AI în domeniul bancar – Cum se utilizează inteligența artificială în bănci

Tehnologia inteligenței artificiale (AI) a devenit un perturbator critic în aproape fiecare industrie, iar banca nu face excepție. Introducerea AI în aplicațiile și serviciile bancare a făcut sectorul mai centrat pe client și mai relevant din punct de vedere tehnologic.

Sistemele bazate pe inteligență artificială pot ajuta băncile să reducă costurile prin creșterea productivității și luând decizii bazate pe informații de neînțeles pentru un agent uman. De asemenea, algoritmii inteligenți sunt capabili să detecteze anomalii și informații frauduloase în câteva secunde.

Un raport al Business Insider sugerează că aproape 80% dintre bănci sunt conștiente de potențialele beneficii pe care AI le prezintă sectorului lor. Un alt raport sugerează că până în 2023, se estimează că băncile vor economisi 447 de miliarde de dolari prin utilizarea aplicațiilor AI.

Aceste cifre indică faptul că sectorul bancar și financiar se îndreaptă rapid către AI pentru a îmbunătăți eficiența, serviciile, productivitatea și rentabilitatea investiției și pentru a reduce costurile.

În acest articol, vom afla aplicațiile cheie ale inteligenței artificiale în sectorul financiar și bancar și modul în care această tehnologie redefinește experiența clienților cu beneficiile sale excepționale.

Aplicații ale inteligenței artificiale în domeniul bancar și financiar

Tehnologiile de inteligență artificială au devenit o parte integrantă a lumii în care trăim, iar băncile au început să integreze aceste tehnologii în produsele și serviciile lor la scară pentru a rămâne relevante.

Iată câteva aplicații AI majore din industria bancară prin care puteți profita de numeroasele beneficii ale tehnologiei. Deci, haideți să ne scufundăm!

Securitate cibernetică și detectarea fraudelor

În fiecare zi, au loc cantități uriașe de tranzacții digitale, pe măsură ce utilizatorii plătesc facturi, retrag bani, depun cecuri și fac mult mai multe prin aplicații sau conturi online. Astfel, există o nevoie tot mai mare ca sectorul bancar să-și intensifice eforturile de securitate cibernetică și de detectare a fraudelor.

Acesta este momentul în care intervine inteligența artificială în domeniul bancar . AI poate ajuta băncile să îmbunătățească securitatea finanțelor online, să urmărească lacunele din sistemele lor și să minimizeze riscurile. AI împreună cu învățarea automată pot identifica cu ușurință activitățile frauduloase și pot alerta clienții, precum și băncile.

De exemplu, Danske Bank, cea mai mare bancă din Danemarca, a implementat un algoritm de detectare a fraudei pentru a înlocui vechiul său sistem de detectare a fraudei bazat pe reguli. Acest instrument de deep learning a crescut capacitatea băncii de detectare a fraudelor cu 50% și a redus falsele pozitive cu 60%. De asemenea, sistemul a automatizat o mulțime de decizii cruciale, în timp ce a direcționat unele cazuri către analiști umani pentru inspecții ulterioare.

AI poate ajuta, de asemenea, băncile să gestioneze amenințările cibernetice. În 2019, sectorul financiar a reprezentat 29% din toate atacurile cibernetice , ceea ce îl face cea mai vizată industrie. Cu capabilitățile de monitorizare continuă ale inteligenței artificiale în serviciile financiare , băncile pot răspunde la potențiale atacuri cibernetice înainte ca acestea să afecteze angajații, clienții sau sistemele interne.

Chatbots

Fără îndoială, chatboții sunt unul dintre cele mai bune exemple de aplicații practice ale inteligenței artificiale în domeniul bancar . Odată implementate, pot lucra 24*7, spre deosebire de oamenii care au program fix de lucru.

În plus, ei continuă să învețe despre modelul de utilizare al unui anumit client. Îi ajută să înțeleagă cerințele unui utilizator într-un mod eficient.

Prin integrarea chatbot-urilor în aplicațiile bancare , băncile se pot asigura că aceștia sunt disponibili pentru clienții lor non-stop. În plus, prin înțelegerea comportamentului clienților, chatboții sunt capabili să ofere asistență personalizată pentru clienți și să recomande servicii și produse financiare adecvate în consecință.

Unul dintre cele mai bune exemple de chatbot AI în aplicațiile bancare este Erica, un asistent virtual de la Bank of America. Acest chatbot AI se poate ocupa de sarcini precum reducerea datoriei cardului de credit și actualizările de securitate ale cardului. Erica a gestionat peste 50 de milioane de cereri de clienți în 2019.

Citește și : Cât costă dezvoltarea unui chatbot?

Deciziile de împrumut și credit

Băncile au început să încorporeze sisteme bazate pe inteligență artificială pentru a lua decizii de împrumut și credit mai informate, mai sigure și profitabile. În prezent, multe bănci sunt încă prea limitate la utilizarea istoricului de credit, a scorurilor de credit și a referințelor clienților pentru a determina bonitatea unei persoane sau a unei companii.

Cu toate acestea, nu se poate nega că aceste sisteme de raportare a creditelor sunt adesea pline de erori, lipsă istoricul tranzacțiilor din lumea reală și clasificarea greșită a creditorilor.

Un sistem de creditare și credit bazat pe inteligență artificială poate analiza comportamentul și modelele clienților cu istoric de credit limitat pentru a determina bonitatea acestora. De asemenea, sistemul trimite băncilor avertismente despre comportamente specifice care pot crește șansele de neplată.

Urmărirea tendințelor pieței

Inteligența artificială în serviciile financiare ajută băncile să proceseze volume mari de date și să prezică cele mai recente tendințe ale pieței, valute și acțiuni. Tehnicile avansate de învățare automată ajută la evaluarea sentimentelor pieței și sugerează opțiuni de investiții.

AI pentru servicii bancare sugerează, de asemenea, cel mai bun moment pentru a investi în acțiuni și avertizează când există un risc potențial. Datorită capacității sale mari de procesare a datelor, această tehnologie emergentă ajută, de asemenea, la accelerarea procesului decizional și face tranzacționarea convenabilă atât pentru bănci, cât și pentru clienții acestora.

Colectarea și analiza datelor

Instituțiile bancare și financiare înregistrează milioane de tranzacții în fiecare zi. Deoarece volumul de informații generate este enorm, colectarea și înregistrarea acesteia se transformă într-o sarcină copleșitoare pentru angajați. Structurarea și înregistrarea unei cantități atât de mari de date fără nicio eroare devine imposibilă.

În astfel de scenarii, soluțiile inovatoare bazate pe inteligență artificială pot ajuta la colectarea și analiza eficientă a datelor . Acest lucru, la rândul său, îmbunătățește experiența generală a utilizatorului. Informațiile pot fi folosite și pentru detectarea fraudelor sau luarea deciziilor de creditare.

Experienta clientului

Clienții caută în mod constant o experiență și un confort mai bun. De exemplu, ATM-urile au fost un succes, deoarece clienții puteau beneficia de servicii esențiale de depunere și retragere de bani chiar și atunci când băncile erau închise.

Acest nivel de confort a inspirat doar mai multă inovație. Clienții își pot deschide acum conturi bancare din confortul casei, folosind smartphone-urile lor.

Integrarea inteligenței artificiale în serviciile bancare și financiare va îmbunătăți și mai mult experiența consumatorilor și va crește nivelul de confort pentru utilizatori. Tehnologia AI reduce timpul necesar pentru a înregistra informațiile Know Your Customer (KYC) și elimină erorile. În plus, noi produse și oferte financiare pot fi lansate la timp.

Eligibilitatea pentru cazuri precum cererea pentru un împrumut personal sau un credit este automatizată folosind AI, ceea ce înseamnă că clienții pot elimina bătălia de a parcurge manual întregul proces. În plus, software-ul bazat pe inteligență artificială poate reduce timpii de aprobare pentru facilități precum plata împrumutului.

AI banking ajută, de asemenea, la captarea cu acuratețe a informațiilor despre clienți pentru a configura conturile fără nicio eroare, asigurând o experiență fluidă pentru clienți.

[Citește și: 5 moduri în care industria Fintech folosește inteligența artificială pentru a-i convinge pe millennials ]

Managementul riscului

Factorii externi globali, cum ar fi fluctuațiile valutare, dezastrele naturale sau tulburările politice au un impact grav asupra industriilor bancare și financiare. În astfel de perioade volatile, este esențial să luați deciziile de afaceri cu multă precauție. Analizele bazate pe inteligență artificială vă pot oferi o imagine destul de clară a ceea ce urmează și vă pot ajuta să rămâneți pregătiți și să luați decizii în timp util.

AI ajută, de asemenea, la găsirea de aplicații riscante, evaluând probabilitatea ca un client să nu ramburseze un împrumut. Acesta prezice acest comportament viitor analizând modelele comportamentale din trecut și datele de pe smartphone.

Respectarea reglementărilor

Banca este unul dintre sectoarele foarte reglementate ale economiei la nivel mondial. Guvernele își folosesc autoritatea de reglementare pentru a se asigura că clienții băncilor nu folosesc băncile pentru a comite infracțiuni financiare și că băncile au profiluri de risc acceptabile pentru a evita implicite la scară largă.

În cele mai multe cazuri, băncile mențin o echipă internă de conformitate pentru a face față acestor probleme, dar aceste procese necesită mult mai mult timp și necesită investiții uriașe atunci când sunt făcute manual. Reglementările de conformitate sunt, de asemenea, supuse unor schimbări frecvente, iar băncile trebuie să-și actualizeze procesele și fluxurile de lucru urmând aceste reglementări în mod constant.

AI folosește învățarea profundă și NLP pentru a citi noile cerințe de conformitate pentru instituțiile financiare și pentru a le îmbunătăți procesul de luare a deciziilor. Chiar dacă AI banking nu poate înlocui un analist de conformitate, le poate face operațiunile mai rapide și mai eficiente.

Analize predictive

Unul dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare a AI include aplicații semantice și în limbaj natural cu scop general și analize predictive aplicate pe scară largă . AI poate detecta modele și corelații specifice în date, pe care tehnologia tradițională nu le putea detecta anterior.

Aceste modele ar putea indica oportunități de vânzări neexploatate, oportunități de vânzare încrucișată sau chiar valori ale datelor operaționale, ceea ce duce la un impact direct asupra veniturilor.

Automatizarea procesului

Algoritmii de automatizare robotică a proceselor (RPA) măresc eficiența și acuratețea operaționale și reduc costurile prin automatizarea sarcinilor repetitive care necesită timp. Acest lucru permite, de asemenea, utilizatorilor să se concentreze asupra proceselor mai complexe care necesită implicarea umană.

Începând de astăzi, instituțiile bancare folosesc cu succes RPA pentru a crește viteza tranzacțiilor și pentru a crește eficiența. De exemplu, tehnologia CoiN de la JPMorgan Chase examinează documentele și obține date din ele mult mai rapid decât o pot face oamenii.

Cum să devii o bancă pe primul loc în AI?

Acum, după ce am văzut cum este utilizată IA în domeniul bancar , în această secțiune, vom analiza pașii pe care băncile îi pot face pentru a adopta AI la scară largă și pentru a-și evolua procesele, acordând atenția cuvenită celor patru factori critici — oameni, guvernanță. , proces și tehnologie.

Pasul 1: Dezvoltați o strategie AI

Procesul de implementare a AI începe cu dezvoltarea unei strategii AI la nivel de întreprindere, ținând cont de obiectivele și valorile organizației.

Este esențial să se efectueze cercetări de piață internă pentru a găsi lacune în rândul oamenilor și al proceselor pe care tehnologia AI le poate umple. Asigurați-vă că strategia AI respectă standardele și reglementările din industrie. Băncile pot evalua, de asemenea, standardele internaționale actuale ale industriei.

Pasul final în formularea strategiei AI este de a rafina practicile și politicile interne legate de talent, date, infrastructură și algoritmi pentru a oferi direcții și îndrumări clare pentru adoptarea AI în diferitele unități funcționale ale băncii.

Pasul 2: planificați un proces bazat pe cazuri de utilizare

Următorul pas implică identificarea oportunităților AI de cea mai mare valoare, aliniindu-se la procesele și strategiile băncii.

Băncile trebuie, de asemenea, să evalueze măsura în care trebuie să implementeze soluții bancare AI în cadrul proceselor lor operaționale actuale sau modificate.

După identificarea potențialelor cazuri de utilizare a AI și a învățării automate în domeniul bancar , echipele de tehnologie ar trebui să efectueze verificări pentru testarea fezabilității. Ei trebuie să analizeze toate aspectele și să identifice lacunele pentru implementare. Pe baza evaluării lor, ei trebuie să selecteze cele mai fezabile cazuri.

Ultimul pas în etapa de planificare este de a identifica talentul AI. Băncile au nevoie de un număr de experți, programatori de algoritmi sau oameni de știință a datelor pentru a dezvolta și implementa soluții AI. Dacă nu au experți interni, pot externaliza sau pot colabora cu un furnizor de tehnologie.

Pasul 3: Dezvoltați și implementați

După planificare, următorul pas pentru bănci este să execute. Înainte de a dezvolta sisteme AI cu drepturi depline, trebuie să construiască mai întâi prototipuri pentru a înțelege deficiențele tehnologiei. Pentru a testa prototipurile, băncile trebuie să compileze date relevante și să le alimenteze algoritmului. Modelul AI antrenează și se bazează pe aceste date; prin urmare, datele trebuie să fie exacte.

Odată ce modelul AI este antrenat și gata, băncile trebuie să-l testeze pentru a interpreta rezultatele. O încercare ca aceasta va ajuta echipa de dezvoltare să înțeleagă cum va funcționa modelul în lumea reală.

Ultimul pas este implementarea modelului antrenat. Odată implementate, datele de producție încep să apară. Pe măsură ce încep să vină din ce în ce mai multe date, băncile pot îmbunătăți și actualiza în mod regulat modelul.

Pasul 4: Operați și monitorizați

Implementarea soluțiilor bancare AI necesită monitorizare și calibrare continuă. Băncile trebuie să elaboreze un ciclu de revizuire pentru monitorizarea și evaluarea completă a funcționării modelului IA. Acest lucru va ajuta, la rândul său, băncile în gestionarea amenințărilor la adresa securității cibernetice și în executarea robustă a operațiunilor.

Fluxul continuu de date noi va afecta modelul AI în faza de operare. Prin urmare, băncile ar trebui să ia măsurile adecvate pentru a asigura calitatea și corectitudinea datelor de intrare.

Exemple reale de inteligență artificială în domeniul bancar

Câteva bănci mari au început deja să folosească tehnologiile de inteligență artificială pentru a-și îmbunătăți calitatea serviciilor, a detecta fraudele și amenințările de securitate cibernetică și pentru a îmbunătăți experiența clienților.

Iată câteva exemple din lumea reală de instituții bancare care au folosit AI în avantajul lor maxim.

JPMorgan Chase: Cercetătorii de la JPMorgan Chase au dezvoltat un sistem de avertizare timpurie folosind AI și tehnici de deep learning pentru a detecta malware, troieni și campanii de phishing. Cercetătorii spun că este nevoie de aproximativ 101 de zile pentru ca un troian să compromită rețelele companiei. Sistemul de avertizare timpurie ar oferi un avertisment amplu înainte ca atacul real să aibă loc.

De asemenea, poate trimite alerte echipei de securitate cibernetică a băncii în timp ce hackerii se pregătesc să trimită e-mailuri rău intenționate angajaților pentru a infecta rețeaua.

Capital One: Eno de la Capital One, asistentul virtual inteligent, este cel mai bun exemplu de AI în personal banking. Pe lângă Eno, Capital One folosește și numere de card virtual pentru a preveni frauda cu cardul de credit. Între timp, ei lucrează la creativitatea computațională care antrenează computerele să fie creative și explicabile.

În afară de băncile comerciale, o serie de bănci de investiții precum Goldman Sachs și Merrill Lynch au integrat, de asemenea, instrumente analitice bazate pe inteligență artificială în operațiunile lor de rutină. Multe bănci au început, de asemenea, să utilizeze Alphasense, un motor de căutare bazat pe inteligență artificială, care utilizează procesarea limbajului natural pentru a descoperi tendințele pieței și a analiza căutările de cuvinte cheie.

Acum că am analizat exemplele din lumea reală de inteligență artificială în domeniul bancar , haideți să ne aprofundăm în provocările care există pentru băncile care folosesc această tehnologie emergentă.

Provocări în adoptarea pe scară largă a inteligenței artificiale în domeniul financiar și bancar

Implementarea largă a tehnologiei de vârf, cum ar fi AI, nu va fi lipsită de provocări. De la lipsa de date credibile și de calitate la probleme de securitate, există o serie de provocări pentru băncile care folosesc tehnologiile AI.

Așadar, fără alte prelungiri, să le aruncăm o privire pe rând:

1. Securitatea datelor: una dintre provocările cheie ale inteligenței artificiale în domeniul bancar este cantitatea de date colectate care conțin informații sensibile necesită implementarea unor măsuri de securitate suplimentare. Prin urmare, este important să căutați partenerul tehnologic potrivit care să ofere o varietate de opțiuni de securitate pentru a vă asigura că datele clienților dvs. sunt gestionate în mod corespunzător.
   
2. Lipsa datelor de calitate: băncile au nevoie de date structurate și de calitate pentru instruire și validare înainte de a implementa o soluție bancară la scară largă bazată pe inteligență artificială. Sunt necesare date de bună calitate pentru a se asigura că algoritmul se aplică situațiilor din viața reală. De asemenea, dacă datele nu sunt într-un format care poate fi citit de mașină, poate duce la un comportament neașteptat al modelului AI. Așadar, băncile care accelerează spre adoptarea IA trebuie să-și modifice politicile de date pentru a atenua toate riscurile de confidențialitate și conformitate.

3. Lipsa explicabilității: sistemele bazate pe inteligență artificială sunt aplicabile pe scară largă în procesele de luare a deciziilor, deoarece elimină erorile și economisesc timp. Cu toate acestea, ei pot urmări părtiniri învățate din cazurile anterioare de judecată umană slabă. Neconcordanțe minore în sistemele AI nu necesită mult timp pentru a escalada și a crea probleme la scară largă, riscând astfel reputația și funcționarea băncii.

Pentru a evita calamitățile, băncile ar trebui să ofere un nivel adecvat de explicabilitate pentru toate deciziile și recomandările prezentate de modelele AI. Băncile trebuie să înțeleagă, să valideze și să explice modul în care modelul ia decizii.

Cum vă poate ajuta Appinventiv în călătoria dvs. AI

După cum vedem , AI și banca merg mână în mână datorită multiplelor beneficii pe care le oferă această tehnologie. Potrivit Forbes, 65% din managementul financiar superior se așteaptă la schimbări pozitive din utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate în domeniul bancar. Astfel, toate instituțiile bancare trebuie să investească în soluții AI pentru a oferi experiențe noi și servicii excelente clienților.

La Appinventiv, lucrăm cu bănci și instituții financiare pe diferite modele personalizate bazate pe AI și ML, care ajută la îmbunătățirea veniturilor, reducerea costurilor și diminuarea riscurilor în diferite departamente.

În cazul în care căutați și servicii de dezvoltare AI , discutați cu experții noștri. Vă putem ajuta să creați și să implementați o IA pe termen lung în strategia bancară și să vă răspundem nevoilor în modul cel mai prietenos cu tehnologia și cel mai rentabil.

Luați legătura !