Как ИИ меняет банкинг по всему миру

Отраслевые изменения

Те банки, которые решили идти в ногу со временем, находятся под огромным давлением на нескольких фронтах сразу. Им нужно не просто успевать за всеми современными достижениями, но и внедрять передовые инновации, не нарушая закон. Как же это можно сделать максимально эффективно?

Банки должны вкладываться в стартап-инкубаторы и различные финтех-лаборатории, выкупая лучшие разработки. Также они обязаны использовать чат-ботов с ИИ и при этом не бояться расширяться и совершенствоваться во всем, что касается инноваций.

Вот некоторые инновации, которые будут формировать новую банковскую область в ближайшие несколько лет:

• система поддержки принятия решений и усовершенствованные алгоритмы, которые автоматизируют процессы, являющиеся когнитивными по своей природе;
• расширенные возможности самообучения нейросетей;
• комплексная генерация когнитивных гипотез и расширенная прогностическая аналитика.

Всплеск ИИ-разработок в банкинге

Сегодня банки борются за снижение затрат, повышение маржи и превышение ожиданий клиентов благодаря внедрению персонализированного опыта. Учитывая объемы работы, без разработок на базе искусственного интеллекта им не обойтись.

Согласно опросу, проведенному Национальным институтом бизнес-исследований, более 32% финучреждений используют ИИ в сфере распознавания голоса и предиктивной аналитики. Все больше популяризируется ПО с открытым исходным кодом, что дает еще больше возможностей для улучшения работы. Современный постоянно меняющийся мир позволяет банковскому сектору использовать и интегрировать разработки на базе искусственного интеллекта практически куда угодно.

Цифровые помощники и чат-боты полностью изменили впечатления клиентов от «общении с банком»: теперь им не нужно идти в учреждение или подолгу ждать ответа оператора, так как бот ответит в течение нескольких секунд, где бы вы ни находились.

ИИ в банковском обслуживании клиентов

Автоматизированное обслуживание клиентов с помощью продуктов с ИИ только набирает обороты. Теперь система может анализировать данные со всех подключенных девайсов клиента и предлагать ему максимально релевантные услуги. Также благодаря постоянному самообучению нейросети могут максимально точно проконсультировать любого клиента, так как они уже «знают», какие фразы подобрать, чтобы он все понял.

С введением разработок на базе искусственного интеллекта улучшается персонализированное управление активами. Например, клиент хочет купить новый автомобиль: приложение должно предоставить ему руководство по оплате кредита, базирующееся на доходах и расходах заемщика. Таким образом он сможет заранее распланировать свой бюджет.

Кроме этого, чат-боты все чаще заменяют онлайн-консультантов, отвечая на часто задаваемые вопросы, чем экономят время клиентам и деньги финансовым учреждениям.

Борьба с мошенничеством и управление рисками

Мошенничество в интернете представляет очень серьезную проблему для бизнеса, который переходит в онлайн, так как здесь из-за огромного количества данных просто невозможно осуществлять все вручную. Именно поэтому большинство банков стремятся использовать машинное обучение и прогнозную аналитику для проверки всех транзакций в режиме реального времени.

Благодаря сканированию транзакций на наличие подозрительных отличий от шаблонных, банки ежесекундно пресекают огромное количество финансовых преступлений.

Кредитная оценка

Кредитование является критически важным бизнесом для банков, так как как прямо и косвенно затрагивает практически все части экономики. По сути, кредитование можно рассматривать как проблему больших данных, которую невозможно оптимизировать без работы с большими данными. Одним из критически важных аспектов является проверка кредитоспособности отдельных лиц или предприятий. Чем больше данных о заемщике, тем лучше вы сможете оценить его кредитоспособность.

Обычно сумма кредита привязывается к вашей кредитной истории, размеру кредита и будущей инфляции. Потенциал ИИ в том, что он может анализировать все это за доли секунды и вынести дополнительный вердикт, ориентируясь на другие параметры.

Управление инвестициями

Банки все больше полагаются на машинное обучение для принятия более разумных инвестиционных решений в режиме реального времени от имени своих инвесторов и клиентов. Эти алгоритмы могут работать разными способами: все зависит от того, что именно вам нужно. Данные становятся частью «древа принятия решений», что позволяет экспериментировать с принимаемыми решениями до тех пор, пока вы не найдете идеальное для конкретного клиента. Именно поэтому банки так нацелены на использование ИИ-разработок, потому что они заметно ускоряют этот процесс и предлагают тот вариант, который принесет максимальную прибыль инвесторам.

Как видим, сегодня финансовым учреждениям просто не обойтись без искусственного интеллекта и нейросетей. Но получится ли у них внедрить инновации так быстро, как они этого хотят, и примут ли это консервативно настроенные клиенты? Совсем скоро мы это узнаем.

Fintech News