Sztuczna inteligencja w bankowości 2022: przykłady i wyzwania

Wstęp

Millenialsi i ich zmieniające się preferencje doprowadziły do ​​zakłócenia na szeroką skalę codziennych procesów w wielu branżach i jednoczesnego wzrostu wielu innych w innych sektorach. Podobnie jak mydła do rąk i płatki zbożowe, korzystanie z fizycznej lokalizacji banku spadło. Fizyczne lokalizacje banków mogą wkrótce przejść do przeszłości, jak wynika z raportu Business Insider.

Wraz ze zmieniającymi się preferencjami klientów, branże przyjmują nowsze metody, aby dopasować się do tempa zmieniających się wymagań. Bankowość cyfryzuje się wraz z rozprzestrzenianiem się wiadomości. Widoczne jest połączenie przepływów procesów operacyjnych ze sztuczną inteligencją, robotyką i innym wsparciem maszynowym.

Technologia i czwarta rewolucja przemysłowa przeniknęły do ​​wielu sektorów. Technologia ta rekonstruuje obecnie umiejętności społeczne i siłę roboczą. Nie tylko ograniczanie istnienia zmieniającej się siły roboczej, ale wykorzystanie sztucznej inteligencji jest bardzo widoczne w sektorze bankowym. Aplikacje sztucznej inteligencji modernizują nie tylko sektor bankowy, ale cały świat, jaki znamy. Przeczytaj więcej o najlepszych aplikacjach sztucznej inteligencji.

Dlaczego warto korzystać ze sztucznej inteligencji

Technologia jest twarzą tego pokolenia. Na wszystkie problemy tego pokolenia rośnie zapotrzebowanie na odpowiedzi. A rozwiązania są poszukiwane na czubku palców. Po drugiej stronie ekranu może znajdować się komputer rozwiązujący zapytania lub człowiek zatrudniony jako doradca klienta.

Big data to dziś branżowy standard, a każdy sektor pracuje nad wydobyciem wszystkiego, co może, z repozytoriów nieustrukturyzowanych danych. Aplikacje Big Data w bankowości już teraz zmieniają branżę. Nadchodzi sztuczna inteligencja. Nie tylko wykorzystując zalety sztucznej inteligencji w wydobywaniu i strukturyzacji danych, które są w posiadaniu, sektory finansowe i bankowe wkraczają, aby wykorzystać te dane do poprawy relacji z klientami.

Bankowość i AI

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w branży bankowej do osiągania nowych poziomów w zarządzaniu relacjami z klientami.

Sektor ten wdraża to z poziomu gruntu, mając na celu przede wszystkim wspinanie się na wysokość w podejściach zorientowanych na klienta. Istotną częścią branży bankowej dotyczącą jej klientów jest zarządzanie relacjami z klientami, w tym komunikowanie się z nimi.

Bankowość zmieniła preferencje dotyczące odwiedzania lokalizacji wraz z wprowadzeniem bankomatów. Maszyny te umożliwiają wpłaty i wypłaty gotówki bezpośrednio komunikując się z punktami wejściowymi na urządzeniu, dzięki czemu w ogóle nie wymagają pomocy człowieka. Była to rewolucja, która doprowadziła do wzrostu i zapotrzebowania na sztuczną inteligencję.

Cyfryzacja i cyberzagrożenia

Bankowość ewoluuje pod względem cyfryzacji. Bankowość internetowa, bankowość mobilna, przekazy pieniężne w czasie rzeczywistym i podobne usługi zmieniły oblicze sektora w ciągu ostatnich dziesięcioleci. Wraz z tą cyfryzacją zwiększa się pojawiające się cyberzagrożenia.

Usługi te ponownie muszą być zabezpieczone przed działaniami cyberprzestępców, aby zapewnić zaufanie i bezpieczne transakcje między użytkownikami. Dzięki dostępności odpowiedniego wsparcia banki napotykają trudności w zakresie odpowiedniej siły roboczej, aby skierować potrzeby branży we właściwym kierunku.

Kiedy spotykają się sektory takie jak bankowość, telekomunikacja i technologie informacyjne, świat jest świadkiem mnóstwa cennych informacji o użytkownikach w sieci WWW. Każdy raport dowolnego użytkownika jest tak samo podatny na ataki, jak jest zabezpieczony. Cyberprzestępczość prowadzi do zakłóceń w praktykach, dlatego organy rządowe wprowadziły surowe przepisy mające na celu poprawę adekwatności sektora bankowego do przechowywania tych ogromnych danych, które posiada.

Obszary zastosowań

Sztuczna inteligencja pracuje nad personalizacją ludzkich doświadczeń z maszynami. Roboty zastępujące personel front-office w sektorze bankowym mają na celu zapewnienie nieprzerwanej, sumiennej i niezakłóconej wiedzy fachowej przez całą dobę, 7 dni w tygodniu .

Dzisiejsza bankowość jest świadkiem współpracy ludzi i maszyn. Ta współpraca ponownie otwiera drzwi do dostosowanych możliwości dla lepszych spotkań i świadczenia usług.

Korzyści

Przyczyny restrukturyzacyjne dla opisu, następujące korzyści są w użyciu:

• Ulepszone reakcje serwisowe
• Redukcja błędów ludzkich
• Spersonalizowane opcje w trakcie tworzenia
• Wzmocnienie bazy klientów poprzez zwiększenie satysfakcji i zaufania
• Skrócenie czasu podróży do lokalizacji

Banki przechwytują sztuczną inteligencję, administrując nią w codziennym przepływie pracy operacyjnej, włączając zmiany w wartościach, zatrudnieniu i wzorcach informacyjnych. Poniżej wymieniono niektóre obszary zastosowań sztucznej inteligencji w branży bankowej:

1. Udoskonalenie uczestnictwa konsumentów

Sztuczna inteligencja pomaga lepiej zrozumieć klientów. Dane zebrane na podstawie wyborów i preferencji klienta umożliwiają sztucznej inteligencji kierowanie maszynami do dekodowania kolejnych decyzji, a tym samym tworzenie spersonalizowanego kontenera informacji dla każdego klienta.

To z kolei jest pomocne dla banków w dostosowywaniu doświadczeń nabywców zgodnie z ich wyborami, co z kolei zwiększa satysfakcję i lojalność wobec instytutu.

Interaktywny system odpowiedzi głosowej (IVRS) to przykłady takich systemów opartych na sztucznej inteligencji, które obejmują pomoc głosową dla klientów. Prowadzi klientów, rozumiejąc ich zapytania we właściwym kierunku, przekierowując połączenia do odpowiedniego działu, a także pomagając im w transakcjach i innych kwestiach związanych z bankowością w czasie rzeczywistym.

2. Nadzór bogactwa

Te zindywidualizowane plany dla klientów nie tylko przynoszą korzyści bankom, zwiększając ich bazę klientów, ale także pomagają użytkownikowi zarządzać własnym majątkiem dzięki spersonalizowanym danym wejściowym i poradom w zakresie ryzyka i planów inwestycyjnych. Zaangażowanie obsługi klienta opartej na sztucznej inteligencji w celu spełnienia standardów obsługi klienta jest wyzwaniem w zróżnicowanym języku w krajach takich jak Indie.

3. Badanie danych w celu wzmocnienia obrony

Sztuczna inteligencja ma moc przepowiadania przyszłych trendów poprzez interpretację danych z przeszłości. Ta właściwość, połączona z uczeniem maszynowym, pomoże w tworzeniu prognoz opartych na danych, aby przeciwdziałać przypadkom prania kapitału i identyfikacji oszustw.

4. Aktualizacja bezpieczeństwa

Nietypowy wzorzec danych rozpoznający właściwość maszyn sterowanych sztuczną inteligencją pomaga bankom wzmocnić zabezpieczenia i rekomendować zmiany poprzez identyfikację luk w istniejących procesach. Zwodnicze wiadomości e-mail i raporty dzienników, wzorce naruszające przepływy procesów mogą być śledzone przez sztuczną inteligencję w celu zapewnienia lepszego bezpieczeństwa w istniejących metodach.

5. Łączenie emocji

Maszyny sterowane przez sztuczną inteligencję wykorzystują technologię, która identyfikuje emocje klientów na podstawie tekstu, którego używają do wprowadzania wymagań. Na tej podstawie urządzenia reagują, dopasowując tonalność i fabrykę słów używanych przez klienta. Pomaga w tym przetwarzanie języka naturalnego. Przeczytaj więcej o zastosowaniach przetwarzania języka naturalnego.

To nie tylko realistyczne doświadczenie, ale także pomaga bankom zaoszczędzić ogromne koszty zasobów ludzkich i dużej ilości czasu.

Chatboty to przykłady sztucznej inteligencji w bankowości, które zastępują scenki z recepcji w bankach. Te oparte na sztucznej inteligencji maszyny zapewniają klientom zdigitalizowane i spersonalizowane interaktywne doświadczenia wyższego poziomu. Dowiedz się więcej o tworzeniu chatbota za pomocą Pythona.

6. Wykorzystanie Bazy Wiedzy

Systemy oparte na sztucznej inteligencji w sektorze bankowym to ogromna skarbnica danych. Zawiera wszystkie szczegóły dla każdego użytkownika na pokładzie. Ta baza danych umożliwia bardziej skrupulatne podejmowanie decyzji w oparciu o ulepszanie modeli strategicznych i planów biznesowych. Repozytorium prowadzone przez sztuczną inteligencję jest odpowiednikiem ludzkiego eksperta od myślenia kognitywnego.

Wykrywanie twarzy i kamery działające w czasie rzeczywistym w bankomatach i inne tego typu interwencje pomagają bankom zwiększyć środki bezpieczeństwa i zapewnić jasny i wyraźny wgląd we wzorce zachowań użytkowników i stosowane techniki.

7. Kontrolowanie ryzyka

Ogromny bank danych dostępny z systemów opartych na sztucznej inteligencji pozwala bankom zarządzać ryzykiem poprzez analizę planów, badanie niepowodzeń z poprzednich strategii i eliminację błędów ludzkich.

Sztuczna inteligencja wkracza na korzenie procesów bezpieczeństwa bankowego, aby zaszyfrować każdy krok kodami uwierzytelniającymi transakcje, zapewniając firmom zrozumienie działań w zakresie przeciwdziałania oszustwom i praniu pieniędzy. Kontrole regulacyjne, takie jak Poznaj swoich klientów (KYC), pomagają zwiększyć środki bezpieczeństwa.

8. Ekspansja poprzez front-office

Oferując klientom spersonalizowane przewodniki finansowe i wzmacniając ochronę przed nieuczciwymi działaniami, sztuczna inteligencja toruje sobie drogę, wzmacniając nie tylko operacje front-office (interakcje z klientami), ale także mid-office (bezpieczeństwo) i rozwój back-endu (aplikacje do obsługi bankowej underwritingu).

Stojące przed nami wyzwania

1. Wiele banków staje przed wyzwaniem niechęci do doskonalenia lub dostosowywania się do nowych metod. Znormalizowane za pomocą ustalonych praktyk w konwencjonalny sposób, niektóre lokalizacje w miastach poziomu drugiego i trzeciego w całym kraju stoją przed tym wyzwaniem. Jednostkom tym brakuje również poziomu zaangażowania wymaganego do podnoszenia umiejętności siły roboczej i zasobów ludzkich.

2. Wobec braku danych wspierających wdrażanie zmian operacyjnych sektor bankowy stoi w obliczu rozdźwięku między potrzebą a reakcją klientów. Banki dostosowują się do przełącznika, który nie spełnia rzeczywistych wymagań mas.

3. Banki wykorzystujące sztuczną inteligencję w górę muszą nadążać za normami regulacyjnymi rządu. Rosnące usługi, takie jak bankowość internetowa i transakcje online, również podlegają przepisom dotyczącym prywatności, co wymaga zgodności ze strony banku.

4. Widoczny jest również brak szkoleń w dotychczasowej kadrze pracowniczej związanych z zaawansowanymi narzędziami i zastosowaniami wykorzystania AI w bankowości. Wraz z rosnącym wykorzystaniem sztucznej inteligencji istnieje wyraźne zapotrzebowanie na wykwalifikowaną siłę roboczą. Aby zapewnić wiarygodność posiadanym danym, potrzebni są biegli i doświadczeni inżynierowie w dziedzinach takich jak data science i uczenie maszynowe.

Wniosek

Rewolucja cyfrowa zmienia funkcjonalność każdego innego działającego dziś biznesu. Podobnie jak wszystkie odrębne branże, które koncentrują się na wykorzystaniu rewolucji w celu zwiększenia zysków, bankowość również znajduje się na terytoriach. Aplikacje i przykłady prezentują jasny obraz tego, co nas czeka z punktu widzenia korzyści wykorzystania sztucznej inteligencji w bankowości.

Ich koncentracja na zdobywaniu nowych wyżyn w poprawie relacji z klientami poprzez cyfryzację rośnie wraz z postępem. Chociaż z wyzwaniami, takimi jak cyberzagrożenia związane z cyberprzestępstwami, konwencjonalnymi metodami bankowymi, brakiem szkoleń itp., świat bankowości obrazuje usługi związane z technologią w operacjach bankowych na poziomie podstawowym.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.