Tekoäly ja fintech – AI ja finanssiteknologia yhteistyössä

Fintech viittaa järjestelmiin, joita käytetään rahoituspalveluiden jakelun purkamiseen, digitalisoimiseen ja yksinkertaistamiseen. Tässä artikkelissa käsitellään, miten tekoäly (AI) integroituu finanssiteknologiaan, eli fintechiin, ja kuinka se jo mullistaa alan ja rahoitusalaa yleisesti.  Hyödyntämällä tekoälyä fintech-yritykset ovat muuttaneet tapaa, jolla rahoituspalveluita tarjotaan, helpottaen asiakkaiden kohtaamia ongelmia päivittäisissä pankkitoimissa.

Kun tekoäly muuttaa finanssiteknologia-alaa, pysyminen kärryillä kaikista tärkeistä kehityssuunnista on ratkaisevaa yrityksille ja yksilöille. Siksi olemme koonneet viimeisimmät tiedot tekoälystä fintechissä, mukaan lukien yritysten tekoälyn hyödyntämisen tavat, sen tärkeimmät edut, haasteet ja muuta.

Kohokohdat tekoälyn käytöstä fintech-alalla

Nämä tilastot osoittavat, että tekoälyllä on merkittävä rooli fintech-yritysten toiminnassa ja se voi tuoda mukanaan sekä mahdollisuuksia että haasteita. Yritysten on panostettava laadukkaaseen dataan ja osaamiseen varmistaakseen, että tekoälystä tulee menestyksen avain fintech-maailmassa.

Miten tekoälyä käytetään fintechissä?

Cambridge Centre for Alternative Finance (CCFA) ja World Economic Forumin yhteisen raportin mukaan 90% fintech-yrityksistä käyttää tekoälyä. Fintech-yritykset hyödyntävät tekoälytekniikoita eri tavoin verrattuna alan vanhempiin toimijoihin, kuten pankkeihin, vakuutusyhtiöihin ja varainhoitajiin. Fintech-yritykset:

• Luovat ja myyvät tekoälyä käyttäviä ratkaisuja.
• Käyttävät autonomisia päätöksentekojärjestelmiä.
• Luottavat pilvipohjaisiin tarjontoihin.

Toisaalta perinteiset rahoituslaitokset keskittyvät hyödyntämään tekoälyjärjestelmiä olemassa olevien tuotteiden parantamiseen.

Sama raportti havaitsi, että yleisimmät konkreettiset tekoälyn käyttötapaukset ovat:

• Tekevät käyttöön tekoälyllä tuetun datan analysoinnin – 43%
• Huijausten ja poikkeavuuksien havaitseminen sekä valvonta – 42%
• Asiakaskommunikaatiokanavat, jotka hyödyntävät tekoälyä – 36%

Tekoälyn käyttöönotto

Yli 75% fintech-yrityksistä on ottanut käyttöön vähintään yhden käyttötapauksen koneoppimisessa, syväoppimisessa ja suorituskykyisessä tietojenkäsittelyssä. Tämä perustuu vuoden 2023 NVIDIA-raporttiin tekoälyn tilasta finanssipalvelualalla. Raportti kuvaili tekoälyn käyttöä “yleisesti levinneenä” kaikilla finanssipalvelualan osa-alueilla, mukaan lukien fintech. Tutkimuksessa tunnistettiin top 6 käyttötapautta:

• Luonnollisen kielen käsittely (NLP)/suuret kielimallit (LLM) – 26%
• Suosituksien tekoälyjärjestelmät/seuraava paras toimenpide – 23%
• Salkun optimointi – 23%
• Huijauksien havaitseminen: tapahtumat/maksut/KYC – 22%
• Algoritmikauppa – 21%
• Keskustelutekoäly – 20%

Automaatio fintechissä

Netgurun tutkimuksen mukaan 20% vastaajista mainitsi tehtäväautomaation suurimmaksi motivaatioksi tekoälyn käyttöönotolle. Automaatio tarkoittaa koneiden ja tietokoneiden käyttöä, jotka toimivat ilman ihmisen puuttumista.

12 Suosittua esimerkkiä automaatiosta fintechissä:

Automaatiotyökalujen avulla fintech-yritykset automatisoivat erilaisia tehtäviä ja prosesseja, vähentäen ihmisen puuttumisen tarvetta ja inhimillisten virheiden riskiä. Tekoäly auttaa fintech-yrityksiä tehostamaan prosesseja, parantamaan tarkkuutta, lisäämään turvallisuutta ja lisäämään asiakastyytyväisyyttä seuraavasti:

• Automaattinen datan käsittely: Tekoälyalgoritmeja käytetään suurten tietojoukkojen käsittelyyn ja analysointiin ennätysajassa ja tuottamaan tarkempia ennusteita.
• Automaattiset maksut: Automaatiota käytetään auttamaan fintech-yrityksiä käsittelemään maksuja nopeammin ja turvallisemmin digitaalisten lompakoiden, mobiilisovellusten, biometrisen tunnistautumisen ja lohkoketjuteknologian avulla.
• Automaattinen lainaaminen: Tekoälyjärjestelmien avulla lainanmyöntäjät voivat tukea vastuullista lainanantoa ja virtaviivaistaa riskinarviointia, luottoluokitusta, lainanottoa ja hallintaa.
• Automaattinen sijoittaminen: Automaatio auttaa fintech-yrityksiä tarjoamaan älykkäämpää salkunhallintaa, omaisuuden allokaatiota ja markkinatietojen analysointia. Sitä käytetään myös markkinakauppojen toteuttamiseen ja ohjaamiseen.

Generatiivinen tekoäly fintechissä

Generatiivinen tekoäly viittaa syväoppimismalleihin, jotka luovat uutta tekstiä, kuvia ja muuta sisältöä. Fintech-yrityksille generatiivinen tekoäly tarkoittaa enemmän kuin vain tilitietojen, raporttien ja muiden asiakirjojen generointia.

Markkin.us ennustaa, että pelkästään generatiivisen tekoälyn käyttö fintechissä kasvaa 6,25 miljardin dollarin markkinoiksi vuoteen 2032 mennessä ennustetulla vuotuisella kasvuvauhdilla (CAGR) 22,5%.

Generatiivinen tekoäly McKinseyn mukaan 75% arvosta, jonka generatiivinen tekoäly voisi tuoda, jakautuu neljään pääalueeseen:

• Asiakastoiminnat
• Markkinointi ja myynti
• Ohjelmistokehitys
• Tutkimus ja kehitys

Tärkeitä esimerkkejä generatiivisesta tekoälystä fintechissä ovat:

• Keskustelu rahoituksesta: Generatiivista tekoälyä käytetään luomaan luonnollisia ja osallistavia vastauksia asiakkaiden kyselyihin, mikä tuo merkittäviä tehokkuusetuja asiakaspalvelutiimeille työvoimavaltaisilla aloilla, kuten vakuutus ja varallisuudenhoito.
• Taloudellinen analyysi: Generatiivista tekoälyä käytetään myös tuottamaan tietoa ja raportteja taloudellisista tiedoista, kuten markkinatrendeistä, mielipideanalyysistä, uutisluokittelusta ja riskinarvioinnista.
• Synteettisen datan luominen: Generatiivista tekoälyä käytetään syntetisoimaan dataa, jotta voidaan käsitellä datan laadun haasteita ja kouluttaa koneoppimisalgoritmeja. Synteettiset datamallit jäljittelevät todellista maailman rahoitusdataa, kuten tapahtumia, toimintoja ja käyttäytymistä, laajentaen ja anonymisoien olemassa olevia datamalleja.
• Huijauksien havaitseminen: Generatiivista tekoälyä käytetään epätavallisten kuvioiden havaitsemiseen, simuloimaan kyberhyökkäyksiä ja tuottamaan huijausdatan, joka auttaa kouluttamaan huijauksenestomalleja.

Koneoppiminen fintechissä

80% fintech-yrityksistä hyödyntää koneoppimista. Se pysyy edelleen tärkeimpänä tekoälyn käyttötapauksena alalla. Netgurun raportin mukaan tärkeimmät kolme käyttötapauta koneoppimisessa fintechissä ovat:

• Edistynyt analytiikka – 55,75%
• Ennustaminen – 44,30%
• Huijausten havaitseminen ja estäminen – 38%

Koneoppiminen, tekoälyn haara, keskittyy datan ja algoritmien voiman hyödyntämiseen. Koneoppimisen tekoälymallit jäljittelevät ihmisten oppimistapaa samalla kun parantavat kykyjään ajan myötä iteratiivisen oppimisen avulla.

Koneoppiminen Yksinkertainen Kaavio Koneoppimisprosessista Koneoppimisella on monia sovelluksia fintech-alalla, kuten:

• Prosessien optimointi: Koneoppimista käyttävät fintech-yritykset sijoittautuvat investointiin, vakuutuksiin, lainoihin, maksuihin ja kryptovaluuttoihin, jotta ne voivat automatisoida toimintansa tehokkuuden ja kustannusten vähentämiseksi.
• Vakuutusyhtiöiden osalta AI:n käytetään analysoimaan useita tietopisteitä tukemaan vastuullista lainanantoa ja paljastamaan vääriä vakuutusvaatimuksia.
• Ennustava analyysi ja ennustaminen: Fintech-organisaatiot käyttävät AI-algoritmeja syvällisesti haudattujen tietojen löytämiseen ja antavat tarkkoja suosituksia valtavista tietojoukoista. ML-algoritmeja käytetään myös parantamaan asiakasvuorovaikutusta ja ennustamaan kysyntää tuotteille ja palveluille.
• Kauppa ja sijoittaminen: Koneoppimismallit auttavat automatisoimaan ja optimoimaan kaupan ja sijoituspäätökset. Markkinatiedon suuren määrän analysoinnin, kuvioiden tunnistamisen ja ajan myötä oppimisen avulla koneoppimisen algoritmit mahdollistavat paremmat kauppa- ja sijoitusstrategiat.
• Huijausten havaitseminen ja estäminen: Koneoppimisalgoritmeja käytetään liiketoimien seurantaan, miljoonien tietojen pisteiden analysointiin ja huijauksien havaitsemismekanismien parantamiseen ajan myötä. Tämä tarjoaa dynaamisen puolustuksen kehittyviä uhkia vastaan, suojaten asiakkaiden varoja ja vähentäen huijauksiin liittyviä kustannuksia.

Luonnollinen kielenkäsittely fintechissä

NLP viittaa koneoppimistekniikkaan, joka mahdollistaa tietokoneiden kielen tulkinnan, manipuloinnin ja ymmärtämisen. NLP:llä on monia sovelluksia fintech-alalla, kuten:

• Edistynyt mieliala-analyysi: NLP auttaa fintech-yrityksiä analysoimaan asiakkaiden, sijoittajien ja markkinaosapuolten tunteita ja mielipiteitä tiedoista, kuten sosiaalisesta mediasta, uutisartikkeleista, arvosteluista ja palautteesta. Tämä puolestaan auttaa markkinointikampanjoita, suojaa brändin mainetta, varmistaa noudattamisen ja ennustaa markkinatrendejä.
• Asiakaspalvelu: NLP voimistaa chatboteja ja virtuaaliavustajia, jotka vuorovaikuttavat asiakkaiden kanssa tarjotakseen relevanttia tietoa ja ratkaisuja keskusteluissa. Tämä lisää asiakasosallistumista ja tyytyväisyyttä.
• Asiakirjojen luokittelu: NLP auttaa fintech-yrityksiä optimoimaan asiakirjojen luokittelun, käsittelyn, noudattamisen tarkistamisen, huijausten havaitsemisen ja riskienhallinnan.
• Aiheiden ryhmittely: Aiheiden ryhmittelyn kautta NLP:llä autetaan fintech-yrityksiä löytämään uusia näkemyksiä, tunnistamaan nousevat trendit ja optimoimaan tietojen hakua.

Lue: Copy.ai Arvostelu 2023 – AI-tekstigeneraattori testissä

Fintech-ala

Fintech-ala käsittää rahoituskoulutuksen, maksut, lainanannon, vakuutukset, kryptovaluutat, sijoitusten hallinnan ja monet muut toiminnot, jotka perinteisesti on hoidettu pankkialan toimesta.

Vuonna 2023 julkaistun BCG-raportin mukaan maailmassa on nyt yli 32 000 fintech-yritystä, jotka koostuvat startupeista, vakiintuneista finanssialan laitoksista ja teknologiayrityksistä. Nämä yritykset pysyvät tekoälyn käyttöönoton eturintamassa, käyttäen tekoälyä:

• Kehittää innovatiivisia ratkaisuja.
• Parantaa huijausten havaitsemista.
• Lisätä asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.
• Parantaa toiminnan tehokkuutta ja vähentää kustannuksia.

Mastercard

Mastercard käyttää tekoälyä tarjotakseen parempia palveluita asiakkailleen, kauppiaille ja kumppaneille. Tämä maailmanlaajuinen maksunkäsittelyjättiläinen pitää tekoälyä perusteknologiana ja käyttää sitä laajasti liiketoimintansa eri osa-alueilla. Mastercard keskittyy lisäämään taloudellista turvallisuutta tekoälyn avulla. Sen tekoälyllä varustettu tietoturvaratkaisujen paketti on estänyt yli 35 miljardin dollarin petostappiot vuodesta 2020 lähtien.

Mastercard käyttää tekoälyä myös rekrytointiprosessissaan. Sen HR-tiimi käyttää generatiivista tekoälyä työpaikkakuvausten laatimiseen. He käyttävät myös tekoälypohjaista peliä, joka ei tallenna demografisia tietoja ehdokkaiden arviointiin. Tämä edistää pätevien ehdokkaiden valintaa samalla vähentäen tiedostamatonta ennakkoluuloa rekrytoinnissa.

Yritys: Mastercard Sijainti: New York, Yhdysvallat Fintech-tyyppi: Maksunkäsittelijä Käytetyt tekoälyn tyypit:

• Luonnollinen kielenkäsittely
• Koneoppiminen
• Generatiivinen tekoäly

Chime

Chime on fintech-yritys, joka perustuu ajatukselle, että peruspankkipalveluiden tulisi olla avuliaita, helppoja ja saatavilla. Se on neopankki, yritys, joka haastaa perinteiset vähittäispankki- ja yrityspankkijätit ja luottaa omistettuun koneoppimistiimiin, joka säännöllisesti ottaa käyttöön monimutkaisia malleja.

Chime on kasvattanut menestystään piirteisiin perustuvalla markkinointistrategialla, jota tukee tekoäly. Fintech-yritys käyttää tekoälyä asiakasymmärryksen löytämiseen, tuotepäätösten ohjaamiseen ja sen määrittämiseen, mitä markkinointitaktiikoita käytetään.

Yritys: Chime Sijainti: Kalifornia, Yhdysvallat Fintech-tyyppi: Neopankki Käytetyt tekoälyn tyypit:

• Koneoppiminen
• Luonnollinen kielenkäsittely

SoFi

SoFi tarjoaa asiakkailleen erilaisia palveluita opintolainojen uudelleenrahoituksesta asuntolainoihin ja varainhoitopalveluihin. Se hyödyntää asiakastietoja ja tekoälyä muuttaakseen lainausprosessin. Tehokkaan luottopäätösmallinsa ansiosta SoFi antaa lainanhakijoille enemmän luottamusta hakemuksiinsa ja takaa suuremman asiakastyytyväisyyden.

Varainhoidon palveluiden osalta SoFi käyttää robo-neuvonantajaa auttamaan asiakkaita sijoitussuunnittelussa, uudelleentasapainottamisessa, hajauttamisessa ja säännöllisissä talletuksissa. 8. elokuuta 2023 SoFi Technologies ilmoitti integroineensa Galileo Financial Technologiesin keskusteluun perustuvan tekoälymoottorin henkilökohtaiseen taloussovellukseensa parantaakseen vastausaikoja ja asiakastyytyväisyyttä.

Yritys: SoFi Sijainti: Kalifornia, Yhdysvallat Fintech-tyyppi: Henkilökohtainen rahoitus/pankki Käytetyt tekoälyn tyypit:

• Luonnollinen kielenkäsittely
• Koneoppiminen

Stripe

Stripe, verkkomaksujen käsittelijä, käyttää tekoälyä parantaakseen asiakaskokemusta, hallitakseen petoksia ja lisätäkseen konversioprosenttia. Maaliskuussa 2023 Stripe esitteli OpenAI:n uuden luonnollisen kielen teknologian, GPT-4:n, tuotteisiinsa ja palveluihinsa. Tämän teknologian avulla Stripe voi parantaa käyttäjäkokemusta.

Yksi ensimmäisistä GPT-4:n käytön esiintymisistä Stripellä on Stripe Docs. Tämä parannus mahdollistaa kehittäjille kysymysten esittämisen luonnollisella kielellä ja saamisen asiaankuuluvista tiivistetyistä vastauksista. Se mahdollistaa myös tiettyjen tietojen erottamisen, auttaen kehittäjiä rakentamaan enemmän lukemisen sijaan.

Yritys: Stripe Sijainti: San Francisco, Yhdysvallat Fintech-tyyppi: Rahoitusohjelmistopalvelut Käytetyt tekoälyn tyypit:

• Luonnollinen kielenkäsittely
• Generatiivinen tekoäly

Affirm

Affirm on fintech-aloittaja, joka tarjoaa kassaluottoja ja osta-nyt-maksa-myöhemmin (BNPL) -rahoitusta kuluttajille verkkokaupan kautta. Yrityksen tavoitteena on demokratisoida rahoitus ja tarjota vaihtoehto ahneille lainanantajille.

Affirm käyttää tekoälyä ja muita tietomallinnustekniikoita arvioidakseen kuluttajien luottohistoriaa, luottoriskiä ja takaisinmaksukykyä. Se käyttää myös tehokkaita tekoälyjärjestelmiä säätääkseen lainasummia, korkoja tai takaisinmaksuehtoja.

AI-pohjaisen luotonmyöntöjärjestelmänsä avulla Affirm tunnistaa enemmän luottoa ansaitsevia kuluttajia kuin perinteiset pisteytysjärjestelmät. Arvioidessaan tarkasti asiakkaiden takaisinmaksukykyä ja hinnoittelemalla riskin oikeudenmukaisesti ostopäätöksen yhteydessä, yritys vähentää petosasteita ja laiminlyöntejä samalla kun tarjoaa asiakkaille laajemman pääsyn luottoon.

Yritys: Affirm Sijainti: San Francisco, Yhdysvallat Fintech-tyyppi: Luotonanto: BNPL/POS-lainat Käytetyt tekoälyn tyypit:

• Luonnollinen kielenkäsittely
• Koneoppiminen

Kuinka tekoäly hyödyttää fintech-yrityksiä

Tekoäly tarjoaa fintech-yrityksille lukuisia etuja, jotka parantavat toiminnan tehokkuutta, asiakaspalvelua ja kilpailukykyä. Tässä on joitakin merkittäviä tapoja, joilla yritykset hyötyvät tekoälystä:

1. Nopeampi päätöksenteko: Tekoäly pystyy analysoimaan valtavia tietomääriä murto-osassa ajasta, mikä auttaa fintech-yrityksiä tekemään nopeampia ja parempia päätöksiä.
2. Asiakaspalvelun parantaminen: Chatbotit ja virtuaaliassistentit tarjoavat asiakkaille nopean ja tehokkaan tavan saada apua ja vastauksia kysymyksiinsä, mikä parantaa asiakaspalvelun laatua.
3. Riskienhallinta: Tekoäly auttaa fintech-yrityksiä tunnistamaan ja hallitsemaan riskejä paremmin ennakoivien analyysien ja huijausten havaitsemisen avulla.
4. Personoidut ratkaisut: Tekoäly mahdollistaa personoitujen tuotteiden ja palveluiden tarjoamisen asiakkaille, mikä lisää asiakasuskollisuutta ja liikevaihtoa.
5. Kustannusten vähentäminen: Automaatio tehostaa toimintaa ja vähentää manuaalisten tehtävien tarvetta, mikä puolestaan vähentää kustannuksia.
6. Innovaatio: Tekoälyn avulla fintech-yritykset voivat kehittää uusia ja innovatiivisia ratkaisuja, jotka vastaavat asiakkaiden tarpeisiin.

Haasteet tekoälyn käyttöönotossa fintechissä

Vaikka tekoäly tarjoaa monia etuja fintech-yrityksille, sen käyttöönottoon liittyy myös haasteita:

• Laadukkaan datan puute: Tekoälyn tehokas toiminta edellyttää laadukasta ja monipuolista dataa. Monet yritykset kamppailevat laadukkaan datan hankkimisessa ja käsittelemisessä.
• Turvallisuus ja yksityisyys: Käyttäessään suuria määriä dataa tekoälyyn, fintech-yritysten on huolehdittava tietoturva- ja yksityisyyskysymyksistä.
• Regulaatio: Fintech-ala on tiukasti säännelty, ja tekoälyn käyttöön liittyy monia sääntelykysymyksiä, jotka on otettava huomioon.
• Koulutus ja osaaminen: Tekoälyn tehokas käyttö edellyttää osaavaa henkilöstöä, ja monilla yrityksillä voi olla vaikeuksia löytää ja kouluttaa tarvittavaa osaamista.
• Asiakasluottamus: Asiakkaiden on voitava luottaa siihen, että heidän tietojensa käsittely tekoälyn avulla on turvallista ja luotettavaa. Siksi fintech-yritysten on investoitava asiakasluottamuksen rakentamiseen ja ylläpitämiseen.

Lue: Parhaat Forex alustat

Fintech – Tulevaisuuden näkymät

Tekoälyn rooli fintech-alalla kasvaa edelleen, ja sen odotetaan mullistavan rahoituspalveluita entisestään. Vuoteen 2030 mennessä tekoälyn odotetaan lisäävän työllisyyttä finanssialalla 20%, ja sen arvioidaan luovan uusia mahdollisuuksia innovaatioon ja kasvuun. Yritykset, jotka omaksuvat ja hyödyntävät tekoälyä tehokkaasti, voivat odottaa saavuttavansa kilpailuetua ja tarjoavansa parempia palveluita asiakkailleen.

Yhteenveto

Rahoitusala on kokenut huomattavia muutoksia viime vuosina, ja yksi keskeisistä tekijöistä tässä murroksessa on tekoäly (AI) sekä finanssiteknologia eli fintech. Nämä kaksi voimaa ovat yhdistäneet voimansa muuttaakseen perusteellisesti sen, miten rahaa hallitaan, sijoitetaan ja kulutetaan. Tässä artikkelissa tarkastelemme, miten tekoäly ja fintech ovat ryhtyneet yhteistyöhön ja millaisia vaikutuksia tämä yhdistelmä on tuonut mukanaan.

Fintech-yritykset, jotka ovat erikoistuneet rahoitusalan teknologiaratkaisuihin, ovat olleet edelläkävijöitä tekoälyn integroinnissa liiketoimintaansa. Itse asiassa jopa 90 prosenttia fintech-yrityksistä käyttää tekoälyä jossain muodossa. Tämä voi sisältää tekoälyn hyödyntämisen asiakaspalvelussa, petosten torjunnassa tai sijoitusstrategioiden optimoinnissa.

Yksi tekoälyn kulmakivistä on koneoppiminen, ja se on vakiinnuttanut asemansa suosittuna työkaluna fintech-alalla. Noin 80 prosenttia fintech-yrityksistä hyödyntää koneoppimista, ja sen sovellusalueet ovat moninaiset. Erityisesti edistynyt analytiikka on yksi suosituimmista käyttötarkoituksista, sillä koneoppiminen auttaa ennustamaan asiakkaiden käyttäytymistä ja markkinoiden kehitystä.

Vaikka tekoäly tarjoaa lukuisia etuja, sen käyttöönotto ei ole ollut ongelmatonta yrityksille. Laadukkaan datan saatavuus on yksi suuri haaste, ja noin 80 prosenttia fintech-alan ammattilaisista pitää sitä merkittävänä esteenä tekoälyn tehokkaalle hyödyntämiselle. Tämä korostaa tarvetta laadukkaalle datanhallinnalle ja keräämiselle.

Vuoteen 2030 mennessä tekoälyn odotetaan lisäävän työllisyyttä finanssialalla jopa 20 prosentilla. Tämä ennuste kuvastaa tekoälyn potentiaalia tuottavuuden ja tehokkuuden lisääjänä rahoitussektorilla. Fintech-yritykset, jotka ovat omaksuneet tekoälyn ja koneoppimisen, ovat hyvin asemoituneita ottamaan kaiken hyödyn irti tästä teknologisesta vallankumouksesta.

Kokonaisuudessaan tekoälyn ja fintechin yhdistelmä tarjoaa uusia mahdollisuuksia ja haasteita rahoitusalalle. Ne, jotka ovat valmiita omaksumaan tätä teknologiaa, voivat saavuttaa kilpailuetua ja palvella asiakkaitaan paremmin kuin koskaan ennen. Tekoäly ja fintech ovat yhdessä avaamassa uusia ovia rahoitusmaailmaan ja vaikuttavat siihen, miten tulevaisuudessa hallitsemme rahaa.

Usein kysytyt kysymykset