金融行业一直在应对重大的数据安全问题、道德关切和严格遵守监管的复杂性。人工智能为这些问题提供了解决方案，但由于涉及的数据具有敏感性，人工智能产生的金融建议可能存在道德问题，而且导航监管框架的整体挑战也令该行业对采用人工智能持谨慎态度。

然而，这种情况正在逐渐发生转变。

在整理庞大数据集、识别当前趋势和预测市场动态和客户行为的潜力方面，人工智能发挥着关键作用。金融科技公司正在发现人工智能在这些领域的实际应用情况。

“对于像BharatPe这样的金融科技实体来说，人工智能在运行信用评分模型方面起着决定性作用，特别是对于信用历史有限或没有信用历史的人士而言，”BharatPe的首席数据科学家Ritesh Srivastava说道。他还强调了这些算法如何处理非常规数据，包括生活必需品与奢侈品的支出，甚至可能分析社交媒体活动或在线购物习惯，以建立借款人财务行为的全面档案。

这种对金融行为的全面理解有助于就贷款提供和确定适当的贷款金额做出知情决策。此外，对于BharatPe而言，人工智能有助于向客户提供个性化的优惠和沟通，与数字化时代对个性化服务的当代需求相一致。这种以客户为中心的方法代表了过去传统以产品为中心方法的重大改变。

在BharatPe的数据科学团队中，拥有30名专业人员，其中包括10名人工智能和机器学习专家，他们在组织中起着关键作用，为创新和数据驱动决策做出了重大贡献，与数据工程师、科学家和领域专家密切合作，确保技术卓越与业务目标相一致。

“我们使用强大的人工智能算法来分析客户行为，识别模式，并为战略决策提供可操作的见解，深入了解客户购买模式，识别跨销售和升级销售机会，并个性化我们的产品，”Srivastava说道。

BharatPe的人工智能/机器学习驱动的欺诈和风险引擎擅长实时防止异常和社交工程。该引擎利用广泛的风险因素和社会行为参数，自主适应不断演变的威胁。实时反馈增强了引擎的深度学习能力，使其能够识别和对抗未来交易中的历史模式。

他进一步补充说，敏捷的开发实践以及与产品和工程团队的合作确保了可适应商业增长的可扩展性和稳健性，这对于为数百万用户提供真实世界条件服务至关重要。

“为了在这个不断变化的环境中走在前列，我们已经建立了一个专门从事人工智能研究的团队，并投资于不断提升我们技术团队的能力，”他补充道。

关于BharatPe的生成型人工智能进展，Srivastava表示，生成型人工智能通过发现未知趋势并影响我们的商业环境，改进了他们的能力。

“预计它的采用将给我们公司的各个部门带来显著的改变，进而催生专门从事生成型人工智能的单位，”Srivastava说。这些单位将在重塑客户服务产品流程、通过从不同来源收集非结构化数据来填补数据差距方面发挥重要作用，并在数据分析中减少偏见。

“利用基于云的基础设施可以快速扩展系统以适应业务增长，从而使机器学习的结果直接影响实时决策过程，”他补充道。

该团队目前正在尝试不同的生成型人工智能工具，以增强市场分析和更深入地了解客户行为。这些工具在市场预测中发挥着关键作用，使人们能够主动预测趋势并为新产品或技术进行知情规划。

谈到合作伙伴关系，尽管由于保密原因Srivastava无法透露任何名称，但他表示他们正在积极寻求与生成型人工智能领域的机构和技术公司进行战略合作和收购，以增强数据分析能力。