Yapay Zeka Uygulama Fikirleri

Yapay Zeka Uygulama Fikri: İleriye Düşünen Kişisel Finans Danışmanı

· Founder, Bastas Design

5 dk okuma

Harcama takibinin ötesine geçen bir yapay zeka finans asistanı. Harcama alışkanlıklarınızı analiz eder, yaklaşan faturaları tahmin eder, potansiyel bakiye yetersizliklerini olmadan önce uyarır ve 'ya olursa' senaryolarını simüle eder — bir aboneliği iptal etmenin veya iş değiştirmenin 5 yıl içinde tasarruflarınızı nasıl etkileyeceği gibi. Tamamen kişiselleştirilmiş, tamamen gizli, tamamen cihaz üstü yapay zeka ile çalışan.

Kişisel finans yazılımı yirmi yıldır insanlara geçen ayki paralarını nasıl harcadıklarının pasta grafiklerini gösterdi. Bu, bir ölüm sonrası incelemesinin yararlı olduğu kadar yararlıdır — bir şeyler öğreniyorsunuz, ama hata zaten yapıldı. Kişisel finans araçlarının bir sonraki nesli ileriye dönük olacak ve yapay zeka bunun mümkün olmasının nedenidir.

Gözlem yerine tahmin

Geçmişe bakmak size ne olduğunu söyler. Kullanıcıların gerçekten istediği şey, ne olacağını bilmektir. Kira, bakkal ve yaklaşan faturalar gelecek Salı beni kısa bırakacak mı? Gelirim değişirse bu aboneliği üç ay sonra karşılayabilir miyim? Bu sorular özet değil, tahmin gerektirir.

Yapay zeka destekli tekrarlayan fatura tahmini zaten sağlamdır. Daha zor ve daha ilginç iş, isteğe bağlı harcamayı tahmin etmektir — önümüzdeki dört hafta takviminiz göz önüne alındığında yemek, alışveriş ve eğlenceye ne kadar harcamanız muhtemeldir. Takvimler harcamanın şaşırtıcı derecede iyi bir öncü göstergesidir ve neredeyse hiçbir finans uygulaması bunu kullanmaz.

Azarlamak değil, erken uyarılar

İyi bir finansal asistan sizi bir sorundan önce uyarır, sonra değil. "Mevcut hızınız devam ederse 27'sinde bakiyeniz yetersiz kalacak" ifadesi, "27'sinde bakiyeniz yetersiz kaldı" ifadesinden dramatik biçimde daha yararlıdır. Bu, sistemin nakit akışınızın sürekli simülasyonlarını çalıştırmasını gerektirir, geçmiş işlemleri kategorize etmesini değil.

Bu uyarıların tonu önemlidir. Kahve alışkanlığı hakkında kullanıcılara vaaz vermek hem rahatsız edici hem de etkisizdir. Nötr, olgusal sinyaller — "bu ay yemek harcamanız yüzde 40 arttı" — kullanıcının kendi sonuçlarını çıkarmasına izin verir.

Temel özellik olarak ya olursa simülasyonu

Büyük finansal kararlar — iş değiştirmek, şehir değiştirmek, araba almak, bir aboneliği iptal etmek — içgüdüsel bir kontrolün ötesinde bir şeyi hak eder. İyi bir asistan beş yıllık etkiyi simüle edebilir: "bu 600 TL'lik aboneliği iptal ederseniz, işte beş yıl boyunca bileşik etkisi." "Bu daha uzun yolculuklu daha yüksek maaşlı işi alırsanız, işte benzini ve çocuk bakımını dahil ettiğinizde net değişim."

Matematik karmaşık değil. Karmaşık olan, girdilerin kullanıcının güvendiği bir biçimde toplanmasıdır. Yapay zekanın yardım ettiği yer burasıdır — kullanıcıdan tahmin etmesini istemek yerine gerçek geçmişinden maliyetleri çıkararak.

Cihaz üstü işlem doğru varsayılandır

Finansal veriler bir kullanıcının cihazındaki neredeyse her şeyden daha hassastır. Analiz için üçüncü taraf bir sunucuya göndermek çoğu kullanıcının tam olarak anlamadığı bir risktir. Modern cihazlar yerel olarak yetenekli yapay zeka modelleri çalıştırabilir, bu da hassas analizin veriler telefondan ayrılmadan gerçekleşebileceği anlamına gelir.

Bunun bir performans maliyeti ve bir yetenek maliyeti vardır — yerel modeller daha küçüktür — ama gizlilik kazancı net bir ürün konumlandırmasına değer. "Banka verileriniz cihazınızda kalır" rakip ürünlerin neredeyse hiçbirinin veremeyeceği bir sözdür.

Bu neden henüz inşa edilmedi

Dürüst cevap, düzenlemenin ve banka API ekonomisinin bunu ABD'de acı verici hale getirmesidir. Plaid ve benzeri toplayıcılar kullanıcı başına ücret alır, bu da bu ürünü ne kadar ucuza sunabileceğinizi sınırlar. Açık bankacılık düzenlemesi olan uluslararası pazarlar (Birleşik Krallık, AB, Brezilya, Hindistan) çok daha kolay başlangıç noktalarıdır ve bu ürünün en iyi versiyonunun muhtemelen önce orada inşa edileceği yerdir.