съхранение на данни, обучение и обслужване на модели, както и интерфейсите, които използват тези модели за проверки за измами, кредитни оценки или обслужване на клиенти.
Стартиращите финтех компании в ранна фаза често започват с управлявани AI услуги за KYC, AML и проверки на самоличността, за да стартират по-бързо и да намалят инфраструктурната работа. С разрастването си те въвеждат критични модели в компанията, където се нуждаят от по-голям контрол върху производителността, разходите и регулаторните изисквания. На този етап те се позовават на вътрешни пътни карти и проследяване на експерименти, за да направят прехода.
Най-високите разходи идват от GPU-интензивната облачна инфраструктура за обучение и изводи. Следват големи обеми API на трети страни за плащания, проверка на самоличността и откриване на измами. С течение на времето се натрупват и разходи за специализирани инженерни и научни кадри, така че много финтех компании се фокусират върху ефективността на моделите и консолидирането на услугите, за да поддържат технологичния стек устойчив.
Стартиращите финтех компании разглеждат регулациите като строги ограничения и от самото начало проектират приложения на изкуствения интелект около тях. Те комбинират ясни политики (например за съхранение на данни и обяснимост) с процеси като човешка проверка и редовни одити, така че клиентите и регулаторните органи да могат да имат доверие в начина, по който се използват финансовите данни.
Да. Много стартиращи финтех компании започват с прост стек, фокусиран върху един или два случая на употреба с голямо въздействие, като откриване на измами или кредитен рейтинг, плюс солидно хранилище за данни. С разрастването си те добавят компоненти като магазини за функции, по-усъвършенствани модели и системи, задвижвани от събития. Те се разширяват само когато допълнителната сложност ясно подкрепя целите на продукта и нуждите от съответствие.