Sztuczna inteligencja w bankowości 2021: Jak banki wykorzystują AI

Opublikowany: 2021-10-23

Na przestrzeni ostatnich dziesięcioleci sztuczna inteligencja usprawniała działanie przedsiębiorstw z branży bankowo-finansowej. Wykorzystują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji zbudowane przez firmę zajmującą się tworzeniem oprogramowania bankowego, którą zatrudniają, aby usprawnić określone obszary ich pracy.

Sztuczna inteligencja w bankowości pomaga użytkownikom doświadczać spersonalizowanych usług, wybierać oprocentowanie kredytów w oparciu o ich potrzeby i preferencje, podczas gdy specjaliści bankowi mogą wykorzystać automatyzację rutynowych procesów. Jednak wdrażanie AI w branży nie kończy się tylko na tych przykładach.

W tym artykule zademonstrujemy kilka przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze bankowym.

Jaki jest stan sztucznej inteligencji w bankowości?

Sztuczna inteligencja może usprawnić i skonsolidować powtarzalne zadania oraz analizować dane i informacje szybciej niż ludzie.

Z tego powodu sztuczna inteligencja wpłynęła na branżę bankową i finansową, podczas gdy eksperci przewidują, że do 2023 r. banki mają zaoszczędzić 447 miliardów dolarów dzięki zastosowaniu aplikacji AI.

Sztuczna inteligencja przeniknęła do różnych obszarów bankowości, w tym:

Monitorowanie oszustw w bankach
Automatyzacja procesów
Zbieranie i analiza danych
Zarządzanie ryzykiem
Doświadczenie klienta
Podejmowanie decyzji

Jakie są zalety sztucznej inteligencji w bankowości?

Zmniejszone koszty operacyjne i ryzyko

Bankowość i finanse to niektóre z branż, które wykorzystują operacje cyfrowe do większości zadań. Mimo to wiele z nich wymaga pomocy człowieka, co często oznacza ciężką papierkową robotę. Takie procesy mogą być czasochłonne i wiązać się z kosztami operacyjnymi związanymi z potencjalnymi błędami ludzkimi.

W połączeniu z technologią zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA), oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji ma na celu usprawnienie podatnych na błędy i czasochłonnych operacji, na przykład wprowadzanie danych klientów do umów i formularzy.

Większa satysfakcja i lojalność klientów

Ludzie chcą, aby banki były otwarte 24 godziny na dobę, ale wydaje się to niemożliwe. Często potrzebujemy ich wieczorami lub w święta, ale call center z długim czasem oczekiwania to jedyny sposób na skorzystanie z usług bankowych w tych godzinach.

Za pomocą technologii AI można zmienić doświadczenia klientów w bankowości. Asystenci konwersacyjni to jedna z największych korzyści w rozwoju bankowości i finansów.

Chatboty są dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i są przeszkolone, aby odpowiadać na pytania konsumentów, aby poradzić sobie z większością standardowych zadań bankowych, które wymagają osobistej interakcji.

Ulepszone wykrywanie oszustw i zgodność z przepisami

Bankowość i finanse są regularnie celem cyberhakerów, więc wykrywanie oszustw to obszar, w którym sztuczna inteligencja może zwiększyć poziom ochrony.

Ogromne ilości danych przechowywane w bankach i instytucjach finansowych mogą służyć jako źródło wykrywania oszustw. Algorytmy są coraz bardziej zaawansowane w wykrywaniu wzorców związanych z oszustwami i zapobieganiu złośliwym działaniom.

Bankowość jest również jedną z branż, które muszą przestrzegać wielu przepisów, aby zapewnić swoim klientom niezawodne i wolne od ryzyka usługi. Aby zmniejszyć te znaczące koszty, stosują wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji w operacjach związanych z zapewnieniem zgodności z przepisami.

Pomagają więc w monitorowaniu transakcji, logowaniu informacji i audytowaniu, aby upewnić się, że operacje są zgodne z różnymi systemami.

Ulepszone decyzje dotyczące pożyczek i kredytów

Jak każda instytucja, banki wykorzystują systemy oparte na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia procesów decyzyjnych. W szczególności potrzebują cennych informacji, aby podejmować świadome decyzje dotyczące pożyczek i kredytów.

Takie decyzje są zazwyczaj oparte na wielu czynnikach, w tym historii kredytowej, referencjach, ocenie kredytowej, aby upewnić się, że dana osoba ma zdolność kredytową.

Aby uniknąć stronniczych podejść i możliwych błędów, banki stosują oparte na sztucznej inteligencji systemy podejmowania decyzji kredytowych i kredytowych oraz algorytmy uczenia maszynowego.

Jakie są przykłady sztucznej inteligencji w bankowości?

Chatboty z obsługą AI

Chatboty to jeden z najpopularniejszych przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości. Te interfejsy konwersacyjne mogą komunikować się z klientami w imieniu specjalistów bankowych, gdy nie są oni dostępni do komunikacji osobistej.

W oparciu o przetwarzanie języka naturalnego są szkoleni w rozpoznawaniu wzorców mowy ludzkiej i sugerowaniu odpowiednich odpowiedzi. Chatboty są zintegrowane z aplikacjami bankowości mobilnej i stronami internetowymi, aby konsultować usługi bankowe lub pomagać klientom w prostych problemach.

W 2018 roku Bank of America uruchomił chatbota „Erika”, który obsługiwał ponad 10 milionów osób i był w stanie rozpoznać około 500 000 odmian pytań, które klienci mogą zadać swojemu bankowemu specjaliście.

Funkcjonalność bankowości mobilnej

Aplikacje bankowości mobilnej stają się coraz bardziej popularne, zwłaszcza po zablokowaniu przez COVID-19, który usprawnił wzrost transakcji online. Z tego powodu banki inwestują w funkcjonalność mobilną, aby była bardziej proaktywna, spersonalizowana i zindywidualizowana.

Dzięki Sztucznej Inteligencji twórcy oprogramowania mogą wzbogacać aplikacje mobilne o zaawansowane funkcje. Na przykład mogą wdrożyć asystentów głosowych, którzy zrozumieją polecenia głosowe klientów i wykonają określone transakcje, takie jak przelewy itp.

Aplikacje bankowości mobilnej mogą teraz śledzić zachowanie użytkowników i dostarczać spersonalizowane sugestie. Rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają klientom szybsze znajdowanie potrzebnych usług, dzięki czemu ich obsługa klienta jest bardziej spersonalizowana.

Inteligentna funkcjonalność do analizy danych

Technologie AI i ML sprawiają, że terabajty banków danych i instytucji finansowych gromadzone i przechowywane są bardziej wartościowe dla podejmowania decyzji. Dane są analizowane pod kątem różnych spraw, a zarządzanie ryzykiem jest jednym z popularnych przypadków użycia.

Jak wspomniano powyżej, decyzje kredytowe i kredytowe są oparte na wielu czynnikach. Jeśli banki udzielą kredytu osobom, które nie mają zdolności kredytowej, poniosą ciosy finansowe. Dlatego muszą stosować inteligentne algorytmy do zarządzania tym ryzykiem i być w stanie odróżnić ludzi gotówkowych od tych, których na to nie stać.

Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do przewidywania warunków rynkowych. AlphaSense, wyszukiwarka AI dla korporacji, wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do analizowania wyszukiwań słów kluczowych oraz odkrywania trendów i zmian na rynkach i obsługuje prawie 2000 klientów korporacyjnych. Rozwiązanie do monitorowania danych Logit.io to kolejna platforma w tej przestrzeni rynkowej, która może pomóc firmom, oferując monitorowanie ich dzienników i wskaźników generowanych przez sztuczną inteligencję.

Rozwiązania bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji

Według raportu Federalnej Komisji Handlu oszustwa związane z kartami kredytowymi to jeden z najpopularniejszych rodzajów kradzieży danych osobowych. Dzięki możliwościom sztucznej inteligencji banki mogą analizować i rozpoznawać złośliwe wzorce w celu wykrywania i zapobiegania oszustwom.

Według Business Insidera , JPMorgan Chase korzysta z aplikacji wykrywających oszustwa: dane karty kredytowej są wysyłane do specjalnych centrów danych, aby zdecydować, czy transakcje są nieuczciwe.

Wniosek

Istnieje wiele przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w branży finansowej. Z ankiety przeprowadzonej przez OpenText wynika, że 80% banków dostrzega zalety sztucznej inteligencji, 75% z nich już z niej korzysta, a 46% planuje ją wkrótce wdrożyć.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji stają się integralną częścią wielu przedsiębiorstw w bankowości i finansach, pomagając im wyróżnić się na rynku. Technologia ta jest popularna ze względu na niższe koszty operacyjne, lepszą obsługę klienta i zautomatyzowane procesy.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.