Munculnya Otomatisasi Cerdas dan Cara Mempermudah Perbankan

Otomasi telah ada sejak lama, katakanlah, sejak revolusi industri yang mengotomatiskan banyak proses dan mengurangi upaya manusia. Otomatisasi cerdas mengambil langkah lebih jauh dengan otomatisasi tidak hanya mengurangi ketegangan fisik tetapi juga mental pada manusia. Ini telah menemukan aplikasi di industri yang berurusan dengan sejumlah besar data dan solusi tiba untuk menggunakannya di mana perbankan adalah salah satu dermawan terbesar.

Penerapan Kenali Pelanggan/Klien Anda secara signifikan telah membantu warga negara India melakukan pengeluaran uang dan kebiasaan mengelola. Selain itu, bank merasa semakin terbantu dalam mengendalikan pencucian uang. Perusahaan dari semua ukuran merangkul prosedur KYC untuk melindungi diri mereka sendiri dan pelanggan mereka.

Awal tahun ini, The Reserve Bank of India bahkan mengizinkan bank dan penyedia layanan keuangan lainnya yang diatur oleh bank sentral untuk melakukan otentikasi KYC berbasis video untuk menetapkan identitas pelanggan baru selama orientasi, yang tampaknya telah diterapkan oleh PayTM.

Sumber

Secara global, industri perbankan menghabiskan hampir $30 miliar untuk alat dan perangkat lunak analisis data dan bisnis pada tahun 2019. Sektor ini juga menjadi sektor dengan adopsi teknologi AI tercepat daripada yang lain, ditunjukkan dalam laporan Lab Bukti UBS di mana 75% responden di bank dengan aset lebih dari $100 miliar mengatakan bahwa mereka saat ini menerapkan strategi AI, dan hanya 46% di bank dengan aset kurang dari $100 miliar.

Sumber

Bagaimana kita melihatnya diimplementasikan?

Otomatisasi Proses Robotik (RPA)

Ini adalah komponen penting dari industri perbankan meskipun agak tidak diperhatikan. RPA membantu bank beroperasi pada smartphone untuk menciptakan sistem mobile banking yang lebih efisien dan bahkan menyediakan layanan tatap muka di berbagai cabang. Jika dimasukkan ke dalam perspektif manusia, AI adalah otak dan RPA adalah mata dan tangan.

RPA memungkinkan proses dan pengumpulan data yang efisien dan berulang, sementara AI digunakan untuk menginterpretasikan data tersebut dan merekam perubahan perilaku untuk meresponsnya. Di perbankan, sistem ini akan membantu dalam meninjau dokumen keuangan dan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia.

Ketahui lebih lanjut: 4 Contoh Teratas Kecerdasan Buatan dalam Kehidupan Sehari-hari

Sumber

Sumber

RPA+AI

Digabungkan dengan RPA, AI dapat mereplikasi aktivitas sederhana serta kompleks dan padat karya yang memerlukan penilaian ahli atau pengambilan keputusan yang sulit pada skala, kecepatan, dan akurasi yang lebih besar daripada manusia. Sistem AI dapat meninjau dokumen dalam hitungan detik dan kurang rentan terhadap kesalahan. Sistem ini dapat mengurangi kesalahan dalam melayani pinjaman, yang banyak di antaranya menghasilkan ribuan kontrak grosir baru per tahun karena kesalahan manusia.

Robot dengan AI

• bekerja 24X7 dengan akurasi tertinggi dengan biaya terendah.
• izinkan seseorang untuk menambahkan lebih banyak robot dengan sekali klik selama jam sibuk bisnis Anda.
• menghasilkan jejak audit penuh untuk setiap proses untuk membantu Anda mencapai kepatuhan proses dan mengurangi risiko bisnis.
• mengurangi biaya sebesar 30–70% dan juga mengurangi waktu penyelesaian dari hari ke jam atau menit.

Sumber

Bank dan lembaga keuangan lain yang memanfaatkan RPA telah melihat secara langsung bagaimana teknologi AI ini menghemat tenaga kerja dan hemat biaya.

Misalnya, pada tahun 2017, DBS bermitra dengan IBM untuk meningkatkan Center of Excellence (COE) di RPA, menyoroti keinginan yang berkembang dari lembaga keuangan untuk memperluas RPA di luar operasi back-end. Hanya lima bulan setelah didirikan, DBS telah mengoptimalkan lebih dari 50 proses bisnis yang kompleks. Dan HDFC Bank menggunakan chatbot berbasis AI, “Eva” (singkatan dari Electronic Virtual Assistant), yang dibuat oleh Senseforth AI Research yang berbasis di Bengaluru. Sejak diluncurkan pada bulan Maret tahun ini, Eva telah menjawab lebih dari 2,7 juta pertanyaan pelanggan, berinteraksi dengan lebih dari 530.000 pengguna unik, dan mengadakan 1,2 juta percakapan.

Sumber

Chatbots

Chatbots telah menjadi bagian yang diharapkan dari pengalaman pelanggan di semua industri. Menurut survei oleh LivePerson, 67% pelanggan lebih suka berinteraksi dengan chatbot yang menyediakan dukungan pelanggan, karena penyelesaian masalah yang cepat dan efisien. Salah satu keuntungan utama dari chatbots di industri perbankan adalah bahwa mereka dirancang sebagai asisten suara untuk pelanggan yang lebih suka menelepon dan sebagai asisten pengiriman pesan dengan konten yang dipersonalisasi yang langsung menanggapi permintaan klien.

Sumber

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

Otomatisasi Proses Cerdas (IPA)

Intelligent process automation (IPA) menjadi game-changer, mampu memahami data terstruktur dan tidak terstruktur. Tidak seperti RPA, IPA dapat mengetahui konteks teks dan gambar dan mengulanginya untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat. Ini menawarkan solusi tunggal untuk pemasukan dokumen, pemahaman, dan digitalisasi dokumen terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

Hal ini memungkinkan otomatisasi ujung ke ujung dari proses berbasis dokumen umum termasuk analisis kontrak, orientasi pelanggan, penjaminan emisi komersial, analisis dokumen keuangan, pemrosesan hipotek, tinjauan formulir penagihan, analisis klaim asuransi, dan banyak lagi. Dengan kemampuan kecerdasan kognitifnya, IPA dapat memahami teks, gambar, dokumen, dan membuat penilaian yang akurat berdasarkan konteks di sekitarnya.

Sumber

Bagaimana masa depan terlihat?

Otomasi tidak hanya memberikan kemudahan bagi pihak perbankan tetapi juga pengguna akhir, terutama di tengah pandemi yang telah berlangsung lebih dari 6 bulan di tahun ini. Meskipun ekonomi berusaha untuk menghidupkan kembali diri mereka sendiri, otomatisasi cerdas adalah dukungan yang dapat diandalkan sektor keuangan untuk menjaga mereka tetap berfungsi di masa ketidakpastian ini, memberikan kepada pelanggan cara perbankan yang mudah untuk melindungi ekonomi individu, bagaimanapun, satu tetes membuat laut.

Contoh nyata bidang perbankan yang mendapat manfaat langsung dari otomatisasi cerdas adalah pinjaman komersial dan operasi pengaturan seperti KYC dan anti pencucian uang (AML) .

Dengan menggunakan ML dan RPA, data dari dokumen pinjaman terstruktur dan tidak terstruktur untuk memproses risiko dan kelayakan pinjaman, akselerasi setidaknya 30% diamati.

Telah ditemukan bahwa untuk mengidentifikasi positif palsu dalam hasil penyaringan nama, menggunakan RPA dan ML untuk mengotomatiskan entri data ke dalam aplikasi AML seperti LexisNexis telah terbukti hasilnya. Lebih dari 25% upaya dalam operasi orientasi klien berkurang dengan KYC.

Integrasi AI yang canggih dapat meningkatkan kapasitas mereka untuk menanggapi 60% kueri standar dengan email otomatis dibandingkan dengan cakupan 20% yang saat ini mereka tawarkan. Pandemi kemungkinan besar akan mengubah cara bank bekerja dan terlibat dengan pelanggan, sekarang dan di masa depan. Perusahaan yang akan bertahan adalah yang paling cepat bereaksi dan beradaptasi. Ini adalah kenormalan baru.

Ketahui lebih banyak: Peluang Karir dalam Kecerdasan Buatan: Daftar Berbagai Peran Pekerjaan

Membungkus

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan & pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas , Status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.