Który stos AI jest odpowiedni dla start-upów z branży fintech?

Wszyscy wprowadzają funkcje AI — wykrywanie oszustw, ocena zdolności kredytowej, wsparcie poprzez czat i wiele innych. Jednak w rzeczywistości modele ulegają zmianom, wskaźniki są opóźnione, a zespoły zgadują, co się zmieniło.

Problem nie dotyczy inteligencji, ale pętli sprzężenia zwrotnego. Gdy systemy nie uczą się na podstawie wyników, dochodzi do oszustw. Decyzje dotyczące zatwierdzeń stają się niespójne, a zespoły ds. zgodności z przepisami próbują wyjaśnić decyzje, których nikt nie pamięta.

Rynek AI w finansach ma osiągnąć wartość 41,16 mld dolarów do 2030 r. , jednak według raportu McKinsey liderzy podchodzą do tego rozwiązania z większą ostrożnością ze względu na ograniczenia budżetowe i rosnące oczekiwania dotyczące zwrotu z inwestycji.

Dlatego tak ważny jest stos AI. Odpowiedni stos zapewnia bezpieczeństwo i zgodność transakcji, automatyzuje decyzje w sposób przejrzysty i pomaga zespołom działać szybciej i pewniej.

Podstawowe elementy stosu AI dla branży fintech

Praktyczny stos fintech ma jedno zadanie: przekształcić surowe dane finansowe w bezpieczne, zrozumiałe decyzje, które można skalować. Aby zbudować systemy AI, które faktycznie uczą się i chronią marże, oto architektura, na której opierają się nowoczesne zespoły fintech.

1. Platforma danych i zarządzanie danymi

Wiarygodna AI zaczyna się od czystych, dobrze zarządzanych danych.

Twoja warstwa danych powinna obejmować:

Wykorzystaj relacyjne bazy danych do przechowywania ustrukturyzowanych danych o wysokiej integralności, takich jak salda, limity i decyzje dotyczące ubezpieczeń. Następnie połącz je z niedrogą pamięcią obiektową do przechowywania surowych logów, artefaktów modeli i historycznych migawek.

Kluczowe wymagania dla tej warstwy:

Jeśli zostanie to zrobione prawidłowo, warstwa ta stanie się źródłem wiarygodnych informacji dla raportowania finansowego, modeli ryzyka i analizy danych w całej firmie.

2. Infrastruktura obliczeniowa i chmura

Obciążenia pracą AI w technologii finansowej często ulegają wahaniom. W okresie świąt lub dużych kampanii obserwuje się wzrost liczby nowych użytkowników, szczyty rozliczeń i wzrost liczby oszustw.

Niezawodny stos fintech zazwyczaj opiera się na: zależności od:

Traktuj infrastrukturę jako kod. Dzięki temu środowiska usług zaplecza (API, zadania, pracownicy) pozostają spójne i łatwe do odtworzenia w środowisku testowym i produkcyjnym.

3. Tożsamość, KYC/KYB i dostęp

Każda wrażliwa transakcja finansowa zaczyna się od jednego pytania: kim jest ta osoba i czy powinna mieć prawo do zrobienia tej czynności w danej chwili?

Najważniejsze funkcje:

Gen AI może pomóc zespołom w podsumowywaniu przypadków i sporządzaniu raportów dotyczących podejrzanych działań. Jednak zaufanie użytkowników i zgodność z przepisami nadal wymagają wyraźnego nadzoru ze strony człowieka.

4. Podejmowanie decyzji dotyczących ryzyka i oszustw w czasie rzeczywistym

Jest to warstwa decyzyjna działająca w milisekundach, która chroni marże, jednocześnie zapewniając satysfakcję klientów.

Typowy system wykrywania oszustw łączy w sobie:

W przypadku płatności warstwa ta znajduje się bezpośrednio w przepływie płatności. W przypadku technologii kredytowej i zarządzania majątkiem często działa ona wcześniej, aby wstępnie kwalifikować użytkowników, ustalać limity lub dostosowywać ceny.

Na przykład firma Visa poinformowała, że jej oparte na AI mechanizmy kontroli ryzyka zablokowały w 2023 r. około 80 milionów fałszywych transakcji o wartości 40 miliardów dolarów, nie spowalniając przy tym procesu zatwierdzania kart.

Są to dobre punkty odniesienia dla tego, do czego powinny dążyć nowoczesne systemy wykrywania oszustw.

5. Warstwa modelu, magazyn funkcji i MLOps

Warstwa modeli przekształca dane w decyzje dotyczące wykrywania oszustw, udzielania kredytów, personalizacji i obsługi klientów.

Podstawowe pojęcia:

Wraz z rozwojem stosu fintechowego, jest to również miejsce, w którym zarządzasz cyklem życia modelu i kosztami. Jest to warstwa, która zapewnia wydajny rozwój modelu, zamiast chaosu.

Jak wybrać technologie dla każdej warstwy

Wybór narzędzi dla każdej warstwy stosu AI w branży fintech może po cichu stworzyć nowy problem: rozproszenie pracy. KYC znajduje się w jednym systemie, zasady dotyczące oszustw w innym, karty modeli na wspólnym dysku, a notatki audytowe w wiadomościach e-mail.

Każde nowe narzędzie dodane do obsługi danych, modeli lub monitorowania ryzyka staje się kolejnym elementem, który należy sprawdzić. Spowalnia to pracę za każdym razem, gdy próbujesz wprowadzić lub wyjaśnić decyzję.

Dlatego potrzebujesz dwóch rzeczy jednocześnie:

W poniższych krokach nie będziemy skupiać się na konkretnych narzędziach, a raczej na wyborze odpowiednich komponentów do Twojego stosu fintechowego.

Następnie przyjrzymy się, jak ClickUp działa jako warstwa koordynacyjna nad tymi wyborami, dzięki czemu narzędzia AI, cykle pracy i zespoły mogą pozostawać w stałym połączeniu.

Krok 1: Zdefiniuj wyniki i zabezpieczenia

Zacznij od zdefiniowania swoich wyników:

Wybierz 3–5 konkretnych wyników, które chcesz osiągnąć w ciągu najbliższych 90 dni, na przykład:

Następnie dodaj bariery, których nie można przekroczyć:

Przekształć to w krótki zestaw kryteriów akceptacji, które będziesz stosować do oceny każdego wyboru technologicznego. Jeśli narzędzie nie pomaga osiągnąć wyniku w ramach tych wytycznych, jest ono tylko przeszkodą.

Krok 2: Mapowanie źródeł danych i umów

Inteligentny stos AI nie działa, jeśli dane są niespójne lub niejasne.

Lista swoich głównych źródeł:

Dla każdego z nich zdefiniuj:

Celem jest stworzenie udokumentowanej, ustrukturyzowanej warstwy danych, która zapewnia wsparcie dla wykrywania oszustw, modeli kredytowych, raportowania finansowego i zgodności z przepisami. Nie należy polegać na domysłach lub „tajnych” polach.

Krok 3: Wybierz architekturę referencyjną

Unikaj tworzenia nowego projektu dla każdego przypadku użycia.

Wybierz prostą podstawę:

Utrzymuj ścieżkę gorącą tak krótką i obserwowalną, jak to tylko możliwe. Obejmuje to płatności, wypłaty i inne krytyczne kontrole ryzyka.

W miarę rozwoju możesz wymieniać komponenty (na przykład zmienić silnik wykrywający oszustwa lub dodać drugą bazę danych), o ile zachowasz stabilność umów i czytelność architektury.

Krok 4: Najpierw zbuduj pętlę ryzyka

W branży fintech ryzyko często zwraca się szybciej niż personalizacja lub „miłe” rozwiązania AI.

Zacznij od jednej pętli, która działa od początku do końca:

Następnie stopniowo nakładaj modele ML na tę samą pętlę i rozszerzaj zasięg na więcej produktów (karty, ACH, portfele, pożyczki). Kluczowe znaczenie ma to, aby wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem odbywało się w czasie rzeczywistym i można było je wyjaśnić, gdy organy regulacyjne zadają pytania.

Krok 5: Wdrożenie jednego przypadku użycia w ciągu 30–45 dni

Oprzyj się pokusie „modernizacji Wszystkiego” za jednym zamachem.

Wybierz wąski, wysokowartościowy segment, na przykład:

Zadbaj o spójny zestaw funkcji i prostą ścieżkę wycofania. Mierz powodzenie za pomocą:

Ten pierwszy przypadek użycia pozwala zweryfikować dane, infrastrukturę i decyzje MLOps w rzeczywistym ruchu.

Krok 6: Dodaj MLOps, obserwowalność i podręczniki operacyjne

Po uruchomieniu pierwszego modelu skup się na tym, aby był on powtarzalny i bezpieczny w użyciu.

Będziesz potrzebować następujących elementów:

Traktuj modele jak usługi. Powinny one mieć właścicieli, dyżury, wersjonowanie i jasne zależności. W tym miejscu należy również ustandaryzować sposób dokumentowania kart modeli, ograniczeń polityki i cykli pracy związanych z zatwierdzaniem, aby audyty były szybsze i mniej uciążliwe.

Krok 7: Skalowanie, kontrola kosztów i iteracja

Wraz z rozwojem produktu fintech potrzebne jest wsparcie dla więcej użytkowników, więcej regionów i więcej kontroli, a wszystko to bez wysokich kosztów i złożoności.

Skoncentruj się na następujących działaniach do zrobienia:

Okresowo sprawdzaj, które narzędzia nadal zasługują na swoje miejsce: migruj ze starszych wersji systemów, konsoliduj nakładające się usługi i przerabiaj wrażliwe elementy stosu, zanim staną się one wąskim gardłem.

Stwórz warstwę koordynacji AI za pomocą ClickUp

Po uruchomieniu stosu głównym ryzykiem staje się koordynacja.

ClickUp zapewnia zintegrowany obszar roboczy AI, który znajduje się nad stosem fintech i przekształca te ruchome elementy w widoczne, gotowe do wysyłki prace. Oto krótki przegląd tego, jak ClickUp może zapewnić wsparcie dla Twojego cyklu pracy:

Planuj i śledź swój stos fintech w jednym obszarze roboczym AI

ClickUp łączy zadania, dokumenty, tablice i czat w jednym miejscu. Dzięki temu plan działania dotyczący stosu AI, epiki ryzyka i zgodność z przepisami znajdują się w jednym obszarze roboczym.

Brzmi dobrze? Oto co możesz zrobić w ClickUp, aby zarządzać swoim obszarem roboczym:

Ponieważ ClickUp Brain jest wbudowany w obszar roboczy, otrzymujesz odpowiedzi uwzględniające kontekst z własnych projektów i specyfikacji, zamiast korzystać z oddzielnych narzędzi AI.

Używamy go (ClickUp), aby usprawnić i przyspieszyć nasze codzienne spotkania w ramach rytuału Scrum. Pomaga mi to poznać postępy mojego sprintu, postępy moich zadań i utrzymać uporządkowane zaległości dla wszystkich moich spraw.

Spraw, aby cykle pracy były powtarzalne dzięki ClickUp Automatyzacjom i ClickUp Agents

Automatyzacje ClickUp zajmują się rutynową koordynacją, która często jest pomijana w projektach AI. Przenoszą zadania, przypisują recenzentów, aktualizują pola i wysyłają powiadomienia w przypadku zmiany statusu.

Możesz zacząć od ponad 100 szablonów lub opisać regułę prostym językiem i pozwolić narzędziu AI Automation Builder wygenerować dla Ciebie wyzwalacze i działania.

Ponadto wiemy, że obciążenia pracą związane z technologią finansową nigdy nie śpią, ale Ty nie musisz. Agenci ClickUp działają jak zawsze gotowi do pomocy pomocnicy, którzy monitorują listy, wykrywają zmiany i automatycznie wyzwalają cykle pracy. Niezależnie od tego, czy pojawia się nowe ostrzeżenie o odchyleniu, zmienia się lista kontrolna PCI, czy też model oszustwa trafia do przeglądu, agenci dbają o spójność zespołów, aby nic nie umknęło uwadze w środowiskach o wysokiej stawce.

Agenci ClickUp pełnią również rolę zawsze dostępnych asystentów AI w Twoim obszarze roboczym. Śledzą zdarzenia, monitorują listy i realizują wieloetapowe cykle pracy, takie jak podsumowywanie nowych incydentów związanych z ryzykiem, powiadamianie odpowiednich osób lub przygotowywanie krótkich raportów dotyczących zmian modeli.

W przypadku stosu AI dla branży fintech oznacza to, że zadania takie jak „model v1. 3 gotowy do zatwierdzenia”, „otrzymano alert o odchyleniu” lub „zaktualizowano listę kontrolną PCI” mogą automatycznie wywołać odpowiednie działania następcze.

Sprawdź stan stosu i dostawy w panelach ClickUp Dashboards

Panele ClickUp zapewniają konfigurowalne widoki projektów i wskaźników w jednym miejscu. Możesz łączyć wykresy, tabele i widżety, aby śledzić wszystko, od postępów sprintu po naruszenia SLA.

W przypadku zespołów zajmujących się AI w branży fintech może to obejmować:

Zamiast oddzielnych widoków dla ryzyka, inżynierii i zgodności z przepisami, otrzymujesz wspólny panel sterowania, który czerpie z tych samych zadań i pól.

Połącz swoje narzędzia AI w centralnym centrum dowodzenia

ClickUp oferuje integrację z ponad 1000 narzędziami, a także łączniki poprzez platformy takie jak Make i IFTTT, dzięki czemu alerty i kontekst z Twojego stosu mogą automatycznie przepływać do zadań ClickUp.

Typowe ustawienia fintech tworzą połączenia:

W ten sposób nieudane wdrożenie systemu przeciwdziałania oszustwom lub nowy zgłoszenie dotyczące zgodności nie pojawiają się po prostu w kolejnym pulpicie. Trafiają one do ClickUp jako zadania do wykonania, wraz z właścicielami i terminami realizacji. 🏆

Wykorzystaj Brain MAX i Talk to Text podczas dni pracy wymagających intensywnego wykorzystania AI

ClickUp Brain MAX rozszerza tę koordynację na Twój pulpit. Ten komputerowy towarzysz AI zapewnia uniwersalne wyszukiwanie AI i czatowanie we wszystkich narzędziach, a także funkcję Talk to Text, która zamienia aktualizacje głosowe na dopracowany tekst.

Oszczędzasz ponad jeden dzień w tygodniu, dyktując aktualizacje i znajdując ukryte konteksty w ciągu kilku sekund, a wszystko to bez konieczności przełączania się między narzędziami.

Dla zespołów fintech oznacza to, że możesz:

Ponieważ ClickUp Brain i ClickUp Brain MAX przestrzegają tych samych standardów prywatności i SOC 2, co pozostałe produkty ClickUp, można ich używać w odniesieniu do wrażliwych danych finansowych, mając jasno określone zabezpieczenia.

Próbka stosu AI dla start-upu z branży fintech

Krok 1: Warstwa danych i pozyskiwania (Kafka/Kinesis; PostgreSQL + Snowflake)

Apache Kafka lub AWS Kinesis zapewniają trwałe, odtwarzalne strumienie, dzięki czemu aplikacje fintech mogą szybko reagować na transakcje finansowe bez utraty komunikatów podczas szczytów obciążenia pracy. Zespoły takie jak Nubank publicznie opisują Kafkę jako podstawę niezawodnej, odpornej na awarie komunikacji w przypadku obciążeń pracy bankowej o wysokim zapotrzebowaniu.

W przypadku trwałych danych strukturalnych użyj PostgreSQL do zapewnienia integralności transakcji oraz magazynu danych, takiego jak Snowflake, do analiz i przechowywania funkcji.

Jeśli potrzebujesz dowodu, że ten model działa na dużą skalę, Coinbase opisuje renowację potoków Kafka w celu zmniejszenia opóźnień i utrzymania aktualności analiz w czasie zbliżonym do rzeczywistego na potrzeby podejmowania decyzji.

Krok 2: Silnik ML/AI (PyTorch/TensorFlow lub zarządzany Vertex AI)

Twoje modele AI będą świadczyć wsparcie dla takich zastosowań, jak wykrywanie oszustw, udzielanie kredytów, personalizacja i segregacja roszczeń. Możesz wykonać następujące czynności:

Na przykład Deutsche Bank współpracował z Google Cloud przy tworzeniu cyfrowego asystenta Lumina dla analityków badawczych, wykorzystując Google Vertex AI do przyspieszenia rozwoju modeli i wdrożenia AI do cykli pracy produkcyjnych.

Krok 3: Analiza i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym (silniki wykrywania oszustw lub niestandardowe uczenie maszynowe)

Ta warstwa decyzyjna ocenia transakcje i zdarzenia na koncie w ciągu milisekund. Łączysz:

Dobrym przykładem takiego podejścia jest Stripe Radar. Wykorzystuje on dane pochodzące z milionów firm i setek sygnałów, aby znacznie ograniczyć oszustwa, jednocześnie utrzymując wysoki poziom zatwierdzeń.

Krok 4: Warstwa API i usług (FastAPI, GraphQL, mikrousługi)

Twoja warstwa API i usług udostępnia przejrzyste interfejsy dla aplikacji mobilnych, platform partnerskich i narzędzi wewnętrznych. Wiele platform fintech łączy:

Inżynierowie PayPal zauważają, że GraphQL stał się domyślnym wzorcem w zakresie tożsamości, płatności i zgodności z przepisami, ponieważ pozwala klientom pobierać dokładnie to, czego potrzebują, i ewoluować bez rozrostu wersji.

Krok 5: Modelowanie operacji i wdrażania (MLOps z MLflow/Kubeflow/zarządzane)

Przedsiębiorstwa takie jak Capital One opublikowały informacje o tym, w jaki sposób MLOps oparty na Kubernetes pomaga im w wspieraniu podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym i szybkim dostosowywaniu.

Potrzebujesz sposobu na bezpieczne przejście od notatników do produkcji:

Krok 6: Warstwa bezpieczeństwa i zgodności (Auth0 dla tożsamości; KMS; dzienniki audytowe)

W przypadku transakcji finansowych i weryfikacji tożsamości bezpieczeństwo nie podlega negocjacjom. Solidna warstwa zabezpieczeń powinna spełniać następujące funkcje:

Visa zauważa, że jej zabezpieczenia oparte na AI pomogły zablokować około 40 miliardów dolarów oszustw w 2023 roku. Jest to dobry przykład tego, jak funkcje bezpieczeństwa oparte na AI stały się kluczowym elementem nowoczesnych sieci płatniczych.

Krok 7: Warstwa front-end i UX (Next. js/React; Flutter/React Native)

W przypadku stron internetowych frameworki takie jak Next.js i React są powszechnie stosowane w responsywnych aplikacjach fintechowych. W przypadku aplikacji mobilnych React Native i Flutter umożliwiają małym zespołom dostarczanie wysokiej jakości doświadczeń na różnych platformach.

Traktuj przepływ rejestracji, weryfikacji tożsamości i obsługi klienta za pośrednictwem czatu jako doświadczenia najwyższej klasy. Dobre wrażenia użytkownika zmniejszają obciążenie działu wsparcia i budują zaufanie użytkowników do Twojego produktu fintech 💯.

Krok 8: Koordynacja i monitorowanie cyklu pracy (Airflow/Prefect; Looker Studio/niestandardowe pulpity nawigacyjne)

Narzędzia do koordynacji, takie jak Apache Airflow lub Prefect, zazwyczaj koordynują procesy pozyskiwania danych, ponownego szkolenia i uzupełniania.

W rzeczywistości zespoły Robinhood polegają na Airflow w celu zapewnienia wsparcia dla tysięcy potoków danych w ramach operacji handlowych i maklerskich.

Do analizy danych możesz użyć Looker Studio lub niestandardowych pulpitów nawigacyjnych. Dzięki tym narzędziom możesz pokazać liderom i organom regulacyjnym niemal w czasie rzeczywistym widoki na wskaźniki ryzyka i KPI operacji finansowych.

Korzyści wynikające z posiadania odpowiedniego stosu AI w branży fintech

Oto praktyczne korzyści płynące z dobrze skonstruowanego stosu AI dla branży fintech.

1. Szybsze wprowadzanie inteligentnych funkcji (wykrywanie oszustw, personalizacja)

Gdy stos technologiczny jest spójny, start-upy z branży fintech mogą wprowadzać funkcje takie jak wykrywanie oszustw i spersonalizowane limity w ciągu kilku tygodni, a nie kwartałów.

Wstępnie zdefiniowane umowy dotyczące danych, wspólne magazyny funkcji i gotowe do użycia wzorce MLOps ograniczają wymianę informacji między zespołami ds. danych, inżynierii i produktów.

2. Ulepszone zarządzanie ryzykiem i wydajność operacyjna

Spójny stos technologii fintech centralizuje sygnały z urządzeń, zachowań i danych finansowych. Dzięki temu decyzje dotyczące ryzyka są oparte na pełnym obrazie sytuacji, a nie na jednym wąskim sygnale. Strumieniowe wyniki, przejrzyste kolejki i możliwe do weryfikacji notatki pozwalają zespołom wcześnie wykrywać problemy i ograniczać ręczne przetwarzanie danych.

Zyskasz również większą wydajność operacyjną. Pozwoli to ograniczyć liczbę jednorazowych skryptów, dodatkowych kanałów zatwierdzania i niespodzianek w przypadku gwałtownego wzrostu wolumenu.

3. Lepsza zgodność z przepisami i gotowość do audytu

Włączenie pochodzenia danych i szyfrowania do stosu fintech sprawia, że zgodność z przepisami przestaje być jednorazowym projektem, a staje się ciągłym procesem.

Wyjaśnienia decyzji i raporty dotyczące wyników można powiązać z kodem i przebiegiem procesów, co ułatwia raportowanie regulacyjne.

4. Skalowalność pozwalająca obsłużyć rosnącą liczbę użytkowników i obciążenia związane z transakcjami

Nowoczesna infrastruktura chmurowa i architektura oparta na zdarzeniach umożliwiają skalowanie usług przetwarzania płatności, udzielania pożyczek i inwestowania wraz ze wzrostem liczby rejestracji.

Istotne wskaźniki, takie jak ocena niskiego opóźnienia, odporne kolejki i dobrze zdefiniowane API, pomagają również utrzymać stabilne doświadczenia użytkownika nawet przy wzroście ruchu.

Martwisz się o koszty operacyjne? Pulpity kosztów i regularne praktyki FinOps pomogą Ci kontrolować koszty, dzięki czemu Twój produkt fintechowy będzie mógł się rozwijać bez niespodziewanych rachunków za infrastrukturę.

5. Przewaga konkurencyjna dzięki usługom opartym na danych i AI

Odpowiedni stos technologiczny dla branży fintech przekształca surowe wydarzenia w czynniki wyróżniające:

Z biegiem czasu zastrzeżone sygnały i dobrze dostrojone modele uczenia maszynowego stają się atutami, które można obronić. Dzięki ClickUp pełniącemu rolę operacyjnego kręgosłupa zyskujesz również lepszą widoczność w zakresie tego, które elementy stosu AI generują największy wzrost przychodów i satysfakcję użytkowników.

Typowe błędy popełniane przez start-upy z branży fintech podczas tworzenia stosu AI

Według badania AFP z 2025 r. w 2024 r. 79% organizacji padło ofiarą ataków lub prób oszustw związanych z płatnościami.

W samej Wielkiej Brytanii w pierwszej połowie 2025 r. skradziono 629 milionów funtów, mimo że banki wprowadziły jeszcze większy blok.

Kontekst ten ma kluczowe znaczenie: gdy jednocześnie wzrasta presja związana z oszustwami i zgodnością z przepisami, słabe decyzje dotyczące stosu szybko stają się oczywiste.

Oto najczęstsze błędy popełniane przez zespoły i sposoby ich uniknięcia.

Popraw zwrot z inwestycji w stos AI dzięki ClickUp.

Wybór odpowiedniego stosu technologicznego w branży fintech to tylko połowa pracy. Druga połowa polega na przechowywaniu planów, właścicieli, decyzji i dowodów w jednym miejscu, aby nic nie zaginęło w gąszczu narzędzi. ClickUp zapewnia firmom fintechowe to wsparcie:

Jeśli ten przewodnik wyjaśnił Ci kolejne kroki, uruchom mały projekt „AI Risk MVP” w ClickUp.

W ciągu tygodnia dowiesz się, czy jest to odpowiednie miejsce dla stosu AI Twojego produktu fintech. Wypróbuj ClickUp za darmo już dziś!

Często zadawane pytania (FAQ)

Stos AI w fintech to zestaw narzędzi i systemów, które przekształcają surowe dane finansowe w decyzje operacyjne. Zazwyczaj obejmuje on przechowywanie danych, szkolenie modeli i obsługę oraz interfejsy, które wykorzystują te modele do takich zadań, jak sprawdzanie oszustw, ocena zdolności kredytowej lub obsługa klienta.

Początkowo start-upy z branży fintech często zaczynają od zarządzanych usług AI do weryfikacji tożsamości klientów (KYC), przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i kontroli tożsamości, aby szybciej rozpocząć działalność i ograniczyć prace związane z infrastrukturą. W miarę rozwoju przenoszą krytyczne modele do własnych struktur, gdzie potrzebują większej kontroli nad wydajnością, kosztami i oczekiwaniami regulacyjnymi. Na tym etapie korzystają z wewnętrznych planów działania i śledzenia eksperymentów, aby kierować zmianami.

Najwyższe koszty wynikają z infrastruktury chmury obliczeniowej wymagającej dużej mocy obliczeniowej procesorów graficznych do szkolenia i wnioskowania. Kolejne koszty to duże ilości zewnętrznych interfejsów API do płatności, weryfikacji tożsamości i wykrywania oszustw. Z czasem dochodzą do tego koszty związane z wyspecjalizowaną kadrą inżynierów i analityków danych, dlatego wiele firm z branży fintech koncentruje się na wydajności modeli i konsolidacji usług, aby zapewnić zrównoważony rozwój stosu technologicznego.

Start-upy z branży fintech traktują regulacje jako twarde ograniczenia i od samego początku projektują przypadki użycia AI w oparciu o nie. Łączą jasne zasady (na przykład dotyczące przechowywania danych i wyjaśnialności) z procesami, takimi jak weryfikacja przez człowieka i regularne audyty, aby klienci i organy regulacyjne mogli mieć zaufanie do sposobu wykorzystania danych finansowych.

Tak. Wiele start-upów z branży fintech zaczyna od prostego stosu skupionego na jednym lub dwóch przypadkach użycia o dużym znaczeniu, takich jak wykrywanie oszustw lub ocena zdolności kredytowej, oraz solidnej hurtowni danych. W miarę rozwoju dodają komponenty, takie jak magazyny funkcji, bardziej zaawansowane modele i systemy sterowane zdarzeniami. Rozbudowują się tylko wtedy, gdy dodatkowa złożoność wyraźnie wspiera cele produktowe i potrzeby w zakresie zgodności z przepisami.