ИИ в банковском деле — как искусственный интеллект используется в банках

Технология искусственного интеллекта (ИИ) стала критическим прорывом практически во всех отраслях, и банковская деятельность не является исключением. Внедрение ИИ в банковские приложения и услуги сделало сектор более ориентированным на клиента и технологически актуальным.

Системы на основе ИИ могут помочь банкам сократить расходы за счет повышения производительности и принятия решений на основе информации, непостижимой для человека. Кроме того, интеллектуальные алгоритмы способны обнаруживать аномалии и мошенническую информацию за считанные секунды.

В отчете Business Insider говорится, что почти 80% банков знают о потенциальных преимуществах, которые ИИ представляет для их сектора. В другом отчете говорится, что к 2023 году банки, по прогнозам, сэкономят 447 миллиардов долларов , используя приложения ИИ.

Эти цифры показывают, что банковский и финансовый сектор быстро движется к ИИ для повышения эффективности, обслуживания, производительности и рентабельности инвестиций, а также снижения затрат.

В этой статье мы узнаем об основных применениях ИИ в финансовом и банковском секторе и о том, как эта технология меняет качество обслуживания клиентов благодаря своим исключительным преимуществам.

Применение ИИ в банковском деле и финансах

Технологии искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью мира, в котором мы живем, и банки начали масштабно интегрировать эти технологии в свои продукты и услуги, чтобы оставаться актуальными.

Вот несколько основных приложений ИИ в банковской сфере, с помощью которых вы можете воспользоваться многочисленными преимуществами этой технологии. Итак, давайте погрузимся!

Кибербезопасность и обнаружение мошенничества

Каждый день происходит огромное количество цифровых транзакций, когда пользователи оплачивают счета, снимают деньги, вносят чеки и делают многое другое через приложения или онлайн-аккаунты. Таким образом, банковский сектор все чаще нуждается в наращивании усилий по кибербезопасности и обнаружению мошенничества.

Вот когда в игру вступает искусственный интеллект в банковской сфере . ИИ может помочь банкам повысить безопасность онлайн-финансов, отследить лазейки в своих системах и минимизировать риски. ИИ вместе с машинным обучением может легко выявлять мошеннические действия и предупреждать клиентов, а также банки.

Например, Danske Bank, крупнейший банк Дании, внедрил алгоритм обнаружения мошенничества, чтобы заменить свою старую систему обнаружения мошенничества, основанную на правилах. Этот инструмент глубокого обучения увеличил возможности банка по обнаружению мошенничества на 50 % и сократил число ложных срабатываний на 60 %. Система также автоматизировала множество важных решений, направляя некоторые дела аналитикам-людям для дальнейшего изучения.

ИИ также может помочь банкам справляться с киберугрозами. В 2019 году на финансовый сектор пришлось 29% всех кибератак , что делает его наиболее целевой отраслью. Благодаря возможностям непрерывного мониторинга искусственного интеллекта в финансовых службах банки могут реагировать на потенциальные кибератаки до того, как они затронут сотрудников, клиентов или внутренние системы.

Чат-боты

Несомненно, чат-боты — один из лучших примеров практического применения искусственного интеллекта в банковской сфере . После развертывания они могут работать круглосуточно и без выходных, в отличие от людей, у которых фиксированный рабочий день.

Кроме того, они продолжают узнавать о характере использования конкретного клиента. Это помогает им эффективно понять требования пользователя.

Интегрируя чат-ботов в банковские приложения , банки могут обеспечить их круглосуточную доступность для своих клиентов. Более того, понимая поведение клиентов, чат-боты могут предлагать персонализированную поддержку клиентов и соответственно рекомендовать подходящие финансовые услуги и продукты.

Одним из лучших примеров чат-бота с искусственным интеллектом в банковских приложениях является Эрика, виртуальный помощник из Bank of America. Этот чат-бот с искусственным интеллектом может выполнять такие задачи, как уменьшение задолженности по кредитной карте и обновления безопасности карты. В 2019 году Эрика обработала более 50 миллионов клиентских запросов.

Читайте также : Сколько стоит разработка чат-бота?

Кредитные и кредитные решения

Банки начали внедрять системы на основе искусственного интеллекта, чтобы принимать более информированные, безопасные и выгодные кредитные и кредитные решения. В настоящее время многие банки все еще слишком ограничены использованием кредитной истории, кредитных рейтингов и рекомендаций клиентов для определения кредитоспособности человека или компании.

Однако нельзя отрицать, что эти системы кредитной отчетности часто изобилуют ошибками, отсутствием реальной истории транзакций и неправильной классификацией кредиторов.

Система займов и кредитов на основе ИИ может изучать поведение и модели клиентов с ограниченной кредитной историей, чтобы определить их кредитоспособность. Кроме того, система отправляет банкам предупреждения об определенных действиях, которые могут увеличить вероятность дефолта.

Отслеживание тенденций рынка

Искусственный интеллект в сфере финансовых услуг помогает банкам обрабатывать большие объемы данных и прогнозировать последние рыночные тенденции, валюты и акции. Передовые методы машинного обучения помогают оценить настроения рынка и предложить варианты инвестиций.

ИИ для банков также предлагает лучшее время для инвестиций в акции и предупреждает о потенциальном риске. Благодаря высокой мощности обработки данных эта новая технология также помогает ускорить принятие решений и делает торговлю удобной как для банков, так и для их клиентов.

Сбор и анализ данных

Банковские и финансовые учреждения ежедневно регистрируют миллионы транзакций. Поскольку объем генерируемой информации огромен, ее сбор и регистрация превращаются в непосильную задачу для сотрудников. Структурирование и запись такого огромного количества данных без ошибок становится невозможной.

В таких сценариях инновационные решения на основе ИИ могут помочь в эффективном сборе и анализе данных . Это, в свою очередь, улучшает общий пользовательский опыт. Эта информация также может быть использована для выявления мошенничества или принятия кредитных решений.

Опыт работы с клиентами

Клиенты постоянно ищут лучший опыт и удобство. Например, банкоматы пользовались успехом, потому что клиенты могли пользоваться основными услугами по внесению и снятию денег, даже когда банки были закрыты.

Этот уровень удобства только вдохновил на новые инновации. Теперь клиенты могут открывать банковские счета, не выходя из дома, с помощью своих смартфонов.

Интеграция искусственного интеллекта в банковские и финансовые услуги еще больше улучшит потребительский опыт и повысит уровень удобства для пользователей. Технология искусственного интеллекта сокращает время, необходимое для записи информации «Знай своего клиента» (KYC) и устранения ошибок. Кроме того, новые продукты и финансовые предложения могут быть выпущены вовремя.

Право на участие в таких случаях, как подача заявки на личный кредит или кредит, автоматизировано с использованием ИИ, что означает, что клиенты могут избавиться от хлопот, связанных с выполнением всего процесса вручную. Кроме того, программное обеспечение на основе ИИ может сократить время утверждения таких услуг, как выдача кредита.

AI-банкинг также помогает точно собирать информацию о клиенте для настройки учетных записей без ошибок, обеспечивая бесперебойную работу клиентов.

[Также читайте: 5 способов, которыми финтех-индустрия использует ИИ для привлечения миллениалов ]

Управление рисками

Внешние глобальные факторы, такие как колебания валютных курсов, стихийные бедствия или политические волнения, оказывают серьезное влияние на банковскую и финансовую отрасли. В такие нестабильные времена крайне важно принимать бизнес-решения с особой осторожностью. Аналитика на основе ИИ может дать достаточно четкое представление о том, что произойдет, и помочь вам оставаться готовыми и принимать своевременные решения.

ИИ также помогает находить рискованные приложения, оценивая вероятность того, что клиент не выплатит кредит. Он предсказывает это будущее поведение, анализируя прошлые поведенческие модели и данные смартфона.

Соответствие нормативным требованиям

Банковское дело является одним из строго регулируемых секторов экономики во всем мире. Правительства используют свои регулирующие полномочия для обеспечения того, чтобы клиенты банков не использовали банки для совершения финансовых преступлений, и чтобы банки имели приемлемые профили рисков во избежание крупномасштабных дефолтов.

В большинстве случаев в банках есть внутренняя команда по соблюдению нормативных требований для решения этих проблем, но эти процессы занимают гораздо больше времени и требуют огромных инвестиций, если выполняются вручную. Правила соответствия также подвержены частым изменениям, и банкам необходимо постоянно обновлять свои процессы и рабочие процессы в соответствии с этими правилами.

ИИ использует глубокое обучение и NLP для чтения новых требований соответствия для финансовых учреждений и улучшения их процесса принятия решений. Несмотря на то , что банкинг с искусственным интеллектом не может заменить аналитика соответствия, он может сделать их операции быстрее и эффективнее.

Предиктивная аналитика

Один из наиболее распространенных вариантов использования ИИ включает семантические приложения общего назначения и приложения для обработки естественного языка, а также широко применяемую прогностическую аналитику . ИИ может обнаруживать определенные закономерности и корреляции в данных, которые ранее не могли обнаружить традиционные технологии.

Эти шаблоны могут указывать на неиспользованные возможности продаж, возможности перекрестных продаж или даже показатели операционных данных, что приводит к прямому влиянию на доход.

Автоматизация процессов

Алгоритмы роботизированной автоматизации процессов (RPA) повышают операционную эффективность и точность, а также снижают затраты за счет автоматизации повторяющихся задач, отнимающих много времени. Это также позволяет пользователям сосредоточиться на более сложных процессах, требующих участия человека.

На сегодняшний день банковские учреждения успешно используют RPA для повышения скорости транзакций и повышения эффективности. Например, технология CoiN компании JPMorgan Chase просматривает документы и извлекает из них данные гораздо быстрее, чем это может сделать человек.

Как стать банком с искусственным интеллектом?

Теперь, когда мы увидели, как ИИ используется в банковской сфере , в этом разделе мы рассмотрим шаги, которые банки могут предпринять для широкомасштабного внедрения ИИ и развития своих процессов, уделяя должное внимание четырем критическим факторам — людям, управлению. , процесс и технология.

Шаг 1. Разработайте стратегию ИИ

Процесс внедрения ИИ начинается с разработки стратегии ИИ на уровне предприятия с учетом целей и ценностей организации.

Крайне важно провести внутреннее исследование рынка, чтобы найти пробелы в людях и процессах, которые может заполнить технология ИИ. Убедитесь, что стратегия ИИ соответствует отраслевым стандартам и нормам. Банки также могут оценить действующие международные отраслевые стандарты.

Последним шагом в формулировании стратегии ИИ является уточнение внутренних практик и политик, связанных с кадрами, данными, инфраструктурой и алгоритмами, чтобы предоставить четкие указания и рекомендации по внедрению ИИ в различных функциональных подразделениях банка.

Шаг 2. Спланируйте процесс, основанный на прецедентах

Следующий шаг включает в себя определение наиболее ценных возможностей ИИ в соответствии с процессами и стратегиями банка.

Банки также должны оценить степень, в которой им необходимо внедрять банковские решения на основе ИИ в рамках своих текущих или измененных операционных процессов.

После определения потенциальных вариантов использования ИИ и машинного обучения в банковской сфере технологические группы должны провести проверки на предмет осуществимости. Они должны рассмотреть все аспекты и выявить пробелы для реализации. На основе их оценки они должны выбрать наиболее осуществимые случаи.

Последним шагом на этапе планирования является определение талантов ИИ. Банкам требуется ряд экспертов, программистов алгоритмов или специалистов по данным для разработки и внедрения решений ИИ. Если им не хватает собственных экспертов, они могут привлечь на аутсорсинг или сотрудничать с поставщиком технологий.

Шаг 3. Разработка и развертывание

После планирования следующим шагом для банков является выполнение. Прежде чем разрабатывать полноценные системы искусственного интеллекта, им необходимо сначала создать прототипы , чтобы понять недостатки технологии. Для тестирования прототипов банкам необходимо собрать соответствующие данные и передать их алгоритму. Модель ИИ обучается и строится на этих данных; поэтому данные должны быть точными.

Как только модель ИИ обучена и готова, банки должны протестировать ее, чтобы интерпретировать результаты. Такое испытание поможет команде разработчиков понять, как модель будет работать в реальном мире.

Последним шагом является развертывание обученной модели. После развертывания начинают поступать производственные данные. По мере того как поступает все больше и больше данных, банки могут регулярно улучшать и обновлять модель.

Шаг 4: Работайте и контролируйте

Внедрение банковских решений на основе ИИ требует постоянного мониторинга и калибровки. Банкам необходимо разработать цикл проверки для всестороннего мониторинга и оценки функционирования модели ИИ. Это, в свою очередь, поможет банкам в управлении угрозами кибербезопасности и надежном выполнении операций.

Непрерывный поток новых данных будет влиять на модель ИИ на этапе эксплуатации. Поэтому банки должны принимать соответствующие меры для обеспечения качества и достоверности вводимых данных.

Реальные примеры использования искусственного интеллекта в банковской сфере

Несколько крупных банков уже начали использовать технологии искусственного интеллекта для повышения качества обслуживания, выявления угроз кибербезопасности и мошенничества, а также повышения качества обслуживания клиентов.

Вот несколько реальных примеров банковских учреждений, которые в полной мере используют ИИ.

JPMorgan Chase: Исследователи из JPMorgan Chase разработали систему раннего предупреждения с использованием искусственного интеллекта и методов глубокого обучения для обнаружения вредоносных программ, троянов и фишинговых кампаний. Исследователи говорят, что трояну требуется около 101 дня, чтобы скомпрометировать сети компании. Система раннего предупреждения обеспечит достаточное предупреждение до того, как произойдет фактическое нападение.

Он также может отправлять предупреждения группе кибербезопасности банка, поскольку хакеры готовятся рассылать вредоносные электронные письма сотрудникам, чтобы заразить сеть.

Capital One: Eno от Capital One, интеллектуальный виртуальный помощник, является лучшим примером ИИ в личном банкинге. Помимо Eno, Capital One также использует номера виртуальных карт для предотвращения мошенничества с кредитными картами. Тем временем они работают над вычислительной креативностью, которая учит компьютеры быть творческими и объяснимыми.

Помимо коммерческих банков, ряд инвестиционных банков, таких как Goldman Sachs и Merrill Lynch, также интегрировали аналитические инструменты на основе ИИ в свои рутинные операции. Многие банки также начали использовать Alphasense, поисковую систему на основе искусственного интеллекта, которая использует обработку естественного языка для обнаружения рыночных тенденций и анализа поиска по ключевым словам.

Теперь, когда мы рассмотрели реальные примеры использования искусственного интеллекта в банковской сфере , давайте углубимся в проблемы, которые существуют для банков, использующих эту новую технологию.

Проблемы с более широким внедрением ИИ в финансах и банковском деле

Широкое внедрение передовых технологий, таких как ИИ, не обходится без проблем. От отсутствия достоверных и качественных данных до проблем с безопасностью — перед банками, использующими технологии ИИ, стоит ряд проблем.

Итак, без лишних слов, давайте рассмотрим их один за другим:

1. Безопасность данных: одна из ключевых проблем ИИ в банковской сфере заключается в том, что объем собираемых данных, содержащих конфиденциальную информацию, требует принятия дополнительных мер безопасности. Поэтому важно найти подходящего технологического партнера, который предложит различные варианты безопасности, чтобы обеспечить надлежащую обработку данных ваших клиентов.
   
2. Отсутствие качественных данных: банкам нужны структурированные и качественные данные для обучения и проверки перед развертыванием полномасштабного банковского решения на основе ИИ. Данные хорошего качества необходимы для обеспечения того, чтобы алгоритм применялся к реальным ситуациям. Кроме того, если данные не в машиночитаемом формате, это может привести к непредвиденному поведению модели ИИ. Таким образом, банкам, стремящимся к внедрению ИИ, необходимо изменить свою политику в отношении данных, чтобы снизить все риски, связанные с конфиденциальностью и соблюдением нормативных требований.

3. Отсутствие объяснимости: системы на основе ИИ широко применимы в процессах принятия решений, поскольку они устраняют ошибки и экономят время. Однако они могут следовать предубеждениям, извлеченным из предыдущих случаев недальновидности человеческого суждения. Незначительные несоответствия в системах ИИ не требуют много времени для эскалации и создания масштабных проблем, тем самым рискуя репутацией и функционированием банка.

Чтобы избежать бедствий, банки должны предлагать соответствующий уровень объяснимости для всех решений и рекомендаций, представленных моделями ИИ. Банки должны понимать, подтверждать и объяснять, как модель принимает решения.

Как Appinventiv может помочь в вашем путешествии по ИИ

Как мы видим, ИИ и банковское дело идут рука об руку из-за множества преимуществ, которые предлагает эта технология. По данным Forbes, 65% высшего финансового руководства ожидают положительных изменений от использования ИИ и машинного обучения в банковской сфере. Таким образом, все банковские учреждения должны инвестировать в решения ИИ, чтобы предлагать клиентам новый опыт и превосходные услуги.

В Appinventiv мы работаем с банками и финансовыми учреждениями над различными пользовательскими моделями на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогают увеличить доходы, сократить расходы и снизить риски в различных отделах.

Если вы также ищете услуги по разработке ИИ , поговорите с нашими экспертами. Мы можем помочь вам создать и внедрить долгосрочную стратегию ИИ в банковской сфере и удовлетворить ваши потребности наиболее технологичным и экономически эффективным способом.

Свяжитесь с нами !