Об авторе Диего Кайседо является соучредителем и генеральным директором OmniBnk, необанка, предоставляющего финансовые услуги малому бизнесу в Латинской Америке. Искусственный интеллект и машинное обучение произведут революцию в финансовом мире, тем самым улучшив банковский опыт. Последствия этой технологии огромны, хотя большинство банков все еще находятся на ранних стадиях внедрения технологий ИИ. Опрос, проведенный Narrative Science и Национальным институтом бизнес-исследований, показал, что 32% руководителей финансовых служб подтвердили, что они уже используют технологии искусственного интеллекта, такие как прогнозная аналитика, механизмы рекомендаций и распознавание речи. . Устаревшие системы являются серьезным препятствием для внедрения ИИ. Поскольку банковская отрасль является более традиционной отраслью, руководители неохотно модернизируют или изменяют существующие технологические процессы. Проблема в том, что эти устаревшие системы часто препятствуют бесшовной интеграции ИИ. Однако с ростом компаний, занимающихся финансовыми технологиями (финтех), банки должны использовать технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными. Потребители хотят большего от банков, и искусственный интеллект может помочь в этом. А машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, является динамичным и позволяет банкам меньше полагаться на людей-экспертов, позволяя сотрудникам больше сосредоточиться на улучшении бизнеса. опыт работы с клиентами Хотя машинное обучение имеет большое значение для банковского обслуживания, эта технология значительно улучшит его в пяти областях.
(Изображение: © Изображение предоставлено Pexels)
кредитные решения
Кредитный скоринг на основе ИИ может использовать более сложные правила, чем традиционные процессы кредитного скоринга. Это может позволить быстро и точно оценить потенциального заемщика при гораздо меньших затратах, чем традиционные методы. Кроме того, использование технологий исключает предвзятость, поскольку машины более объективны, чем сотрудники. Банки могут определить, какие заявители подвергаются более высокому риску дефолта и какие являются более кредитоспособными, даже без значительной кредитной истории. У банков есть много данных о своих клиентах, в том числе много исторических данных. Специалисты по данным могут обучать модели машинного обучения, которые снова и снова оценивают кредит, чтобы учиться на ошибках и постоянно совершенствоваться. Результатом является более быстрая и точная система оценки кредитоспособности, которой банки могут доверять. Потребители быстрее получают ответы от учреждений и могут лучше понимать свои финансы.Оценка и управление рисками
Автоматизируя тесты кредитного риска, банки снижают риски, получая точную информацию, не подверженную человеческим ошибкам. ИИ делает еще больше для снижения рисков для банков и клиентов. Просматривая историю случаев риска, ИИ может помочь банкам предвидеть проблемы и предпринять необходимые шаги, чтобы их избежать. Алгоритмы сокращают оценку рисков за несколько минут, поскольку они могут анализировать большие объемы данных, которые люди не могут обработать за короткое время. Большие данные также могут помочь отдельным владельцам портфелей оценить риски, чтобы они могли принимать более обоснованные финансовые решения.
Изображение предоставлено: Shutterstock (Изображение: © Изображение предоставлено Густаво Фразао / Shutterstock)
Предотвращение мошенничества
Мошенничество — это элемент, который затрагивает почти все финансовые учреждения, но это элемент, на который ИИ и ОД оказывают значительное влияние. Анализируя покупательские привычки, местонахождение и поведение клиентов, машинное обучение может обнаруживать аномалии в расходах и предупреждать держателей карт, что значительно снижает вероятность мошенничества с кредитными картами. Такая точность не только невозможна для человека, потому что никто не может анализировать сотни транзакций одновременно и в режиме реального времени, но и намного точнее благодаря алгоритму, не подверженному ошибкам. Система может сообщить о подозрительном поведении и потребовать от пользователя дополнительную информацию или полностью заблокировать транзакцию за считанные секунды. Эта возможность означает, что банки могут обнаруживать мошенничество в режиме реального времени, а не ждать, пока оно произойдет, и принимать меры для исправления ситуации.индивидуальный подход
Финансовые учреждения могут предложить более персонализированный опыт с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. В то время как потребители и предприятия хотят безопасного подхода к управлению финансами с низким уровнем риска, они также ценят уникальный опыт и лучшие банковские варианты. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные от отдельных потребителей и отслеживать аномалии. Ино, например, помощник Capital One уведомляет участников, если с их карты дважды списали расходы или если они платят непомерную сумму в ресторане. Эти разочаровывающие опасения облегчаются потребителем, который может просто сообщить помощнику, действительны ли транзакции. Модели машинного обучения также могут предоставлять банковские инструменты, которые каждый участник может использовать и рекомендовать, чтобы клиенты могли принимать более обоснованные финансовые решения. Все крупные банки предлагают напоминания об оплате счетов, инструменты финансового планирования и другие преимущества, которые упрощают понимание и отслеживание ваших финансов. С помощью ИИ эти персонализированные впечатления могут помочь потребителям оставаться довольными и лояльными.Автоматизация процессов
Автоматизация повторяющихся и рутинных задач высвобождает ресурсы и позволяет лучше обслуживать клиентов. С помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA) банки могут устранить человеческий фактор и реструктурировать персонал, чтобы сосредоточиться на более неотложных задачах. JPMorgan Chase & Co запустила COIN, или Contract Intelligence, которая автоматизирует обработку юридических документов, интеллектуальный анализ данных и проверку определенных типов юридических контрактов. Алгоритмы машинного обучения могут использовать распознавание изображений для выявления закономерностей в аккордах. На то, что обычно уходит около 360,000 XNUMX человеко-часов в год, ушло несколько часов. Еще одним примером автоматизации задач является более широкое использование чат-ботов, которые обеспечивают быстрые и надежные ответы потребителям. Используя веб-чаты и мобильные чат-боты на базе искусственного интеллекта, банки могут сократить время, необходимое потребителям для получения ответов, и уменьшить потребность в помощниках для ответов на вопросы.
Изображение предоставлено: Shutterstock (Изображение: © Изображение предоставлено: Number1411 / Shutterstock)