AI ในการธนาคาร – ปัญญาประดิษฐ์ใช้ในธนาคารอย่างไร

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นตัวทำลายที่สำคัญในเกือบทุกอุตสาหกรรมและการธนาคารก็ไม่มีข้อยกเว้น การนำ AI มาใช้ในแอป และบริการด้านการธนาคารทำให้ภาคส่วนนี้มีลูกค้าเป็นศูนย์กลางและมีความเกี่ยวข้องทางเทคโนโลยีมากขึ้น

ระบบที่ใช้ AI สามารถช่วยให้ธนาคารลดต้นทุนได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่สามารถหยั่งรู้ได้สำหรับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ นอกจากนี้ อัลกอริธึมอัจฉริยะยังสามารถตรวจจับความผิดปกติและข้อมูลหลอกลวงได้ในเวลาไม่กี่วินาที

รายงาน โดย Business Insider ชี้ให้เห็นว่าธนาคารเกือบ 80% ตระหนักถึงประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นจาก AI ที่มีต่อภาคส่วนของตน รายงานอีกฉบับระบุว่าภายในปี 2566 ธนาคารต่างๆ คาดว่าจะ ประหยัดเงินได้ 447 พันล้านดอลลาร์ โดยใช้แอป AI

ตัวเลขเหล่านี้บ่งชี้ว่าภาคการธนาคารและการเงินกำลังมุ่งสู่ AI อย่างรวดเร็ว เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ บริการ ผลิตภาพ และ RoI และลดต้นทุน

ในบทความนี้ เราจะค้นพบการใช้งานหลักของ AI ในภาคการเงิน และการธนาคาร และเทคโนโลยีนี้กำหนดประสบการณ์ของลูกค้าใหม่ด้วยประโยชน์พิเศษได้อย่างไร

การประยุกต์ใช้ AI ในด้านการธนาคารและการเงิน

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของโลกที่เราอาศัยอยู่ และธนาคารได้เริ่มบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการในวงกว้างเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชัน AI ที่สำคัญบางส่วนในอุตสาหกรรมการธนาคาร ซึ่งคุณสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์มากมายจากเทคโนโลยีนี้ได้ มาดำน้ำกันเถอะ!

ความปลอดภัยทางไซเบอร์และการตรวจจับการฉ้อโกง

ทุกๆ วัน ธุรกรรมดิจิทัลจำนวนมหาศาลเกิดขึ้นที่ผู้ใช้ชำระบิล ถอนเงิน เช็คเงินฝาก และทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นผ่านแอปหรือบัญชีออนไลน์ ดังนั้นจึงมีความจำเป็นมากขึ้นสำหรับภาคการธนาคารในการเพิ่มความพยายามในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และการตรวจจับการฉ้อโกง

นี่คือเวลาที่ ปัญญาประดิษฐ์ในธนาคาร เข้ามามีบทบาท AI สามารถช่วยธนาคารปรับปรุงความปลอดภัยของการเงินออนไลน์ ติดตามช่องโหว่ในระบบ และลดความเสี่ยง AI ร่วมกับ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง และแจ้งเตือนลูกค้าตลอดจนธนาคารได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่างเช่น Danske Bank ซึ่งเป็นธนาคารที่ใหญ่ที่สุดของเดนมาร์กได้ใช้อัลกอริธึมการตรวจจับการฉ้อโกงเพื่อแทนที่ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบเก่าที่ใช้กฎเกณฑ์ เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกนี้เพิ่มความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกงของธนาคาร 50% และลดผลบวกลวงลง 60% ระบบยังทำการตัดสินใจที่สำคัญจำนวนมากโดยอัตโนมัติในขณะที่กำหนดเส้นทางบางกรณีไปยังนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์เพื่อทำการตรวจสอบเพิ่มเติม

AI ยังช่วยให้ธนาคารจัดการภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อีกด้วย ในปี 2019 ภาคการเงินคิดเป็น 29% ของการโจมตีทางไซเบอร์ทั้งหมด ทำให้เป็นอุตสาหกรรมที่กำหนดเป้าหมายมากที่สุด ด้วยความสามารถในการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของ ปัญญาประดิษฐ์ในบริการทางการเงิน ธนาคารสามารถตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อพนักงาน ลูกค้า หรือระบบภายใน

แชทบอท

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแชทบอทเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของการใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ในด้านการ ธนาคาร เมื่อปรับใช้แล้ว พวกเขาสามารถทำงานได้ 24*7 ซึ่งแตกต่างจากมนุษย์ที่มีชั่วโมงการทำงานที่แน่นอน

นอกจากนี้ พวกเขายังคงเรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบการใช้งานของลูกค้ารายใดรายหนึ่งอยู่เสมอ ช่วยให้เข้าใจความต้องการของผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วย การผสานรวมแชทบอทเข้ากับแอป ธนาคาร ธนาคารสามารถมั่นใจได้ว่าจะพร้อมให้บริการแก่ลูกค้าตลอดเวลา นอกจากนี้ จากการทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า แชท บอทสามารถให้การสนับสนุนลูกค้าส่วนบุคคล และแนะนำบริการและผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เหมาะสมได้

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของ AI chatbot ใน แอปธนาคารคือ Erica ผู้ช่วยเสมือนจาก Bank of America แชทบอท AI นี้สามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การลดหนี้บัตรเครดิตและการอัปเดตความปลอดภัยของการ์ด Erica จัดการคำขอของลูกค้ากว่า 50 ล้านคำขอในปี 2019

อ่านเพิ่มเติม : การพัฒนาแชทบอทมีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

การตัดสินใจด้านสินเชื่อและสินเชื่อ

ธนาคารต่างๆ ได้เริ่ม ผสมผสานระบบที่ใช้ AI เข้าด้วยกัน เพื่อให้การตัดสินใจสินเชื่อและสินเชื่อมีข้อมูลมากขึ้น ปลอดภัยยิ่งขึ้น และมีกำไรมากขึ้น ปัจจุบัน ธนาคารหลายแห่งยังคงจำกัดการใช้ประวัติเครดิต คะแนนเครดิต และการอ้างอิงของลูกค้ามากเกินไปในการพิจารณาความน่าเชื่อถือของบุคคลหรือบริษัท

อย่างไรก็ตาม ไม่มีใครปฏิเสธได้ว่าระบบการรายงานเครดิตเหล่านี้มักเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด ประวัติการทำธุรกรรมที่หายไปในโลกแห่งความเป็นจริง และการจัดประเภทเจ้าหนี้ผิด

ระบบสินเชื่อและสินเชื่อแบบ AI สามารถตรวจสอบพฤติกรรมและรูปแบบของลูกค้าที่มีประวัติสินเชื่อจำกัดเพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือทางเครดิต นอกจากนี้ ระบบจะส่งคำเตือนไปยังธนาคารเกี่ยวกับพฤติกรรมเฉพาะที่อาจเพิ่มโอกาสในการผิดนัด

ติดตามแนวโน้มตลาด

ปัญญาประดิษฐ์ในบริการทางการเงิน ช่วยให้ธนาคารประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก และคาดการณ์แนวโน้มตลาด สกุลเงิน และหุ้นล่าสุด เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงช่วยประเมินความรู้สึกของตลาดและแนะนำตัวเลือกการลงทุน

AI สำหรับการธนาคาร ยังแนะนำเวลาที่ดีที่สุดในการลงทุนในหุ้นและเตือนเมื่อมีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่สูง เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่นี้ยังช่วยเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ และทำให้การซื้อขายสะดวกสำหรับทั้งธนาคารและลูกค้าของพวกเขา

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

สถาบันการธนาคารและการเงินบันทึกธุรกรรมนับล้านทุกวัน เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นมีจำนวนมาก การรวบรวมและการลงทะเบียนจึงกลายเป็นงานที่ล้นหลามสำหรับพนักงาน การจัดโครงสร้างและการบันทึกข้อมูลจำนวนมากโดยไม่มีข้อผิดพลาดจะเป็นไปไม่ได้

ในสถานการณ์ดังกล่าว โซลูชันนวัตกรรมที่ใช้ AI สามารถช่วยในการ รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ได้อย่าง มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานโดยรวมของผู้ใช้ ข้อมูลนี้ยังสามารถใช้เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงหรือการตัดสินใจด้านเครดิต

ประสบการณ์ของลูกค้า

ลูกค้ามักจะมองหาประสบการณ์และความสะดวกสบายที่ดีกว่าอยู่เสมอ ตัวอย่างเช่น ตู้เอทีเอ็มประสบความสำเร็จเนื่องจากลูกค้าสามารถใช้บริการที่จำเป็นในการฝากและถอนเงินได้แม้ว่าธนาคารจะปิดทำการ

ความสะดวกสบายระดับนี้เป็นเพียงแรงบันดาลใจให้เกิดนวัตกรรมมากขึ้นเท่านั้น ตอนนี้ลูกค้าสามารถเปิดบัญชีธนาคารจากความสะดวกสบายของบ้านโดยใช้สมาร์ทโฟนได้แล้ว

การบูรณาการ ปัญญาประดิษฐ์ในบริการด้านการธนาคารและการเงิน จะ ช่วยยกระดับประสบการณ์ของผู้บริโภค และเพิ่มระดับความสะดวกสบายให้กับผู้ใช้ เทคโนโลยี AI ช่วยลดเวลาในการบันทึกข้อมูล Know Your Customer (KYC) และขจัดข้อผิดพลาด นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์ใหม่และข้อเสนอทางการเงินสามารถออกได้ตรงเวลา

สิทธิ์สำหรับกรณีต่างๆ เช่น การขอสินเชื่อส่วนบุคคลหรือสินเชื่อจะได้รับโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI ซึ่งหมายความว่าลูกค้าสามารถขจัดความยุ่งยากในการดำเนินการผ่านกระบวนการทั้งหมดด้วยตนเอง นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI ยังช่วยลดเวลาในการอนุมัติสิ่งอำนวยความสะดวก เช่น การเบิกจ่ายเงินกู้

AI Banking ยังช่วยในการบันทึกข้อมูลลูกค้าเพื่อตั้งค่าบัญชีได้อย่างแม่นยำโดยไม่มีข้อผิดพลาด เพื่อให้มั่นใจว่าลูกค้าจะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่น

[ยังอ่าน: 5 วิธีที่อุตสาหกรรม Fintech ใช้ AI เพื่อแสวงหาคนรุ่นมิลเลนเนียล ]

การบริหารความเสี่ยง

ปัจจัยภายนอกระดับโลก เช่น ความผันผวนของค่าเงิน ภัยธรรมชาติ หรือความไม่สงบทางการเมือง มีผลกระทบร้ายแรงต่ออุตสาหกรรมการธนาคารและการเงิน ในช่วงเวลาที่ผันผวนเช่นนี้ การตัดสินใจทางธุรกิจด้วยความระมัดระวังเป็นพิเศษเป็นสิ่งสำคัญมาก การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้ภาพที่ชัดเจนและสมเหตุสมผลว่ากำลังจะเกิดอะไรขึ้น และช่วยให้คุณเตรียมพร้อมและตัดสินใจได้ทันท่วงที

AI ยังช่วยค้นหาแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงด้วยการประเมินความน่าจะเป็นของลูกค้าที่ไม่สามารถชำระคืนเงินกู้ได้ ทำนายพฤติกรรมในอนาคตนี้โดยการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมที่ผ่านมาและข้อมูลสมาร์ทโฟน

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

การธนาคารเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างสูงของเศรษฐกิจทั่วโลก รัฐบาลใช้อำนาจการกำกับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าธนาคารไม่ได้ใช้ธนาคารเพื่อก่ออาชญากรรมทางการเงิน และธนาคารมีโปรไฟล์ความเสี่ยงที่ยอมรับได้เพื่อหลีกเลี่ยงการผิดนัดชำระหนี้ในวงกว้าง

ในกรณีส่วนใหญ่ ธนาคารจะดูแลทีมการปฏิบัติตามข้อกำหนดภายในเพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้ แต่กระบวนการเหล่านี้ต้องใช้เวลามากขึ้นและต้องใช้เงินลงทุนมหาศาลเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง กฎระเบียบด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดอาจมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง และธนาคารจำเป็นต้องปรับปรุงกระบวนการและเวิร์กโฟลว์ของตนตามกฎระเบียบเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง

AI ใช้การเรียนรู้เชิงลึกและ NLP เพื่ออ่านข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่สำหรับสถาบันการเงินและปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ แม้ว่า AI Banking จะไม่สามารถแทนที่นักวิเคราะห์การปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ แต่ก็ช่วยให้การดำเนินงานรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

กรณีการใช้งานที่พบบ่อยที่สุดของ AI ได้แก่ แอปพลิเคชันภาษาเชิงความหมายและภาษาธรรมชาติสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป และการวิเคราะห์ เชิง คาดการณ์ ที่ประยุกต์ใช้ในวงกว้าง AI สามารถตรวจจับรูปแบบเฉพาะและความสัมพันธ์ในข้อมูล ซึ่งเทคโนโลยีแบบเดิมไม่เคยตรวจพบมาก่อน

รูปแบบเหล่านี้อาจบ่งบอกถึงโอกาสในการขายที่ไม่ได้ใช้ โอกาสในการขายต่อเนื่อง หรือแม้แต่ตัวชี้วัดเกี่ยวกับข้อมูลการดำเนินงาน ซึ่งนำไปสู่ผลกระทบต่อรายได้โดยตรง

กระบวนการอัตโนมัติ

อัลกอริธึม กระบวนการอัตโนมัติ (RPA) ของหุ่นยนต์ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการปฏิบัติงาน และลดต้นทุนด้วย การทำงานซ้ำๆ ที่สิ้นเปลืองเวลา โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่กระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของมนุษย์

ณ วันนี้ สถาบันการธนาคารประสบความสำเร็จในการใช้ RPA เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำธุรกรรมและเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี CoiN ของ JPMorgan Chase จะตรวจสอบเอกสารและรับข้อมูลจากเอกสารเหล่านี้ได้เร็วกว่าที่มนุษย์จะทำได้

จะเป็นธนาคารแห่งแรกของ AI ได้อย่างไร?

ตอนนี้เราได้เห็นแล้ว ว่า AI ถูกใช้ในงานธนาคาร อย่างไร ในส่วนนี้ เราจะมาดูขั้นตอนที่ธนาคารสามารถนำ AI มาใช้ในวงกว้างและพัฒนากระบวนการของพวกเขา โดยให้ความสนใจกับปัจจัยสำคัญสี่ประการ ได้แก่ ผู้คน การกำกับดูแล กระบวนการ และเทคโนโลยี

ขั้นตอนที่ 1: พัฒนากลยุทธ์ AI

กระบวนการนำ AI ไปใช้เริ่มต้นด้วยการพัฒนากลยุทธ์ AI ระดับองค์กร โดยคำนึงถึงเป้าหมายและค่านิยมขององค์กร

เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำการวิจัยตลาดภายในเพื่อค้นหาช่องว่างระหว่างผู้คนและกระบวนการที่เทคโนโลยี AI สามารถเติมเต็มได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ AI เป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและข้อบังคับ ธนาคารยังสามารถประเมินมาตรฐานอุตสาหกรรมระหว่างประเทศในปัจจุบันได้อีกด้วย

ขั้นตอนสุดท้ายในการกำหนดกลยุทธ์ AI คือการปรับแต่งแนวทางปฏิบัติภายในและนโยบายที่เกี่ยวข้องกับความสามารถ ข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และอัลกอริธึม เพื่อให้ทิศทางและคำแนะนำที่ชัดเจนสำหรับการนำ AI ไปใช้ในหน่วยงานต่างๆ ของธนาคาร

ขั้นตอนที่ 2: วางแผนกระบวนการตามกรณีการใช้งาน

ขั้นตอนต่อไปเกี่ยวข้องกับการระบุโอกาส AI ที่มีมูลค่าสูงสุด โดยสอดคล้องกับกระบวนการและกลยุทธ์ของธนาคาร

ธนาคารยังต้องประเมินขอบเขตที่พวกเขาจำเป็นต้องใช้ โซลูชันการ ธนาคารด้วย AI ภายในกระบวนการปฏิบัติงานปัจจุบันหรือที่แก้ไข

หลังจากระบุกรณีการใช้งาน AI และ การเรียนรู้ของเครื่องที่อาจเกิดขึ้นในการธนาคาร ทีมเทคโนโลยีควรทำการตรวจสอบความเป็นไปได้ในการทดสอบ พวกเขาต้องพิจารณาทุกด้านและระบุช่องว่างในการดำเนินการ จากการประเมิน พวกเขาต้องเลือกกรณีที่เป็นไปได้มากที่สุด

ขั้นตอนสุดท้ายในขั้นตอนการวางแผนคือการทำแผนที่ความสามารถด้าน AI ธนาคารต้องการผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก โปรแกรมเมอร์อัลกอริทึม หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อพัฒนาและใช้โซลูชัน AI หากพวกเขาไม่มีผู้เชี่ยวชาญในองค์กร พวกเขาสามารถจ้างภายนอกหรือร่วมมือกับผู้ให้บริการเทคโนโลยี

ขั้นตอนที่ 3: พัฒนาและปรับใช้

หลังจากวางแผน ขั้นตอนต่อไปสำหรับธนาคารคือการดำเนินการ ก่อนที่จะพัฒนาระบบ AI ที่สมบูรณ์ พวกเขาจำเป็นต้อง สร้างต้นแบบ ก่อนเพื่อทำความเข้าใจข้อบกพร่องของเทคโนโลยี ในการทดสอบต้นแบบ ธนาคารจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและป้อนให้กับอัลกอริทึม โมเดล AI ฝึกฝนและสร้างจากข้อมูลนี้ ดังนั้นข้อมูลจะต้องถูกต้อง

เมื่อโมเดล AI ได้รับการฝึกฝนและพร้อมแล้ว ธนาคารจะต้องทดสอบเพื่อตีความผลลัพธ์ การทดลองใช้งานเช่นนี้จะช่วยให้ทีมพัฒนาเข้าใจว่าโมเดลจะทำงานอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริง

ขั้นตอนสุดท้ายคือการปรับใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม เมื่อปรับใช้แล้ว ข้อมูลการผลิตก็เริ่มหลั่งไหลเข้ามา เมื่อมีข้อมูลเข้ามามากขึ้นเรื่อยๆ ธนาคารก็สามารถปรับปรุงและอัปเดตแบบจำลองได้อย่างสม่ำเสมอ

ขั้นตอนที่ 4: ใช้งานและตรวจสอบ

การนำ โซลูชัน ธนาคาร AI ไปใช้ต้องมีการตรวจสอบและสอบเทียบอย่างต่อเนื่อง ธนาคารจำเป็นต้องออกแบบวงจรการตรวจสอบเพื่อติดตามและประเมินการทำงานของแบบจำลอง AI อย่างครอบคลุม ในทางกลับกัน จะช่วยธนาคารในการ จัดการภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพ

การไหลของข้อมูลใหม่อย่างต่อเนื่องจะส่งผลต่อโมเดล AI ในขั้นตอนการดำเนินการ ดังนั้นธนาคารควรใช้มาตรการที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลนำเข้ามีคุณภาพและความเป็นธรรม

ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ใน โลกแห่งความเป็นจริง ในการธนาคาร

ธนาคารขนาดใหญ่บางแห่งได้ เริ่มใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เพื่อปรับปรุงคุณภาพการบริการ ตรวจจับการฉ้อโกงและภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนในโลกแห่งความเป็นจริงของสถาบันการเงินที่ใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

JPMorgan Chase: นักวิจัยที่ JPMorgan Chase ได้พัฒนาระบบเตือนภัยล่วงหน้าโดยใช้ AI และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตรวจจับมัลแวร์ โทรจัน และแคมเปญฟิชชิ่ง นักวิจัยกล่าวว่าโทรจันจะใช้เวลาประมาณ 101 วันในการประนีประนอมเครือข่ายของบริษัท ระบบเตือนภัยล่วงหน้าจะให้คำเตือนอย่างเพียงพอก่อนการโจมตีจริงจะเกิดขึ้น

นอกจากนี้ยังสามารถส่งการแจ้งเตือนไปยังทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของธนาคารได้ เนื่องจากแฮ็กเกอร์เตรียมส่งอีเมลที่เป็นอันตรายถึงพนักงานเพื่อทำให้เครือข่ายติดเชื้อ

Capital One: Eno ของ Capital One ซึ่งเป็นผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะเป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดของ AI ในการธนาคารส่วนบุคคล นอกจาก Eno แล้ว Capital One ยังใช้หมายเลขบัตรเสมือนเพื่อป้องกันการฉ้อโกงบัตรเครดิต ในขณะเดียวกัน พวกเขากำลังทำงานเกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ทางคอมพิวเตอร์ที่ฝึกคอมพิวเตอร์ให้มีความคิดสร้างสรรค์และอธิบายได้

นอกเหนือจากธนาคารพาณิชย์แล้ว ธนาคารเพื่อการลงทุนหลายแห่ง เช่น Goldman Sachs และ Merrill Lynch ยังได้รวมเครื่องมือที่ใช้ AI เชิงวิเคราะห์ในการปฏิบัติงานประจำ ธนาคารหลายแห่งได้เริ่มใช้ Alphasense ซึ่งเป็นเสิร์ชเอ็นจิ้นที่ใช้ AI ซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาแนวโน้มของตลาดและวิเคราะห์การค้นหาคำหลัก

ตอนนี้เราได้พิจารณา ตัวอย่างจริงของปัญญาประดิษฐ์ในการธนาคาร แล้ว มาเจาะลึกความท้าทายที่มีอยู่สำหรับธนาคารที่ใช้เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่นี้กัน

ความท้าทายในการใช้ AI ในด้านการเงิน และการธนาคาร ในวงกว้าง

การใช้งานเทคโนโลยีระดับไฮเอนด์อย่าง AI อย่างกว้างๆ จะไม่ใช่เรื่องท้าทาย ตั้งแต่การขาดข้อมูลที่น่าเชื่อถือและมีคุณภาพไปจนถึงปัญหาด้านความปลอดภัย มีความท้าทายหลายประการสำหรับธนาคารที่ใช้เทคโนโลยี AI

ดังนั้น เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาดูกันทีละคน:

1. ความปลอดภัยของข้อมูล: หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญของ AI ในระบบธนาคาร คือปริมาณข้อมูลที่รวบรวมซึ่งมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมเพื่อดำเนินการ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องมองหาพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เหมาะสม ซึ่งจะเสนอตัวเลือกความปลอดภัยที่หลากหลาย เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลลูกค้าของคุณจะได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม
   
2. ข้อมูลไม่เพียงพอ: ธนาคารต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีคุณภาพสำหรับการฝึกอบรมและการตรวจสอบก่อนที่จะปรับใช้โซลูชันการธนาคารที่ใช้ AI เต็มรูปแบบ จำเป็นต้องมีข้อมูลที่มีคุณภาพดีเพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริธึมนำไปใช้กับสถานการณ์ในชีวิตจริง นอกจากนี้ หากข้อมูลไม่อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถอ่านได้ อาจทำให้เกิดพฤติกรรมแบบจำลอง AI ที่ไม่คาดคิดได้ ดังนั้น ธนาคารต่างๆ ที่เร่งนำ AI ไปใช้จำเป็นต้องแก้ไขนโยบายข้อมูลของตนเพื่อลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดทั้งหมด

3. ขาดคำอธิบาย: ระบบที่ใช้ AI นั้นนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในกระบวนการตัดสินใจ เนื่องจากช่วยขจัดข้อผิดพลาดและประหยัดเวลา อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจปฏิบัติตามอคติที่เรียนรู้จากกรณีก่อนหน้าของวิจารณญาณที่ไม่ดีของมนุษย์ ความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อยในระบบ AI นั้นใช้เวลาไม่นานในการบานปลายและสร้างปัญหาขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงเสี่ยงต่อชื่อเสียงและการทำงานของธนาคาร

เพื่อหลีกเลี่ยงภัยพิบัติ ธนาคารควรเสนอระดับความสามารถในการอธิบายที่เหมาะสมสำหรับการตัดสินใจและคำแนะนำทั้งหมดที่นำเสนอโดยแบบจำลอง AI ธนาคารจำเป็นต้องทำความเข้าใจ ตรวจสอบ และอธิบายว่าตัวแบบทำการตัดสินใจอย่างไร

Appinventiv สามารถช่วยในการเดินทาง AI ของคุณได้อย่างไร

อย่างที่เราเห็น AI และการธนาคาร ไปพร้อมกันเพราะประโยชน์มากมายที่เทคโนโลยีนี้มอบให้ จากข้อมูลของ Forbes 65% ของผู้บริหารระดับสูงด้านการเงินคาดหวังการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกจากการใช้ AI และ การเรียนรู้ของเครื่อง ในการธนาคาร ดังนั้นทุกสถาบันการธนาคารจึงต้องลงทุนในโซลูชั่น AI เพื่อนำเสนอประสบการณ์ใหม่และบริการที่เป็นเลิศแก่ลูกค้า

ที่ Appinventiv เราทำงานร่วมกับธนาคารและสถาบันการเงินในแบบจำลอง AI และ ML แบบกำหนดเองที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยในการปรับปรุงรายได้ ลดต้นทุน และลดความเสี่ยงในแผนกต่างๆ

ในกรณีที่คุณกำลังมองหา บริการพัฒนา AI พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเรา เราสามารถช่วยคุณสร้างและใช้ AI ระยะยาวในกลยุทธ์การธนาคาร และตอบสนองความต้องการของคุณในลักษณะที่เป็นมิตรต่อเทคโนโลยีและคุ้มค่าที่สุด

สนใจติดต่อ !