AI Stack แบบใดที่เหมาะกับสตาร์ทอัพฟินเทค

ทุกคนต่างก็กำลังนำฟีเจอร์ AI มาใช้—ไม่ว่าจะเป็นตรวจจับการฉ้อโกง คะแนนเครดิต สนับสนุนแชท หรืออะไรก็ตามที่คุณนึกออก แต่เบื้องหลังนั้น โมเดลก็มีการเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ ตัวชี้วัดก็ไม่ทันสถานการณ์ และทีมก็ต้องเดาว่าอะไรคือสิ่งที่เปลี่ยนไป

ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความฉลาด—แต่อยู่ที่วงจรการให้ข้อมูลย้อนกลับ เมื่อระบบไม่เรียนรู้จากผลลัพธ์ การฉ้อโกงก็จะหลุดรอดไปได้ การอนุมัติกลายเป็นไม่สม่ำเสมอ และทีมปฏิบัติตามกฎระเบียบต้องรีบเร่งอธิบายการตัดสินใจที่ไม่มีใครจำได้ว่าเคยทำ

ตลาด AI ในวงการการเงินคาดว่าจะแตะ 41.16 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 แต่แมคคินซีย์รายงานว่าผู้นำกำลังดำเนินการอย่างระมัดระวังมากขึ้นเนื่องจากงบประมาณที่จำกัดและความคาดหวังของผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น

นั่นคือเหตุผลที่ชุดเครื่องมือ AI ของคุณมีความสำคัญ ชุดเครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยให้การทำธุรกรรมปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด, ตัดสินใจโดยอัตโนมัติอย่างโปร่งใส, และช่วยให้ทีมทำงานได้เร็วขึ้นด้วยความมั่นใจ

องค์ประกอบหลักของโครงสร้างพื้นฐานฟินเทค AI

ชุดเครื่องมือฟินเทคที่ใช้งานได้จริงมีหน้าที่เพียงอย่างเดียว: เปลี่ยนข้อมูลทางการเงินดิบให้กลายเป็นข้อมูลที่ปลอดภัย เข้าใจได้ และขยายผลได้ เพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้และปกป้องผลกำไรได้จริง นี่คือสถาปัตยกรรมที่ทีมฟินเทคสมัยใหม่ไว้วางใจ

1. แพลตฟอร์มข้อมูลและการกำกับดูแล

AI ที่น่าเชื่อถือเริ่มต้นด้วยข้อมูลที่สะอาดและมีการจัดการที่ดี

ชั้นข้อมูลของคุณควรรับข้อมูล:

ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีความถูกต้องสูง เช่น ยอดคงเหลือ ขีดจำกัด และการตัดสินใจด้านการรับประกันภัย จากนั้นจับคู่กับพื้นที่จัดเก็บแบบวัตถุราคาถูกสำหรับบันทึกข้อมูลดิบ ผลงานของโมเดล และภาพรวมข้อมูลในอดีต

ข้อกำหนดหลักสำหรับชั้นนี้:

หากทำอย่างถูกต้อง ชั้นข้อมูลนี้จะเป็นแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการรายงานทางการเงิน, แบบจำลองความเสี่ยง, และการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งบริษัท

2. โครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์และคลาวด์

ปริมาณงาน AI ในเทคโนโลยีทางการเงินมักมีความผันผวน คุณจะเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงการเริ่มต้นใช้งาน การทำธุรกรรมสูงสุด และการเพิ่มขึ้นของการฉ้อโกงในช่วงวันหยุดหรือแคมเปญใหญ่ๆ

ระบบเทคโนโลยีทางการเงินที่น่าเชื่อถือมักพึ่งพา:

ปฏิบัติต่อโครงสร้างพื้นฐานเสมือนเป็นโค้ด ด้วยวิธีนี้ สภาพแวดล้อมสำหรับบริการแบ็กเอนด์ (API, งาน, คนทำงาน) จะมีความสอดคล้องกันและสามารถทำซ้ำได้ง่ายทั้งในขั้นตอนเตรียมการและในสภาพแวดล้อมจริง

3. อัตลักษณ์, KYC/KYB และการเข้าถึง

ทุกธุรกรรมทางการเงินที่มีความอ่อนไหวเริ่มต้นด้วยคำถามเดียว: ใครคือบุคคลนี้ และควรได้รับอนุญาตให้ดำเนินการนี้ในขณะนี้หรือไม่?

ความสามารถหลักที่นี่:

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถช่วยทีมสรุปกรณีและร่างรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ แต่ความไว้วางใจของผู้ใช้และการปฏิบัติตามกฎระเบียบยังคงต้องอาศัยการกำกับดูแลของมนุษย์อย่างชัดเจน

4. การตัดสินใจความเสี่ยงและการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์

นี่คือชั้นการตัดสินใจในระดับมิลลิวินาทีที่ช่วยปกป้องผลกำไรในขณะที่ยังคงรักษาความพึงพอใจของลูกค้าให้ดำเนินต่อไป

ระบบการตรวจจับการฉ้อโกงทั่วไปประกอบด้วย:

สำหรับการชำระเงิน ชั้นนี้จะอยู่ภายในกระบวนการชำระเงินโดยตรง สำหรับเทคโนโลยีการให้กู้ยืมและการบริหารความมั่งคั่ง มักจะทำงานก่อนหน้าเพื่อคัดกรองผู้ใช้เบื้องต้น กำหนดวงเงิน หรือปรับราคา

ตัวอย่างเช่น Visa รายงานว่าการควบคุมความเสี่ยงที่ใช้ AI ของบริษัทสามารถป้องกันการทุจริตได้ประมาณ80 ล้านรายการ มูลค่า 40 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 โดยไม่ทำให้การอนุมัติบัตรล่าช้า

สิ่งเหล่านี้เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ดีสำหรับสิ่งที่ระบบตรวจจับการฉ้อโกงสมัยใหม่ควรตั้งเป้าหมายไว้

5. เลเยอร์แบบจำลอง, คลังคุณลักษณะ, และ MLOps

เลเยอร์แบบจำลองเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้กลายเป็นการตัดสินใจในด้านการตรวจจับการฉ้อโกง, การประเมินเครดิต, การปรับแต่งให้เหมาะกับบุคคล, และการดำเนินงานของลูกค้า

แนวคิดหลัก:

เมื่อระบบเทคโนโลยีทางการเงินของคุณเติบโตขึ้น ที่นี่คือจุดที่คุณจัดการวงจรชีวิตของแบบจำลองและต้นทุนด้วย นี่คือชั้นที่ช่วยให้การพัฒนาแบบจำลองมีประสิทธิภาพแทนที่จะวุ่นวาย

วิธีการเลือกเทคโนโลยีสำหรับแต่ละชั้น

การเลือกเครื่องมือสำหรับแต่ละชั้นของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในฟินเทคของคุณอาจสร้างปัญหาใหม่ขึ้นมาอย่างเงียบๆ:งานที่กระจายตัว. KYC อยู่ในระบบหนึ่ง, กฎการป้องกันการฉ้อโกงอยู่ในอีกระบบหนึ่ง, บัตรโมเดลอยู่ในไดรฟ์ที่ใช้ร่วมกัน, และบันทึกการตรวจสอบอยู่ในอีเมล.

ทุกเครื่องมือใหม่ที่คุณเพิ่มสำหรับข้อมูล, แบบจำลอง, หรือการตรวจสอบความเสี่ยง จะกลายเป็นอีกหนึ่งจุดที่คุณต้องตรวจสอบ. นั่นจะทำให้คุณช้าลงทุกครั้งที่คุณพยายามส่งมอบหรืออธิบายการตัดสินใจ.

นั่นคือเหตุผลที่คุณต้องใช้สองสิ่งพร้อมกัน:

ในขั้นตอนด้านล่างนี้ เราจะยังคงไม่ยึดติดกับเครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่ง และมุ่งเน้นไปที่การเลือกส่วนประกอบที่เหมาะสมสำหรับฟินเทคสแต็กของคุณ

หลังจากนั้น เราจะดูว่า ClickUp ทำหน้าที่เป็นชั้นการประสานงานที่อยู่บนตัวเลือกเหล่านั้นอย่างไร เพื่อให้เครื่องมือ AI, กระบวนการทำงาน, และทีมของคุณสามารถเชื่อมต่อกันได้

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดผลลัพธ์และขอบเขต

เริ่มต้นด้วยการกำหนดผลลัพธ์ของคุณ:

เลือกผลลัพธ์ที่ชัดเจน 3–5 ข้อที่คุณต้องการใน 90 วันข้างหน้า เช่น:

จากนั้นเพิ่มแนวป้องกันที่คุณไม่สามารถข้ามได้:

เปลี่ยนสิ่งนี้ให้เป็นชุดเกณฑ์การยอมรับสั้น ๆ ที่คุณจะนำมาใช้ตัดสินทุกการเลือกทางเทคโนโลยี หากเครื่องมือใดไม่ช่วยให้คุณบรรลุผลลัพธ์ภายในกรอบเกณฑ์เหล่านี้ มันก็คือสิ่งรบกวน

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดแผนที่แหล่งข้อมูลและสัญญา

ระบบ AI ที่ชาญฉลาดจะล้มเหลวหากข้อมูลไม่สอดคล้องหรือไม่ชัดเจน

ระบุแหล่งข้อมูลหลักของคุณ:

สำหรับแต่ละข้อ ให้กำหนด:

เป้าหมายคือการสร้างชั้นข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีการบันทึกอย่างเป็นเอกสาร ซึ่งรองรับการตรวจจับการฉ้อโกง, แบบจำลองเครดิต, การรายงานทางการเงิน, และการปฏิบัติตามข้อกำหนด. คุณไม่ควรพึ่งพาการคาดคะเนหรือฟิลด์ที่เรียกว่า "ลับ"

ขั้นตอนที่ 3: เลือกสถาปัตยกรรมอ้างอิง

หลีกเลี่ยงการสร้างการออกแบบใหม่สำหรับทุกกรณีการใช้งาน

เลือกเกณฑ์พื้นฐานที่ง่าย:

ให้เส้นทางที่ร้อน (hot path) สั้นและสังเกตเห็นได้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ซึ่งรวมถึงการชำระเงิน การถอนเงิน และการตรวจสอบความเสี่ยงที่สำคัญอื่นๆ

เมื่อคุณเติบโตขึ้น คุณสามารถเปลี่ยนส่วนประกอบต่าง ๆ ได้ (เช่น เปลี่ยนระบบตรวจจับการฉ้อโกงหรือเพิ่มคลังสินค้าที่สอง) ตราบใดที่คุณยังคงรักษาสัญญาให้มีความเสถียรและสถาปัตยกรรมให้อ่านเข้าใจได้

ขั้นตอนที่ 4: สร้างวงจรความเสี่ยงก่อน

ในวงการฟินเทค วงจรความเสี่ยงมักจะให้ผลตอบแทนเร็วกว่าการปรับแต่งส่วนบุคคลหรือ AI ที่ "มีไว้ก็ดี"

เริ่มต้นด้วยหนึ่งลูปที่วิ่งจากต้นทางถึงปลายทาง:

จากนั้นให้เพิ่มชั้นของแบบจำลอง ML เข้าไปในลูปเดียวกันอย่างค่อยเป็นค่อยไป และขยายขอบเขตการครอบคลุมไปยังผลิตภัณฑ์เพิ่มเติม (บัตร, ACH, กระเป๋าเงิน, การให้กู้) จุดสำคัญคือ การตรวจจับการฉ้อโกงและการจัดการความเสี่ยงควรดำเนินการ แบบเรียลไทม์ และสามารถอธิบายได้เมื่อหน่วยงานกำกับดูแลมีคำถาม

ขั้นตอนที่ 5: ส่งมอบกรณีการใช้งานจริงหนึ่งกรณีภายใน 30–45 วัน

ต้านทานความอยากที่จะ "ทำให้ทุกอย่างทันสมัย" ในครั้งเดียว

เลือกส่วนที่แคบและมีมูลค่าสูง เช่น:

รักษาชุดฟีเจอร์ให้กระชับและเส้นทางการย้อนกลับให้เรียบง่าย วัดความสำเร็จด้วย:

กรณีการใช้งานแรกนี้เป็นการยืนยันความถูกต้องของข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และการตัดสินใจด้าน MLOps ของคุณภายใต้การใช้งานจริง

ขั้นตอนที่ 6: เพิ่ม MLOps, การสังเกตการณ์ และรันบุ๊ก

เมื่อโมเดลแรกพร้อมใช้งานแล้ว ให้มุ่งเน้นไปที่การทำให้มัน สามารถทำซ้ำได้และปลอดภัยในการใช้งาน

คุณจะต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

ปฏิบัติต่อโมเดลเหมือนเป็นบริการ โมเดลควรมีเจ้าของ มีผู้รับผิดชอบในการดูแล มีระบบเวอร์ชัน และมีความสัมพันธ์ที่ชัดเจน นี่คือที่ที่คุณควรมาตรฐานวิธีการบันทึกข้อมูลโมเดล การจำกัดนโยบาย และกระบวนการอนุมัติ เพื่อให้การตรวจสอบเป็นไปอย่างรวดเร็วและไม่เจ็บปวด

ขั้นตอนที่ 7: ขยายขนาด ควบคุมต้นทุน และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

เมื่อผลิตภัณฑ์ฟินเทคเติบโตขึ้น สแต็กเดียวกันนี้จะต้องรองรับผู้ใช้มากขึ้น ครอบคลุมหลายภูมิภาคมากขึ้น และตรวจสอบได้มากขึ้น ทั้งหมดนี้โดยไม่เพิ่มต้นทุนสูงหรือความซับซ้อน

มุ่งเน้นการทำสิ่งต่อไปนี้:

ตรวจสอบเป็นระยะว่าเครื่องมือใดยังคงมีความจำเป็น: ย้ายออกจากระบบเก่า, รวมบริการที่ซ้ำซ้อน, และปรับปรุงส่วนที่เปราะบางของระบบก่อนที่จะกลายเป็นคอขวด

สร้างชั้นการประสานงานด้วย AI ด้วย ClickUp

เมื่อกองกำลังเริ่มเคลื่อนที่ ความเสี่ยงหลักจะกลายเป็น การประสานงาน

ClickUp มอบ พื้นที่ทำงาน AI แบบรวม ที่อยู่เหนือระบบฟินเทคของคุณและเปลี่ยนส่วนที่เคลื่อนไหวเหล่านั้นให้กลายเป็นงานที่มองเห็นได้และพร้อมส่งมอบ นี่คือภาพรวมอย่างรวดเร็วว่า ClickUp สามารถสนับสนุนการทำงานของคุณได้อย่างไร:

วางแผนและติดตามระบบฟินเทคของคุณในที่ทำงาน AI เดียว

ClickUp รวมงาน เอกสาร กระดานไวท์บอร์ด และการแชทไว้ในที่เดียว ด้วยวิธีนี้ แผนงาน AI stack, เรื่องสำคัญด้านความเสี่ยง และการทำงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบทั้งหมดของคุณจะอยู่ในพื้นที่ทำงานเดียวกัน

ฟังดูดีไหม? นี่คือสิ่งที่คุณสามารถทำได้ใน ClickUp เพื่อจัดการพื้นที่ทำงานของคุณ:

เนื่องจาก ClickUp Brain ถูกผสานรวมอยู่ในพื้นที่ทำงาน คุณจึงได้รับคำตอบที่เข้าใจบริบทจากโครงการและข้อกำหนดของคุณเอง แทนที่จะต้องรีบใช้เครื่องมือ AI แยกต่างหาก

เราใช้มัน (ClickUp) เพื่อช่วยและเร่งการประชุมประจำวันของเราจากพิธีกรรม Scrum ของเรา มันช่วยให้ฉันรู้จักความคืบหน้าของสปรินท์ของฉัน ความคืบหน้าของงานของฉัน และรักษาแบ็กล็อกที่เป็นระเบียบสำหรับงานทั้งหมดของฉัน

ทำให้กระบวนการทำงานสามารถทำซ้ำได้ด้วยการทำงานอัตโนมัติของ ClickUp และ ClickUp Agents

ClickUp Automationsจัดการการประสานงานที่เป็นกิจวัตรซึ่งมักถูกมองข้ามในโครงการ AI พวกมันย้ายงาน, มอบหมายผู้ตรวจสอบ, อัปเดตฟิลด์, และส่งการแจ้งเตือนเมื่อสถานะเปลี่ยนแปลง

คุณสามารถเริ่มต้นได้จากเทมเพลตมากกว่า 100 แบบ หรืออธิบายกฎในภาษาที่เข้าใจง่าย และให้ AI Automation Builder สร้างทริกเกอร์และแอคชั่นให้คุณ

นอกจากนี้ เราทราบดีว่าภาระงานของ Fintech ไม่เคยหยุดพัก แต่คุณไม่จำเป็นต้องทำเช่นกันClickUp Agentsทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่พร้อมให้บริการตลอดเวลา คอยตรวจสอบรายการ ตรวจจับการเปลี่ยนแปลง และกระตุ้นการทำงานอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นคำเตือนการเบี่ยงเบนใหม่ การเปลี่ยนแปลงในรายการตรวจสอบ PCI หรือการตรวจสอบโมเดลการฉ้อโกง Agents จะช่วยให้ทีมทำงานสอดคล้องกันเพื่อไม่ให้มีสิ่งใดหลุดรอดไปในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง

ClickUp Agentsยังทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย AI ที่พร้อมใช้งานตลอดเวลาภายในพื้นที่ทำงานของคุณ พวกเขาคอยฟังเหตุการณ์ต่าง ๆ ตรวจสอบรายการ และดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน เช่น สรุปเหตุการณ์ความเสี่ยงใหม่ แจ้งเตือนลูกค้าเป้าหมายที่เหมาะสม หรือเตรียมรายงานสั้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของโมเดล

สำหรับชุดเทคโนโลยี AI ในฟินเทค นั่นหมายถึงงานต่างๆ เช่น "โมเดล v1. 3 พร้อมสำหรับการอนุมัติ" "ได้รับการแจ้งเตือนการเบี่ยงเบน" หรือ "รายการตรวจสอบ PCI อัปเดตแล้ว" สามารถกระตุ้นการติดตามผลที่เหมาะสมได้โดยอัตโนมัติ

ดูสุขภาพของสแต็กและการส่งมอบในแดชบอร์ด ClickUp

แดชบอร์ดของ ClickUpให้คุณมองเห็นมุมมองที่ปรับแต่งได้ของโครงการและเมตริกต่าง ๆ ไว้ในที่เดียว คุณสามารถรวมแผนภูมิ ตาราง และวิดเจ็ตเพื่อติดตามทุกอย่างตั้งแต่ความคืบหน้าของสปรินต์ไปจนถึงการละเมิด SLA

สำหรับทีม AI ในฟินเทค อาจรวมถึง:

แทนที่จะมีมุมมองแยกต่างหากสำหรับความเสี่ยง, วิศวกรรม, และการปฏิบัติตามข้อกำหนด, คุณจะได้รับแผงควบคุมร่วมกันที่ดึงข้อมูลมาจากงานและฟิลด์เดียวกัน

เชื่อมต่อเครื่องมือ AI ของคุณเข้ากับศูนย์บัญชาการกลาง

ClickUp มีการเชื่อมต่อกับเครื่องมือมากกว่า 1,000 รายการ พร้อมตัวเชื่อมต่อผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Make และ IFTTT เพื่อให้การแจ้งเตือนและบริบทจากระบบของคุณสามารถไหลเข้าสู่การทำงานได้โดยอัตโนมัติ

การตั้งค่าฟินเทคทั่วไปเชื่อมต่อ:

ด้วยวิธีนี้ การดำเนินการฉ้อโกงที่ล้มเหลวหรือการแจ้งเตือนการปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่จะไม่เพียงแค่ปรากฏในแดชบอร์ดอีกอันหนึ่ง แต่จะกลายเป็นงานที่สามารถดำเนินการได้ใน ClickUp พร้อมเจ้าของและกำหนดเวลา 🏆

ใช้ Brain MAX และ Talk to Text สำหรับวันทำงานที่ต้องใช้ AI อย่างหนัก

ClickUp Brain MAXขยายการประสานงานนี้ไปยังเดสก์ท็อปของคุณ ผู้ช่วย AI บนเดสก์ท็อปนี้จะมอบประสบการณ์การค้นหาและแชท AI แบบสากลในเครื่องมือต่างๆ ของคุณ พร้อมด้วยฟีเจอร์Talk to Text ที่เปลี่ยนการอัปเดตด้วยเสียงให้กลายเป็นข้อความที่เรียบเรียงอย่างมืออาชีพ

คุณประหยัดเวลามากกว่าหนึ่งวันต่อสัปดาห์ด้วยการบันทึกเสียงเพื่ออัปเดตและค้นหาบริบทที่ซ่อนอยู่ได้ในไม่กี่วินาที ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องสลับเครื่องมือไปมา

สำหรับทีมฟินเทค นั่นหมายความว่าคุณสามารถ:

เนื่องจาก ClickUp Brain และ ClickUp Brain MAXปฏิบัติตามมาตรฐานความเป็นส่วนตัวและ SOC 2เดียวกับส่วนอื่น ๆ ของ ClickUp คุณสามารถใช้งานได้รอบ ข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน โดยมีมาตรการป้องกันที่ชัดเจน

ตัวอย่างโครงสร้าง AI สำหรับสตาร์ทอัพฟินเทค

ขั้นตอนที่ 1: ชั้นข้อมูลและการรับข้อมูล (Kafka/Kinesis; PostgreSQL + Snowflake)

Apache Kafka หรือ AWS Kinesis มอบสตรีมข้อมูลที่คงทนและสามารถเล่นซ้ำได้ เพื่อให้แอปพลิเคชันฟินเทคของคุณสามารถตอบสนองต่อการทำธุรกรรมทางการเงินได้อย่างรวดเร็วโดยไม่สูญเสียข้อมูลในช่วงที่มีการใช้งานสูงทีมงานอย่าง Nubankได้เปิดเผยอย่างเปิดเผยว่า Kafka คือโครงสร้างพื้นฐานหลักสำหรับการสื่อสารที่เชื่อถือได้และทนต่อความผิดพลาดสำหรับงานธนาคารที่มีความต้องการสูง

สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและคงอยู่ ให้ใช้ PostgreSQL เพื่อความสมบูรณ์ของธุรกรรม และใช้คลังข้อมูลเช่น Snowflake สำหรับการวิเคราะห์และฟีเจอร์สโตร์

หากคุณต้องการหลักฐานว่าแบบแผนนี้ได้ผลในระดับใหญ่Coinbase ได้อธิบายถึงการปรับปรุงระบบ Kafka pipeline เพื่อลดความล่าช้าและรักษาการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ให้สดใหม่สำหรับการตัดสินใจ

ขั้นตอนที่ 2: เครื่องมือ ML/AI (PyTorch/TensorFlow หรือ Vertex AI ที่จัดการ)

โมเดล AI ของคุณจะรองรับกรณีการใช้งาน เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การพิจารณาสินเชื่อ การปรับแต่งส่วนบุคคล และการคัดกรองการเรียกร้อง คุณสามารถทำได้ดังต่อไปนี้:

ตัวอย่างเช่น Deutsche Bankได้ร่วมมือกับ Google Cloudเพื่อสร้างผู้ช่วยดิจิทัล Lumina สำหรับนักวิเคราะห์วิจัย โดยใช้ Google Vertex AI เพื่อเร่งการพัฒนาโมเดลและนำ AI ไปใช้ในกระบวนการทำงานจริง

ขั้นตอนที่ 3: การวิเคราะห์และตัดสินใจแบบเรียลไทม์ (เครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงหรือ ML ที่กำหนดเอง)

ชั้นการตัดสินใจนี้ให้คะแนนธุรกรรมและเหตุการณ์บัญชีภายในเวลาเพียงมิลลิวินาที คุณรวม:

Stripe Radarเป็นตัวอย่างที่ดีของแนวทางนี้ โดยใช้ข้อมูลจากธุรกิจนับล้านแห่งและสัญญาณหลายร้อยรายการเพื่อลดการฉ้อโกงอย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่ยังคงอัตราการอนุมัติไว้ในระดับสูง

ขั้นตอนที่ 4: ชั้น API และบริการ (FastAPI, GraphQL, ไมโครเซอร์วิส)

ชั้น API และบริการของคุณเปิดเผยอินเทอร์เฟซที่ชัดเจนให้กับแอปพลิเคชันมือถือ แพลตฟอร์มพันธมิตร และเครื่องมือภายในองค์กร แพลตฟอร์มฟินเทคหลายแห่งรวม:

วิศวกรของ PayPal สังเกตว่าGraphQL กลายเป็นรูปแบบมาตรฐานในด้านการระบุตัวตน การชำระเงิน และการปฏิบัติตามข้อกำหนด เนื่องจากช่วยให้ลูกค้าดึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างแม่นยำและสามารถพัฒนาต่อไปได้โดยไม่ต้องเผชิญกับปัญหาเวอร์ชันที่มากเกินไป

ขั้นตอนที่ 5: การดำเนินการและการปรับใช้โมเดล (MLOps ด้วย MLflow/Kubeflow/แบบจัดการ)

องค์กรอย่างCapital One ได้เผยแพร่ว่าMLOps ที่ใช้ Kubernetes ช่วยให้พวกเขาสนับสนุนการตัดสินใจแบบสตรีมมิ่งและการปรับตัวอย่างรวดเร็วได้อย่างไร

คุณต้องการวิธีการในการย้ายจากสมุดบันทึกไปสู่การใช้งานจริงอย่างปลอดภัย:

ขั้นตอนที่ 6: ชั้นความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด (Auth0 สำหรับการระบุตัวตน; KMS; บันทึกการตรวจสอบ)

ความปลอดภัยไม่สามารถต่อรองได้เมื่อพูดถึงการทำธุรกรรมทางการเงินและการตรวจสอบตัวตน. ชั้นความปลอดภัยที่แข็งแกร่งควรทำสิ่งต่อไปนี้:

วีซ่าระบุว่า ระบบควบคุมความปลอดภัยที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของตนช่วยป้องกันการฉ้อโกงได้ประมาณ 40,000 ล้านดอลลาร์ในปี2023. นี่เป็นตัวอย่างที่ดีว่า คุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้กลายเป็นส่วนกลางของระบบชำระเงินสมัยใหม่.

ขั้นตอนที่ 7: ชั้นหน้าบ้าน & UX (Next. js/React; Flutter/React Native)

สำหรับเว็บ เฟรมเวิร์กอย่าง Next. js และ React เป็นที่นิยมสำหรับแอปฟินเทคที่ตอบสนองได้ดี สำหรับแอปมือถือ React Native และ Flutter ช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถส่งมอบประสบการณ์คุณภาพสูงข้ามแพลตฟอร์มได้

ให้ความสำคัญกับกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน การยืนยันตัวตน และการสนับสนุนลูกค้าผ่านแชทเสมือนเป็นประสบการณ์ชั้นเยี่ยม การออกแบบ UX ที่ดีในส่วนนี้จะช่วยลดภาระงานของฝ่ายสนับสนุนและสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ใช้ในผลิตภัณฑ์ฟินเทคของคุณ 💯.

ขั้นตอนที่ 8: การประสานงานและติดตามการทำงานของเวิร์กโฟลว์ (Airflow/Prefect; Looker Studio/แดชบอร์ดที่กำหนดเอง)

เครื่องมือการจัดการงานแบบออร์เคสเตรชัน เช่น Apache Airflow หรือ Prefect มักใช้สำหรับประสานงานการนำเข้าข้อมูล งานฝึกโมเดลใหม่ และการเติมข้อมูลย้อนหลัง

ในความเป็นจริงทีมงานของ Robinhood พึ่งพา Airflowเพื่อสนับสนุนท่อข้อมูลหลายพันแห่งที่ครอบคลุมการซื้อขายและการดำเนินงานของนายหน้า

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คุณอาจใช้ Looker Studio หรือแดชบอร์ดที่สร้างขึ้นเอง คุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อแสดงมุมมองของตัวชี้วัดความเสี่ยงและ KPI ของการดำเนินงานทางการเงินให้กับผู้นำและผู้กำกับดูแลในแบบเกือบเรียลไทม์

ประโยชน์ของการมี AI Stack ที่เหมาะสมในฟินเทค

นี่คือประโยชน์ที่ใช้งานได้จริงของโครงสร้างพื้นฐานด้านฟินเทค AI ที่มีการจัดระเบียบอย่างดี

1. การเปิดตัวฟีเจอร์อัจฉริยะที่รวดเร็วยิ่งขึ้น (การตรวจจับการฉ้อโกง, การปรับแต่งส่วนบุคคล)

เมื่อเทคโนโลยีของคุณมีความสอดคล้องกัน สตาร์ทอัพฟินเทคสามารถส่งมอบฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงและขีดจำกัดส่วนบุคคลได้ภายในไม่กี่สัปดาห์แทนที่จะเป็นไตรมาส

สัญญาข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า, คลังคุณสมบัติที่ใช้ร่วมกัน, และรูปแบบ MLOps ที่พร้อมใช้งาน ช่วยลดการสื่อสารซ้ำซ้อนระหว่างทีมข้อมูล, ทีมวิศวกรรม, และทีมผลิตภัณฑ์

2. การบริหารความเสี่ยงและประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้น

ชุดเทคโนโลยีฟินเทคที่เชื่อมโยงกันอย่างสมบูรณ์จะรวบรวมสัญญาณจากอุปกรณ์ พฤติกรรม และข้อมูลทางการเงินไว้ที่ศูนย์กลาง ด้วยวิธีนี้ การตัดสินใจด้านความเสี่ยงจึงอาศัยข้อมูลภาพรวมทั้งหมด ไม่ใช่เพียงสัญญาณเดียวที่แคบเกินไป การแสดงคะแนนแบบสตรีมมิ่ง คิวที่ชัดเจน และบันทึกที่สามารถตรวจสอบได้ ช่วยให้ทีมงานสามารถตรวจพบปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ และลดการดำเนินการซ้ำที่ต้องทำด้วยมือ

คุณยังได้รับประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่การลดจำนวนสคริปต์ที่ใช้เพียงครั้งเดียว ช่องทางสำรองสำหรับการอนุมัติ และเหตุการณ์ไม่คาดคิดเมื่อปริมาณงานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

3. การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ดีขึ้นและความพร้อมในการตรวจสอบ

การออกแบบสายข้อมูลและการเข้ารหัสในชุดเทคโนโลยีทางการเงินของคุณจะเปลี่ยนการปฏิบัติตามข้อกำหนดจากโครงการครั้งเดียวให้กลายเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง

คำอธิบายการตัดสินใจและรายงานผลการปฏิบัติงานสามารถเชื่อมโยงกับโค้ดและการทำงานของระบบได้ ทำให้การรายงานตามข้อกำหนดทางกฎหมายง่ายขึ้น

4. ความสามารถในการขยายระบบเพื่อรองรับปริมาณผู้ใช้และปริมาณธุรกรรมที่เพิ่มขึ้น

โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สมัยใหม่และสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ช่วยให้บริการประมวลผลการชำระเงิน การให้กู้ยืม และการลงทุนสามารถขยายตัวได้ทันกับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของจำนวนผู้สมัครใช้งาน

ตัวชี้วัดที่สำคัญ เช่น การให้คะแนนที่มีความหน่วงต่ำ, คิวที่มีความยืดหยุ่น, และ API ที่มีการกำหนดไว้อย่างดี ยังช่วยรักษาประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ให้เสถียรแม้ในขณะที่ปริมาณการจราจรเพิ่มขึ้น

กังวลเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานหรือไม่? แดชบอร์ดต้นทุนและแนวปฏิบัติ FinOps อย่างสม่ำเสมอช่วยให้คุณควบคุมค่าใช้จ่ายได้ เพื่อให้ผลิตภัณฑ์ฟินเทคของคุณเติบโตได้โดยไม่ต้องกังวลกับค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่คาดคิด

5. ความได้เปรียบทางการแข่งขันผ่านบริการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

เทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับฟินเทคเปลี่ยนเหตุการณ์ดิบให้กลายเป็นจุดแตกต่าง:

เมื่อเวลาผ่านไป สัญญาณที่เป็นกรรมสิทธิ์และแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการปรับแต่งอย่างดีจะกลายเป็นสินทรัพย์ที่สามารถปกป้องได้ ด้วย ClickUp ทำหน้าที่เป็นกระดูกสันหลังทางการดำเนินงาน คุณยังได้รับการมองเห็นที่ดีขึ้นในส่วนต่าง ๆ ของระบบ AI ที่สร้างการเติบโตของรายได้และความพึงพอใจของผู้ใช้มากที่สุด

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่สตาร์ทอัพฟินเทคมักทำเมื่อประกอบ AI Stack

ในปี 2024,79% ขององค์กรถูกโจมตีหรือพยายามโจมตีโดยการฉ้อโกงการชำระเงิน ตามการสำรวจของ AFP ปี 2025.

ในสหราชอาณาจักรเพียงประเทศเดียวมีเงินจำนวน 629 ล้านปอนด์ถูกขโมยในครึ่งปีแรกของปี 2025 แม้ธนาคารจะบล็อกการขโมยได้มากขึ้นก็ตาม

บริบทนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง: เมื่อการฉ้อโกงและแรงกดดันด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพิ่มขึ้นพร้อมกัน การตัดสินใจที่อ่อนแอจะปรากฏให้เห็นอย่างรวดเร็ว

นี่คือจุดที่ทีมมักจะพลาดบ่อยที่สุด และสิ่งที่ควรทำแทน

เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนในชุดเครื่องมือ AI ของคุณด้วย ClickUp

การเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมในอุตสาหกรรมฟินเทคเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของงานเท่านั้น อีกครึ่งหนึ่งคือการเก็บแผนงาน เจ้าของงาน การตัดสินใจ และหลักฐานทั้งหมดไว้ในที่เดียว เพื่อไม่ให้สิ่งใดสูญหายไปกับเครื่องมือที่มากเกินไป ClickUp มอบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งให้กับบริษัทฟินเทค:

หากคู่มือนี้ได้ชี้แจงขั้นตอนถัดไปของคุณแล้ว ให้เริ่มโครงการ "AI Risk MVP" ขนาดเล็กภายใน ClickUp

ภายในหนึ่งสัปดาห์ คุณจะรู้ว่านี่คือบ้านที่เหมาะสมสำหรับ AI stack ของผลิตภัณฑ์ฟินเทคของคุณหรือไม่ลองใช้ ClickUp ฟรีวันนี้!

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

ชุดเครื่องมือและระบบของ AI ในฟินเทค คือชุดเครื่องมือและระบบที่เปลี่ยนข้อมูลทางการเงินดิบให้กลายเป็นการตัดสินใจทางการดำเนินงาน ซึ่งโดยทั่วไปจะครอบคลุมถึงการเก็บข้อมูล, การฝึกอบรมแบบจำลอง, การให้บริการแบบจำลอง, และอินเตอร์เฟซที่ใช้แบบจำลองเหล่านี้เพื่อทำสิ่งต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบการฉ้อโกง, การให้คะแนนเครดิต, หรือการสนับสนุนลูกค้า

สตาร์ทอัพฟินเทคในระยะเริ่มต้นมักเริ่มต้นด้วยบริการ AI ที่จัดการได้สำหรับการตรวจสอบ KYC, AML และตัวตน เพื่อเปิดตัวได้เร็วขึ้นและลดงานด้านโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อพวกเขาเติบโตขึ้น พวกเขาจะนำโมเดลที่สำคัญเข้ามาภายในองค์กรเพื่อควบคุมประสิทธิภาพ ต้นทุน และความคาดหวังด้านกฎระเบียบได้มากขึ้น ในขั้นตอนนี้ พวกเขาจะอ้างอิงแผนงานภายในและการติดตามการทดลองเพื่อเป็นแนวทางในการเปลี่ยนแปลง

ค่าใช้จ่ายสูงสุดมาจากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ใช้ GPU หนักสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน ตามมาด้วย API ของบุคคลที่สามที่มีปริมาณสูงสำหรับการชำระเงิน การตรวจสอบตัวตน และการตรวจจับการฉ้อโกง เมื่อเวลาผ่านไป ความสามารถด้านวิศวกรรมเฉพาะทางและวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ดังนั้นบริษัทฟินเทคหลายแห่งจึงมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพของโมเดลและการรวมบริการเพื่อให้เทคโนโลยีมีความยั่งยืน

สตาร์ทอัพฟินเทคมองกฎระเบียบเป็นข้อจำกัดที่เข้มงวดและออกแบบกรณีการใช้งาน AI รอบข้อจำกัดเหล่านี้ตั้งแต่วันแรก พวกเขาผสมผสานนโยบายที่ชัดเจน (เช่น การเก็บรักษาข้อมูลและการอธิบายได้) กับกระบวนการต่างๆ เช่น การตรวจสอบโดยมนุษย์และการตรวจสอบเป็นประจำ เพื่อให้ลูกค้าและหน่วยงานกำกับดูแลสามารถไว้วางใจวิธีการใช้ข้อมูลทางการเงินได้

ใช่ หลายบริษัทสตาร์ตอัพด้านฟินเทคเริ่มต้นด้วยระบบที่เรียบง่ายซึ่งมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงเพียงหนึ่งหรือสองกรณี เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงหรือการให้คะแนนเครดิต พร้อมด้วยคลังข้อมูลที่มั่นคง เมื่อพวกเขาเติบโตขึ้น พวกเขาจะเพิ่มส่วนประกอบเช่น feature stores, แบบจำลองที่ซับซ้อนขึ้น และระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ พวกเขาจะขยายตัวเพียงเมื่อความซับซ้อนเพิ่มเติมนั้นชัดเจนว่าช่วยสนับสนุนเป้าหมายของผลิตภัณฑ์และความต้องการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ