Künstliche Intelligenz im Banking 2022: Beispiele & Herausforderungen

Einführung

Millennials und ihre sich ändernden Vorlieben haben in vielen Branchen zu einer weitreichenden Störung der täglichen Prozesse und einem gleichzeitigen Wachstum vieler weiterer Branchen geführt. Ähnlich wie bei Handseifen und Müsli ist die Verwendung einer physischen Bankstelle zurückgegangen. Physische Bankstandorte könnten laut einem Bericht von Business Insider bald der Vergangenheit angehören.

Angesichts der sich ändernden Kundenpräferenzen wenden die Branchen neuere Methoden an, um dem Tempo der sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Das Bankwesen digitalisiert sich, während sich die Nachricht verbreitet. Es ist offensichtlich, dass betriebliche Prozessabläufe mit künstlicher Intelligenz, Robotik und anderer maschineller Unterstützung eingebunden werden.

Technologie und die vierte industrielle Revolution haben in viele Branchen Einzug gehalten. Diese Technologie rekonstruiert jetzt soziale Fähigkeiten und die Arbeitskraft. Nicht nur die Einschränkung der Existenz einer sich ändernden Belegschaft, sondern auch der Einsatz künstlicher Intelligenz ist im Bankensektor sehr offensichtlich. Anwendungen künstlicher Intelligenz modernisieren nicht nur den Bankensektor, sondern die ganze Welt, die wir kennen. Lesen Sie mehr über die Top-Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Warum KI verwenden

Technologie ist das Gesicht dieser Generation. Auf all die Probleme, die diese Generation hat, gibt es eine steigende Nachfrage nach Antworten. Und die Lösungen werden an der Spitze ihrer Finger gesucht. Die andere Seite des Bildschirms könnte ein Computer sein, der Anfragen beantwortet, oder ein Mensch, der als Kundenbetreuer beschäftigt ist.

Big Data ist heute der Industriestandard, und jede Branche arbeitet daran, das Beste aus den Repositories unstrukturierter Daten herauszuholen. Big-Data-Anwendungen im Bankwesen verändern bereits die Branche. Hier kommt künstliche Intelligenz. Neben der Nutzung der Vorteile von KI beim Extrahieren und Strukturieren der vorhandenen Daten greifen Finanz- und Bankensektoren ein, um diese Daten zur Verbesserung der Kundenbeziehungen zu nutzen.

Banken und KI

Künstliche Intelligenz wird in der Bankenbranche eingesetzt, um neue Höhen im Kundenbeziehungsmanagement zu erreichen.

Dieser Sektor setzt dies von Grund auf um, mit dem Hauptziel, Höhen in kundenorientierten Ansätzen zu erklimmen. Ein wesentlicher Teil der Bankenbranche in Bezug auf ihre Kunden ist das Kundenbeziehungsmanagement, das die Kommunikation mit ihnen umfasst.

Das Bankwesen erlebte mit der Einführung von Geldautomaten eine Verschiebung der Präferenzen für den Besuch der Standorte. Diese Automaten ermöglichen die direkte Kommunikation mit Eingabepunkten auf dem Gerät für die Ein- und Auszahlung von Bargeld, sodass überhaupt keine menschliche Hilfe erforderlich ist. Es war eine Revolution, die zum Wachstum und zur Nachfrage nach künstlicher Intelligenz führte.

Digitalisierung und Cyberbedrohungen

Das Banking entwickelt sich in Richtung Digitalisierung weiter. Net Banking, Mobile Banking, Echtzeit-Geldüberweisungen und ähnliche Dienste haben das Gesicht des Sektors in den letzten Jahrzehnten verändert. Mit dieser Digitalisierung steigt die damit einhergehende Cyberbedrohung.

Auch diese Dienste müssen vor cyberkriminellen Aktivitäten geschützt werden, um Vertrauen und sichere Transaktionen zwischen den Benutzern zu gewährleisten. Mit der Verfügbarkeit der richtigen Unterstützung stehen Banken vor Schwierigkeiten, wenn es darum geht, die richtigen Arbeitskräfte zu finden, um die Bedürfnisse der Branche in die richtige Richtung zu lenken.

Wenn Sektoren wie Bankwesen, Telekommunikation und Informationstechnologie zusammenkommen, wird die Welt Zeuge der Fülle wertvoller Benutzerinformationen im World Wide Web. Jeder Bericht eines Benutzers ist ebenso anfällig wie sicher. Cyberkriminalität führt zu Unterbrechungen der Praktiken, und daher gab es strenge Vorschriften von Regierungsbehörden, um die Angemessenheit der Bankenbranche zur Aufbewahrung dieser massiven Daten zu verbessern.

Anwendungsbereiche

Künstliche Intelligenz arbeitet daran, menschliche Erfahrungen mit Maschinen zu personalisieren. Roboter, die das Front-Office-Personal im Bankensektor ersetzen, sollen dem Kunden vor Ort rund um die Uhr ununterbrochenes, gewissenhaftes und unbeirrtes Fachwissen bieten.

Das Bankwesen ist heute Zeuge einer Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Diese Zusammenarbeit öffnet wiederum Türen zu maßgeschneiderten Möglichkeiten für bessere Service-Begegnungen und -Lieferungen.

Leistungen

Umstrukturierungsgründe für die Beschreibung, sind die folgenden Vorteile im Einsatz:

• Verbesserte Servicereaktionen
• Reduzierung menschlicher Fehler
• Personalisierte Optionen in Vorbereitung
• Stärkung des Kundenstamms durch Steigerung von Zufriedenheit und Vertrauen
• Verkürzung der Reisezeiten

Banken erfassen die künstliche Intelligenz, indem sie sie in den täglichen Betriebsablauf integrieren, indem sie Änderungen in den Werten, Beschäftigungs- und Informationsmustern einbeziehen. Einige der Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz in der Bankenbranche sind nachfolgend aufgeführt:

1. Verfeinerung der Verbraucherbeteiligung

Künstliche Intelligenz hilft, die Kunden besser zu verstehen. Die aus den Entscheidungen und Vorlieben des Kunden gesammelten Daten ermöglichen es der KI, Maschinen dazu zu bringen, die nächsten Entscheidungen zu entschlüsseln und so einen personalisierten Container mit Informationen für jeden Kunden zu erstellen.

Dies wiederum ist hilfreich für die Banken, um die Käufererfahrungen nach ihren Wünschen anzupassen, was wiederum die Zufriedenheit und Loyalität gegenüber dem Institut verbessert.

Interactive Voice Response System (IVRS) sind Beispiele für solche KI-geführten Systeme, die Sprachunterstützung für Kunden beinhalten. Es leitet die Kunden, indem es ihre Fragen in die richtige Richtung versteht, Anrufe an die richtige Abteilung weiterleitet und sie in Echtzeit bei der Transaktion und anderen bankbezogenen Problemen unterstützt.

2. Vermögensaufsicht

Diese maßgeschneiderten Pläne für Kunden kommen nicht nur den Banken zugute, indem sie ihren Kundenstamm erweitern, sondern helfen dem Benutzer auch, sein Vermögen mit personalisierten Eingaben und Ratschlägen zu Risiko- und Anlageplänen zu verwalten. Die Einbindung des KI-geführten Kundendienstes zur Erfüllung der Front-Office-Standards ist angesichts der unterschiedlichen Sprachen in Ländern wie Indien eine Herausforderung.

3. Untersuchung von Daten zur Verbesserung der Verteidigung

KI hat die Macht, zukünftige Trends vorherzusagen, indem sie Daten aus der Vergangenheit interpretiert. Diese Eigenschaft wird in Verbindung mit maschinellem Lernen dazu beitragen, datengesteuerte Vorhersagen zu erstellen, um Fällen von Kapitalwäsche entgegenzuwirken und Betrug zu erkennen.

4. Sicherheit aktualisieren

Ungewöhnliche Datenmuster, die das Eigentum von KI-gesteuerten Maschinen erkennen, helfen Banken, die Sicherheit zu erhöhen und Änderungen zu empfehlen, indem Lücken in bestehenden Prozessen identifiziert werden. Irreführende E-Mails und Protokollberichte sowie Muster, die gegen Prozessabläufe verstoßen, können durch künstliche Intelligenz nachverfolgt werden, um bei den bestehenden Methoden eine bessere Sicherheit zu bieten.

5. Emotionen verbinden

KI-geführte Maschinen verwenden eine Technologie, die die Emotionen der Kunden anhand des Textes identifiziert, den sie zur Eingabe von Anforderungen verwenden. Darauf aufbauend reagieren die Geräte passend zur Tonalität und Wortbildung des Kunden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft dabei. Lesen Sie mehr über die Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Dies ist nicht nur eine realistische Erfahrung, sondern hilft den Banken auch, massive Kosten für Personal und viel Zeit zu sparen.

Chatbots sind Beispiele für KI im Bankwesen, die die Front-Desk-Szenen in den Banken ersetzen. Diese KI-gesteuerten Maschinen bieten den Kunden digitalisierte und maßgeschneiderte interaktive Erlebnisse der nächsten Stufe. Erfahren Sie mehr über das Erstellen eines Chatbots mit Python.

6. Nutzung der Wissensdatenbank

KI-geführte Systeme im Bankensektor sind ein riesiger Datenschatz. Es enthält alle Details, die es für jeden Benutzer an Bord gibt. Diese Datenbank ermöglicht eine sorgfältigere Entscheidungsfindung auf der Grundlage verbesserter Strategie- und Geschäftsplanmodelle. Das KI-geführte Repository entspricht einem menschlichen Experten für kognitives Denken.

Gesichtserkennung und Echtzeitkameras in Geldautomaten und andere derartige Eingriffe helfen den Banken, die Sicherheitsmaßnahmen zu verstärken, und bieten einen klaren und klaren Einblick in die Verhaltensmuster und Techniken der Benutzer.

7. Risikokontrolle

Die riesige Datenbank, die von KI-gestützten Systemen zur Verfügung steht, ermöglicht es den Banken, Risiken zu managen, indem sie ihre Pläne analysieren, Fehler aus früheren Strategien untersuchen und menschliche Fehler beseitigen.

Die KI dringt in die Wurzeln der Banksicherheitsprozesse ein, um jeden Schritt mit Codes zu verschlüsseln, die Transaktionen authentifizieren und den Unternehmen Verständnis für Aktivitäten zur Betrugs- und Geldwäschebekämpfung vermitteln. Regulatorische Prüfungen wie Know Your Customers (KYCs) tragen dazu bei, die Sicherheitsmaßnahmen zu erhöhen.

8. Erweiterung durch das Front-Office

Durch das Angebot personalisierter Finanzleitfäden für Kunden und die Stärkung der Sicherheit vor betrügerischen Aktivitäten ebnet die künstliche Intelligenz ihren Weg und stärkt nicht nur den Front-Office-Betrieb (Kundeninteraktionen), sondern auch das Middle-Office (Sicherheit) und die Back-End-Entwicklung (Underwriting von Bankdienstleistungsanträgen).

Bewältigte Herausforderungen

1. Viele Banken stehen vor der Herausforderung, dass sie nicht bereit sind, neue Methoden zu verbessern oder sich an sie anzupassen. Einige Standorte in Tier-2- und -3-Städten im ganzen Land sind mit festgelegten Praktiken auf herkömmliche Weise standardisiert und stehen vor dieser Herausforderung. Diesen Einheiten mangelt es auch an dem Engagement, das erforderlich ist, um ihre Arbeitskräfte und Humanressourcen weiterzubilden.

2. Aufgrund des Mangels an unterstützenden Daten zur Umsetzung betrieblicher Veränderungen steht der Bankensektor vor einer Diskrepanz zwischen dem Bedarf und der Reaktion der Kunden. Die Banken passen sich einer Umstellung an, die dem tatsächlichen Bedarf der Masse nicht entspricht.

3. Banken mit verstärktem Einsatz von künstlicher Intelligenz müssen mit den regulatorischen Standards der Regierung Schritt halten. Die zunehmenden Dienstleistungen wie Net-Banking und Online-Transaktionen fallen ebenfalls in den Geltungsbereich der Datenschutzbestimmungen, was die Einhaltung seitens der Bank erfordert.

4. Es gibt auch einen offensichtlichen Mangel an Schulungen bei der bestehenden Belegschaft, die mit den fortschrittlichen Tools und Anwendungen des Einsatzes von KI im Bankwesen in Verbindung gebracht wird. Mit dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz besteht offensichtlich ein Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften. Kompetente und erfahrene Ingenieure in Bereichen wie Data Science und maschinelles Lernen sind erforderlich, um den vorliegenden Daten Glaubwürdigkeit zu verleihen.

Fazit

Die digitale Revolution verändert die Funktionalität jedes anderen heute tätigen Unternehmens. Genau wie alle anderen Branchen, die sich darauf konzentrieren, die Revolution zur Gewinnsteigerung zu nutzen, ist auch das Bankwesen in den Territorien angesiedelt. Die Anwendungen und Beispiele zeigen deutlich, was der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Banking unter Nutzengesichtspunkten zu bieten hat.

Ihr Fokus darauf, neue Höhen bei der Verbesserung der Kundenbeziehung durch Digitalisierung zu erklimmen, steigt auf der Fortschrittsskala. Obwohl mit Herausforderungen wie Cyber-Bedrohungen durch Cyberkriminalität, konventionellen Bankmethoden, mangelnder Ausbildung usw. die Welt des Bankwesens technologieorientierte Dienstleistungen in den Bankbetrieb auf der Basis vorstellt.

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