Nadejście inteligentnej automatyzacji i jak to ułatwia bankowość

Automatyzacja istnieje od dawna, powiedzmy, od rewolucji przemysłowej, która zautomatyzowała wiele procesów i zmniejszyła wysiłek ludzki. Inteligentna automatyzacja idzie o krok dalej, ponieważ automatyzacja nie tylko zmniejsza fizyczne, ale także psychiczne obciążenie ludzi. Znalazł zastosowanie w branżach zajmujących się olbrzymimi ilościami danych i powstałych przy jej wykorzystaniu rozwiązań, z których bankowość jest jednym z największych dobrodziejów.

Wdrożenie Know Your Customer/Client znacząco pomogło mieszkańcom Indii w zachowaniu nawyków związanych z wydawaniem pieniędzy i zarządzaniem. Co więcej, banki uznały, że jest to coraz bardziej pomocne w kontrolowaniu prania pieniędzy. Firmy każdej wielkości stosują procedury KYC, aby chronić siebie i swoich klientów.

Na początku tego roku Reserve Bank of India zezwolił nawet bankom i innym dostawcom usług finansowych regulowanym przez bank centralny na przeprowadzanie opartego na wideo uwierzytelniania KYC w celu ustalenia tożsamości nowego klienta podczas onboardingu, co wydaje się, że PayTM z łatwością wdrożył.

Źródło

Na całym świecie branża bankowa wydała w 2019 r. prawie 30 miliardów dolarów na narzędzia i oprogramowanie do analizy danych i biznesu. Ten sektor był również sektorem, w którym technologia AI została przyjęta najszybciej niż jakakolwiek inna, jak wynika z raportu UBS Evidence Lab, w którym 75% respondentów w bankach, których aktywa przekraczają 100 miliardów dolarów, twierdzą, że obecnie wdrażają strategie AI, a tylko 46% w bankach z aktywami poniżej 100 miliardów dolarów.

Źródło

Jak widzimy to w realizacji?

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

Jest podstawowym elementem sektora bankowego, mimo że jest raczej niezauważany. RPA pomaga bankom operować na smartfonach w tworzeniu wydajniejszego systemu bankowości mobilnej, a nawet w świadczeniu usług osobiście w różnych oddziałach. Patrząc z perspektywy człowieka, sztuczna inteligencja to mózg, a RPA to oczy i ręce.

RPA pozwala na wydajne, powtarzalne procesy i gromadzenie danych, podczas gdy sztuczna inteligencja służy do interpretacji tych danych i rejestrowania zmieniających się zachowań, aby odpowiednio zareagować. W bankowości systemy te pomogłyby w przeglądzie dokumentów finansowych i ograniczyły możliwość błędu ludzkiego.

Dowiedz się więcej: 4 najlepsze przykłady sztucznej inteligencji w codziennym życiu

Źródło

Źródło

RPA+AI

W połączeniu z RPA sztuczna inteligencja może replikować proste, złożone i pracochłonne czynności, które wymagają specjalistycznej oceny lub podejmowania trudnych decyzji w większej skali, szybkości i dokładności niż ludzie. System AI może przeglądać dokumenty w ciągu kilku sekund i jest mniej podatny na błędy. System może ograniczyć błędy w obsłudze pożyczek, z których wiele powoduje interpretację tysięcy nowych umów hurtowych rocznie z powodu błędu ludzkiego.

Roboty z AI

• pracuj 24x7 z najwyższą dokładnością przy najniższych kosztach.
• pozwala na dodanie większej liczby robotów jednym kliknięciem w godzinach szczytu Twojej firmy.
• generuj pełne ścieżki audytu dla każdego procesu, aby pomóc w osiągnięciu zgodności procesu i zmniejszeniu ryzyka biznesowego.
• obniżyć koszty o 30–70%, a także skrócić czas realizacji z dni do godzin lub minut.

Źródło

Banki i inne instytucje finansowe, które korzystają z RPA, przekonały się na własne oczy, jak ta technologia AI jest zarówno energooszczędna, jak i opłacalna.

Na przykład w 2017 r. firma DBS nawiązała współpracę z IBM w celu zwiększenia skali Centrum Doskonałości (COE) w zakresie RPA, podkreślając rosnące pragnienie instytucji finansowych, aby rozszerzyć RPA poza operacje zaplecza. Zaledwie pięć miesięcy po uruchomieniu DBS zoptymalizował już ponad 50 złożonych procesów biznesowych. A HDFC Bank korzysta z chatbota opartego na sztucznej inteligencji, „Eva” (co oznacza Electronic Virtual Assistant), zbudowanego przez Senseforth AI Research z siedzibą w Bengaluru. Od momentu uruchomienia w marcu tego roku Eva odpowiedziała na ponad 2,7 miliona zapytań klientów, skontaktowała się z ponad 530 000 unikalnych użytkowników i przeprowadziła 1,2 miliona rozmów.

Źródło

Chatboty

Chatboty stały się oczekiwaną częścią doświadczenia klienta we wszystkich branżach. Według ankiety przeprowadzonej przez LivePerson, 67% klientów preferuje interakcję z chatbotami, które zapewniają obsługę klienta, ze względu na szybkie i sprawne załatwienie problemu. Jedną z kluczowych zalet chatbotów w branży bankowej jest to, że są one zaprojektowane zarówno jako asystenci głosowi dla klientów, którzy wolą dzwonić, jak i asystenci wiadomości ze spersonalizowaną treścią, która natychmiast reaguje na żądanie klienta.

Źródło

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

Inteligentna Automatyzacja Procesów (IPA)

Inteligentna automatyzacja procesów (IPA), która zmienia zasady gry, jest w stanie zrozumieć dane strukturalne i nieustrukturyzowane. W przeciwieństwie do RPA, IPA może określić kontekst tekstu i obrazów oraz powtórzyć, aby ułatwić świadome podejmowanie decyzji. Oferuje jedno rozwiązanie do przyjmowania, rozumienia i digitalizacji dokumentów ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Pozwala to na kompleksową automatyzację typowych procesów opartych na dokumentach, w tym analizy umowy, on-boardingu klienta, underwritingu komercyjnego, analizy dokumentów finansowych, przetwarzania kredytów hipotecznych, przeglądów formularzy rozliczeniowych, analizy roszczeń ubezpieczeniowych i wielu innych. Dzięki funkcjom inteligencji kognitywnej IPA może zrozumieć tekst, obrazy, dokumenty i dokonywać dokładnych ocen w oparciu o otaczający kontekst.

Źródło

Jak wygląda przyszłość?

Automatyzacja nie tylko ułatwia bankom, ale także użytkownikom końcowym, zwłaszcza w środku pandemii, która trwała ponad 6 miesięcy tego roku. Choć gospodarki próbują się ożywić, inteligentna automatyzacja jest wsparciem, na którym sektor finansowy może liczyć, aby funkcjonować w tym niepewnym czasie, dostarczając klientom łatwych sposobów bankowania, aby zabezpieczyć poszczególne gospodarki, w końcu jedna kropla sprawia, że Ocean.

Widocznymi przykładami obszarów bankowości, które bezpośrednio skorzystały z inteligentnej automatyzacji, są pożyczki komercyjne i operacje regulacyjne, takie jak KYC i przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML) .

Dzięki wykorzystaniu ML i RPA, danych z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych dokumentów kredytowych do przetwarzania ryzyka i kwalifikowalności pożyczki, obserwuje się przyspieszenie o co najmniej 30%.

Stwierdzono, że w celu identyfikacji fałszywych alarmów w wynikach przesiewania nazw, użycie RPA i ML do automatyzacji wprowadzania danych do aplikacji AML, takich jak LexisNexis, przyniosło sprawdzone rezultaty. Dzięki KYC zmniejszono ponad 25% wysiłku związanego z operacjami onboardingu klientów.

Integracja zaawansowanej sztucznej inteligencji może zwiększyć ich zdolność do odpowiadania na 60% standardowych zapytań za pomocą automatycznych wiadomości e-mail, w przeciwieństwie do 20% zasięgu, który obecnie oferują. Pandemia najprawdopodobniej zmieni sposób, w jaki banki pracują i kontaktują się z klientami, teraz iw przyszłości. Przetrwają te placówki, które będą w stanie zareagować i dostosować się najszybciej. To jest nowa norma.

Dowiedz się więcej: Możliwości kariery w sztucznej inteligencji: lista różnych ról zawodowych

Zawijanie

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i 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 rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań , status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.