Intelligenza artificiale nel settore bancario 2022: esempi e sfide

introduzione

I millennial e le loro mutevoli preferenze hanno portato a un'interruzione su larga scala dei processi quotidiani in molti settori e a una crescita simultanea di molti altri in altri settori. Proprio come i saponi per le mani e i cereali, l'uso di una banca fisica è diminuito. Le sedi fisiche delle banche potrebbero presto essere un ricordo del passato, secondo un rapporto di Business Insider.

Con le preferenze dei clienti che stanno cambiando, le industrie stanno adottando metodi più nuovi per adattarsi al ritmo delle mutevoli richieste. Il settore bancario si sta digitalizzando mentre la voce si diffonde. C'è un'evidente incorporazione dei flussi di processo operativi con intelligenza artificiale, robotica e altre macchine di assistenza.

La tecnologia e la quarta rivoluzione industriale si sono fatte strada in molti settori. Questa tecnologia sta ora ricostruendo le abilità sociali e la forza lavoro. Non solo limitare l'esistenza di una forza lavoro in evoluzione, ma l'uso dell'intelligenza artificiale è molto evidente nel settore bancario. Le applicazioni di intelligenza artificiale non stanno solo modernizzando il settore bancario ma il mondo intero come sappiamo. Ulteriori informazioni sulle migliori applicazioni di intelligenza artificiale.

Perché usare l'IA

La tecnologia è il volto di questa generazione. A tutti i problemi di questa generazione c'è una crescente domanda di risposte. E le soluzioni sono ricercate sulla punta delle dita. L'altro lato dello schermo potrebbe essere un computer che risolve domande o un essere umano impiegato come responsabile delle relazioni.

I big data sono oggi lo standard del settore e ogni settore sta lavorando per cogliere tutto ciò che potrebbe dai repository di dati non strutturati. Le applicazioni dei big data nel settore bancario stanno già trasformando il settore. Ecco che arriva l'intelligenza artificiale. Non solo utilizzando i vantaggi dell'IA nell'estrazione e nella strutturazione dei dati in mano, i settori finanziario e bancario stanno intervenendo per utilizzare questi dati per migliorare le relazioni con i clienti.

Banche e IA

L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore bancario per scalare nuove vette nella gestione delle relazioni con i clienti.

Questo settore lo sta implementando dal livello del suolo con l'obiettivo principale di scalare le altezze con approcci incentrati sul cliente. Una parte significativa del settore bancario per quanto riguarda i propri clienti è la gestione delle relazioni con i clienti, che include la comunicazione con loro.

Il settore bancario ha visto uno spostamento delle preferenze per la visita dei luoghi con l'introduzione degli sportelli automatici. Queste macchine consentono il deposito e il prelievo di contanti comunicando direttamente con i punti di input sul dispositivo, senza quindi richiedere l'assistenza umana. Fu una rivoluzione che portò alla crescita e alla richiesta di intelligenza artificiale.

Digitalizzazione e minacce informatiche

Il settore bancario si sta evolvendo in termini di digitalizzazione. Net banking, mobile banking, trasferimenti di denaro in tempo reale e servizi simili hanno cambiato il volto del settore negli ultimi decenni. Con questa digitalizzazione, c'è un aumento della minaccia informatica che arriva.

Anche questi servizi devono essere protetti dalle attività dei criminali informatici per garantire la fiducia e le transazioni sicure tra gli utenti. Con la disponibilità del giusto supporto, le banche affrontano difficoltà in termini di forza lavoro giusta per guidare le esigenze del settore nella giusta direzione.

Quando settori come quello bancario, delle telecomunicazioni e della tecnologia dell'informazione si uniscono, il mondo è testimone della pletora di preziose informazioni per gli utenti sul World Wide Web. Ogni segnalazione di qualsiasi utente è tanto vulnerabile quanto protetta. I crimini informatici portano all'interruzione delle pratiche e quindi ci sono state normative rigorose da parte degli enti governativi per migliorare l'adeguatezza del settore bancario a conservare questi enormi dati di cui dispone.

Aree di applicazione

L'intelligenza artificiale sta lavorando per personalizzare le esperienze umane con le macchine. I robot che sostituiscono il personale di front-office nel settore bancario hanno lo scopo di fornire un'esperienza ininterrotta, diligente e imperterrita 24 ore su 24, 7 giorni su 7 al cliente di fronte.

L'attività bancaria oggi è testimone di una collaborazione tra uomo e macchina. Questa collaborazione sta nuovamente aprendo le porte a opportunità personalizzate per incontri e consegne di servizi migliori.

Benefici

Motivi ristrutturativi della descrizione, i seguenti sono i vantaggi in uso:

• Risposte del servizio migliorate
• Riduzione dell'errore umano
• Opzioni personalizzate in preparazione
• Rafforzare la base clienti aumentando la soddisfazione e la fiducia
• Ridurre il tempo per viaggiare in luoghi

Le banche stanno acquisendo l'intelligenza artificiale amministrandola nel flusso di lavoro operativo quotidiano includendo i cambiamenti nei valori, nell'occupazione e nei modelli informativi. Alcune delle aree di applicazione dell'intelligenza artificiale nel settore bancario sono elencate di seguito:

1. Affinare la partecipazione dei consumatori

L'intelligenza artificiale aiuta a capire meglio i clienti. I dati raccolti dalle scelte e dalle preferenze del cliente consentono all'IA di guidare le macchine per decodificare le decisioni successive e creare così un contenitore personalizzato di informazioni per ciascun cliente.

Questo, a sua volta, è utile per le banche per personalizzare le esperienze dell'acquirente secondo le loro scelte, migliorando a loro volta la soddisfazione e la fidelizzazione nei confronti dell'istituto.

I sistemi di risposta vocale interattiva (IVRS) sono esempi di tali sistemi basati sull'intelligenza artificiale che includono l'assistenza vocale ai clienti. Guida i clienti comprendendo le loro domande nella giusta direzione, instradando le chiamate al dipartimento corretto e assistendoli in tempo reale con la transazione e altri problemi relativi al settore bancario.

2. Supervisione della ricchezza

Questi piani personalizzati per i clienti non solo avvantaggiano le banche aumentando la loro base di clienti, ma aiutano anche l'utente a gestire il proprio patrimonio con input personalizzati e consigli sui piani di rischio e di investimento. Coinvolgere il servizio clienti guidato dall'intelligenza artificiale per soddisfare gli standard del front office è una sfida con le diverse lingue impostate in paesi come l'India.

3. Esame dei dati per migliorare la difesa

L'IA ha il potere di predire le tendenze future interpretando i dati del passato. Questa proprietà, se associata all'apprendimento automatico, aiuterà a produrre previsioni basate sui dati per contrastare i casi di riciclaggio di capitali e identificare le frodi.

4. Aggiornamento della sicurezza

L'insolito modello di dati che riconosce la proprietà delle macchine guidate dall'intelligenza artificiale aiuta le banche a rafforzare la sicurezza e a raccomandare modifiche identificando le lacune nei processi esistenti. E-mail ingannevoli e rapporti di registro, schemi che violano i flussi di processo possono essere tracciati dall'intelligenza artificiale per fornire una migliore sicurezza nei metodi esistenti.

5. Emozioni di interfaccia

Le macchine guidate dall'intelligenza artificiale utilizzano una tecnologia che identifica le emozioni dei clienti in base al testo che utilizzano per inserire i requisiti. Sulla base di ciò, i dispositivi rispondono, adattandosi alla tonalità e alla fabbricazione delle parole utilizzate dal cliente. L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta in questo. Maggiori informazioni sulle applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale.

Questa non solo è un'esperienza realistica, ma aiuta anche le banche a risparmiare enormi costi sulle risorse umane e grandi quantità di tempo.

I chatbot sono esempi di intelligenza artificiale nel settore bancario che stanno sostituendo le scene di front desk nelle banche. Queste macchine guidate dall'intelligenza artificiale offrono ai clienti esperienze interattive digitalizzate e personalizzate di livello superiore. Scopri di più sulla creazione di un chatbot utilizzando Python.

6. Utilizzo del database della conoscenza

I sistemi guidati dall'intelligenza artificiale nel settore bancario sono un enorme tesoro di dati. Ha tutti i dettagli disponibili per ogni utente a bordo. Questo database fornisce un processo decisionale più meticoloso basato sul miglioramento dei modelli strategici e di business plan. Il repository guidato dall'IA equivale a un esperto umano del pensiero cognitivo.

Il rilevamento dei volti e le telecamere in tempo reale negli sportelli automatici e altri interventi simili stanno aiutando le banche a rafforzare le misure di sicurezza e forniscono una visione chiara e nitida dei modelli di comportamento e delle tecniche operative degli utenti.

7. Controllo dei rischi

La vasta banca dati disponibile dai sistemi basati sull'intelligenza artificiale consente alle banche di gestire il rischio analizzando i propri piani, studiando i guasti delle strategie precedenti ed eliminando gli errori umani.

L'intelligenza artificiale si sta espandendo alle radici dei processi di sicurezza bancaria per crittografare ogni passaggio con codici che autenticano le transazioni, forniscono comprensione alle aziende sulle attività antifrode e antiriciclaggio. I controlli normativi come Know Your Customers (KYCs) aiutano a rafforzare le misure di sicurezza.

8. Espansione attraverso il Front-office

Offrendosi come guide finanziarie personalizzate ai clienti e rafforzando la sicurezza contro le attività fraudolente, l'intelligenza artificiale sta aprendo la sua strada, rafforzandosi non solo nelle operazioni di front-office (interazione con i clienti) ma nello sviluppo del middle-office (sicurezza) e del back-end (sottoscrizione di richieste di servizi bancari).

Sfide affrontate

1. Molte banche affrontano la sfida della riluttanza a migliorare o ad adattarsi a nuovi metodi. Standardizzate con pratiche stabilite in modi convenzionali, alcune località nelle città di livello due e tre in tutto il paese affrontano questa sfida. Queste unità mancano anche del livello di impegno richiesto per migliorare la propria forza lavoro e le competenze delle risorse umane.

2. Con la mancanza di dati a supporto per implementare i cambiamenti operativi, il settore bancario si trova ad affrontare una disconnessione tra il bisogno e la risposta dei clienti. Le banche si adeguano a uno switch che non rispetta l'effettiva esigenza delle masse.

3. Le banche che utilizzano l'intelligenza artificiale devono stare al passo con gli standard normativi del governo. Anche i servizi in aumento come il net-banking e le transazioni online rientrano nell'ambito delle politiche di regolamentazione della privacy, che richiedono la conformità da parte della banca.

4. Vi è anche un'evidente mancanza di formazione testimoniata nella forza lavoro esistente associata agli strumenti avanzati e alle applicazioni dell'uso dell'IA nel settore bancario. Con l'uso crescente dell'intelligenza artificiale, c'è un'apparente richiesta di una forza lavoro qualificata. Sono necessari ingegneri competenti ed esperti in flussi come la scienza dei dati e l'apprendimento automatico per fornire credibilità ai dati in mano.

Conclusione

La rivoluzione digitale sta cambiando le funzionalità di ogni altra azienda che opera oggi. Proprio come tutti i settori distinti che si stanno concentrando sullo sfruttamento della rivoluzione per aumentare i profitti, anche il settore bancario è nei territori. Le applicazioni e gli esempi presentano un quadro chiaro di ciò che è in serbo dal punto di vista del vantaggio dell'uso dell'intelligenza artificiale nel settore bancario.

La loro attenzione a scalare nuove vette nel miglioramento delle relazioni con i clienti attraverso la digitalizzazione sta aumentando sulla scala dei progressi. Nonostante le sfide come le minacce informatiche dei crimini informatici, i metodi bancari convenzionali, la mancanza di formazione, ecc., il mondo bancario sta immaginando i servizi di fronte alla tecnologia nelle operazioni bancarie di livello base.

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