Как искусственный интеллект меняет индустрию финансовых услуг

Индустрия финансовых услуг вступила в фазу искусственного интеллекта (ИИ) цифрового марафона, пути, который начался с появлением Интернета и провел организации через несколько этапов цифровизации. Появление ИИ меняет физику отрасли, ослабляя связи, которые скрепляли компоненты традиционных финансовых институтов, и открывая двери для новых инноваций и новых операционных моделей.

ИИ — это область информатики, которая делает упор на создание интеллектуальных машин, которые работают и выполняют задачи, как люди. Эти машины способны обучаться, систематизировать и интерпретировать информацию, чтобы делать прогнозы на основе этой информации. Таким образом, он стал неотъемлемой частью технологий в сфере банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) и меняет способ предложения продуктов и услуг.

Как искусственный интеллект меняет индустрию финансовых услуг Скачать статью

Почему ИИ в банках? Почему сейчас?

ИИ меняет качество продуктов и услуг, предлагаемых банковской отраслью. Он не только предоставил более совершенные методы обработки данных и улучшения качества обслуживания клиентов, но также упростил, ускорил и переопределил традиционные процессы, сделав их более эффективными.

С появлением таких технологий, как ИИ, данные стали самым ценным активом в организации, предоставляющей финансовые услуги. Сейчас, как никогда ранее, банки знают об инновационных и экономичных решениях, которые предлагает ИИ, и понимают, что размер активов, хотя и важен, сам по себе уже не будет достаточным для построения успешного бизнеса.

Вместо этого успех компаний BFSI теперь измеряется их способностью использовать технологии для использования возможностей своих данных для создания инновационных и персонализированных продуктов и услуг.

Каковы причины прорыва ИИ в банковской сфере?

• Взрыв данных (большие данные): Взрыв рынка больших данных оказал серьезное влияние на банковскую отрасль из-за меняющихся ожиданий клиентов. Клиенты теперь взаимодействуют со своими банками на более цифровом уровне, и в дополнение к традиционным структурированным данным, например. транзакционных данных, организации в настоящее время собирают большие объемы неструктурированных данных, таких как электронные письма, текстовые и голосовые сообщения, изображения и видео, через свою службу поддержки клиентов, платформы социальных сетей и другие средства сбора данных. Используя большие данные, банки теперь могут предлагать более персонализированные услуги. Банковские организации используют 360-градусный обзор взаимодействия клиента с брендом, включая основные личные данные, историю транзакций и взаимодействие в социальных сетях, чтобы информировать свои процессы принятия решений.
• Наличие инфраструктуры (быстрые компьютеры, оборудование, программное обеспечение, облако): Взрыв облачных технологий, а также высокие вычислительные ресурсы и доступность инфраструктуры позволяют быстро обрабатывать большие данные с меньшими затратами и эффективностью масштабирования.Это означает, что организации как никогда готовы использовать ИИ сейчас. ·
• Нормативные требования: Банки находятся под пристальным вниманием регулирующих органов, чтобы своевременно предоставлять точные отчеты и выполнять свои нормативные обязательства. Процессы соблюдения нормативных требований требуют сбора данных из различных исходных систем. Решения на основе ИИ дают возможность решить некоторые проблемы современных финансовых систем за счет автоматизации процессов сбора данных, повышения скорости и качества решений и повышения готовности организации выполнять обязательства по соблюдению нормативных требований. Дальнейшее развитие ИИ радикально изменит работу фронт- и бэк-офисов финансовых учреждений. Расширение ИИ также потребует корректировки давних правил и серьезных изменений в текущей структуре мировых финансовых рынков. Этот сдвиг дает командам по соблюдению нормативных требований возможность стратегически инвестировать в новые технологии, чтобы банки могли лучше подготовиться к будущему.
• Конкуренция: Банки постоянно конкурируют со своими коллегами в отрасли, а в последнее время и с финтех-компаниями, чтобы предоставлять своим клиентам лучшие услуги. Технологии стали отличительной чертой в этой области, поскольку организации используют преимущества доступных передовых технологий для сбора огромного объема данных, которыми они обладают. В результате банки используют искусственный интеллект для оптимизации текущих предложений услуг, вывода на рынок новых предложений и обеспечения более персонализированного опыта для своих клиентов.

Вышеупомянутые факторы постоянно развиваются и приносят новые ценности и возможности для бизнеса, чтобы эффективно использовать преимущества, предлагаемые ИИ. Рынок BFSI идеально подходит для того, чтобы стать частью этого прорыва и продвинуться в своем пути цифровой трансформации.

Приложения ИИ в банковской сфере

Мы уже видим несколько областей банковских услуг, которые используют преимущества этой прорывной технологии.Ниже приведены некоторые варианты использования, в которых ИИ оказался наиболее эффективным в отрасли BFSI.

• Чат-боты: Чат-боты на базе искусственного интеллекта, интегрированные с обработкой естественного языка (NLP), взаимодействуют с клиентами круглосуточно и без выходных, а также улучшают онлайн-общение. В дополнение к типичным ответам на вопросы клиентов, помогающим им работать с данными своей учетной записи, чат-боты теперь могут помочь в открытии новых учетных записей и направлении жалоб в соответствующие подразделения обслуживания клиентов, среди прочего.
• Обнаружение и предотвращение мошенничества: До недавнего времени банки полагались на традиционные, основанные на правилах системы мониторинга транзакций и проверки имен по борьбе с отмыванием денег (AML), которые генерируют большое количество ложных срабатываний. В связи с тревожным ростом числа преступлений, связанных с мошенничеством, и постоянно меняющимися схемами мошенничества к существующим системам добавляются усовершенствованные компоненты искусственного интеллекта, позволяющие выявлять ранее необнаруженные модели транзакций, аномалии данных и подозрительные отношения между физическими и юридическими лицами.

Это позволяет использовать более проактивный подход, когда ИИ используется для предотвращения мошенничества до того, как оно произойдет, в отличие от традиционного реактивного подхода к обнаружению мошенничества.

• Управление взаимоотношениями с клиентами: Отношения с клиентами
  Управление является важным фактором для банков. В настоящее время банки предоставляют более персонализированные круглосуточные услуги отдельным клиентам, такие как функции распознавания лиц и голосовых команд для входа в финансовые приложения.

Банки также используют искусственный интеллект для анализа моделей поведения клиентов и автоматического сегментирования клиентов, что позволяет проводить целенаправленный маркетинг и улучшать качество обслуживания клиентов и взаимодействие с ними.

• Предиктивная аналитика: Появление машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта открыло двери для точного прогнозирования и прогнозирования. Аналитика данных и искусственный интеллект применяются для прогнозирования доходов, прогнозов цен на акции, мониторинга рисков и управления делами.Экспоненциальное увеличение количества собранных данных сыграло ключевую роль в повышении производительности моделей, что привело к постепенному снижению уровня необходимого вмешательства человека.
• Управление кредитным риском: Поскольку регулирующие органы продолжают уделять внимание надзору за управлением рисками, финансовые учреждения обязаны разрабатывать более надежные модели и решения. Использование ИИ для управления кредитными рисками становится все более популярным, особенно на рынке финансовых технологий и цифрового банкинга.

ИИ используется для определения кредитоспособности заемщика путем использования данных для прогнозирования вероятности дефолта, что помогает повысить точность кредитных решений. В результате рынок движется к кредитованию, основанному на знаниях, а не на экспертных оценках, что помогает максимизировать отказ от клиентов с высоким уровнем риска и свести к минимуму отказ от кредитоспособных клиентов, а также сократить кредитные убытки, понесенные финансовыми учреждениями.

Что дальше для Нигерии?

Как и в случае с глобальными тенденциями, нигерийский рынок сильно пострадал от технологий ИИ. Хотя этот путь все еще находится в зачаточном состоянии, исполнительные руководители BFSI начинают осознавать потенциал ИИ, и предпринимаются шаги для ускорения этой трансформации.

В Deloitte мы помогаем нашим клиентам, в том числе финансовым учреждениям, на пути к тому, чтобы стать организацией, основанной на инсайтах (IDO), создавая организационные изменения в различных аспектах бизнеса, включая стратегию, персонал, процессы, данные и технологии, каждый из которых должен настроиться на достижение этой цели.