Zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości i finansach
AI has woven itself into the daily fabric of our lives – transforming industries in ways we could only imagine a few years ago. Denying its importance would be shortsighted: the banking and finance sector in particular has seen huge change thanks to FinTech innovations, bringing a host of benefits to both stakeholders and customers alike.
Cyberbezpieczeństwo i wykrywanie oszustw
Every day, millions of transactions flow through the banking system: people pay bills, deposit money, withdraw funds, cash checks, and more. Behind the scenes, banks are in a constant race to stay ahead of cybercriminals – ramping up their security efforts to protect operations and assets and to stop fraudulent activities before they even have a chance to happen.AI is now a key player in this high-stakes game. Banks can use the potential of artificial intelligence to improve digital payments, detect software vulnerabilities, identify suspicious customer behavior all while reducing the risk of scams. Machine learning – a subset of AI – helps detect and prevent illegal actions like email phishing, credit card and mobile fraud, identity theft, and fake insurance claims.Weźmy na przykład duński Danske Bank, który niedawno zaktualizował swoje przestarzałe oprogramowanie do wykrywania oszustw za pomocą nowoczesnych algorytmów sztucznej inteligencji. Dzięki zdolności ML do analizowania przeszłych transakcji (takich jak dane osobowe, dane, adres IP, lokalizacja itp.), bank odnotował 50% wzrost dokładności wykrywania oszustw i 60% zmniejszenie liczby fałszywych alarmów. Ponieważ banki są głównymi celami hakerów, powszechne stosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie. Technologie te pomagają organizacjom finansowym szybko reagować na zagrożenia cyfrowe, wzmacniając ich obronę przed cyberatakami, zanim zagrożą one systemom wewnętrznym, pracownikom lub klientom.Chatboty
Wykorzystanie chatbotów w bankowości jest jednym z prostszych przykładów wdrożenia sztucznej inteligencji. Po wdrożeniu będą one dostępne przez całą dobę, w przeciwieństwie do ludzkich pracowników z ustalonymi harmonogramami i potrzebą regularnych przerw. Chatboty nie tylko udzielają uniwersalnych odpowiedzi na zapytania: uczą się na podstawie interakcji z klientami, gromadząc wiedzę, która pozwala im przewidywać potrzeby użytkowników i odpowiednio dostosowywać swoje odpowiedzi. Integrując chatboty oparte na sztucznej inteligencji z aplikacjami bankowymi, menedżerowie mogą mieć pewność, że ich klienci otrzymują spersonalizowaną obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, z produktami i usługami dostosowanymi do indywidualnych potrzeb.An example of a successful chatbot can be seen in the form of Erica: an AI-powered virtual assistant from the Bank of America. Since 2019, Erica has handled over 50 million customer requests – from helping clients reduce their credit card debt to updating card security.Decyzje dotyczące pożyczek i kredytów
Banki korzystają obecnie z szerokiej gamy inteligentnych narzędzi, aby poprawić dokładność, precyzję i rentowność swoich decyzji kredytowych i pożyczkowych. Konwencjonalne oprogramowanie bankowe często nie spełnia swoich zadań, nękane błędami, nieścisłościami w historii transakcji i błędną klasyfikacją wierzycieli. Organizacje finansowe muszą ściśle monitorować historie kredytowe i referencje klientów przy udzielaniu kredytów i ocenie wypłacalności osób fizycznych lub firm. Systemy oparte na sztucznej inteligencji analizują wzorce zachowań klientów, aby podejmować oparte na danych decyzje dotyczące zdolności kredytowej, niezwłocznie ostrzegając banki o wszelkich podejrzanych lub ryzykownych działaniach.Doświadczenie klienta
Klienci oczekują intuicyjnego i łatwego w obsłudze korzystania z aplikacji bankowych. Minęły już czasy, gdy odwiedzanie oddziału banku było konieczne do prostych transakcji, takich jak wpłaty i wypłaty, dzięki wygodzie bankomatów.Nowadays – with a more tech-savvy population – banks need to continuously innovate to provide quick and secure digital payment solutions. AI helps to reduce the time needed to record KYC information and eradicate errors, streamlines fast product time-to-market, and proactively addresses pre-launch issues before they arise.Gdyby tego było mało, ubieganie się o pożyczkę osobistą nigdy nie było łatwiejsze. Klienci nie muszą już męczyć się z ręcznym wypełnianiem wniosków: AI i ML w FinTech skracają czas zatwierdzania, przechwytując precyzyjne i wolne od błędów dane dotyczące kont klientów.Zarządzanie ryzykiem
Wahania kursów walut, wstrząsy polityczne, klęski żywiołowe i konflikty zbrojne mogą wywołać fale uderzeniowe w systemach finansowych i bankowych. W burzliwych czasach podejmowanie mądrych decyzji inwestycyjnych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania się na powierzchni i uniknięcia strat finansowych. W tym miejscu do gry wkracza sztuczna inteligencja – zapewniając przydatny przegląd bieżących wydarzeń, prognozując przyszłe trendy i przewidując, co nas czeka, sztuczna inteligencja pomaga inwestorom pewnie poruszać się po niepewnych wodach. Sztuczna inteligencja może również pomóc w ustaleniu, czy klient będzie w stanie spłacić pożyczkę, analizując wzorce zachowań, historię kredytową i dostępne dane osobowe.Zgodność z przepisami
FinTech stands out as one of the most heavily regulated sectors in the global economy. Governments play a big role as the primary watchdogs – monitoring and overseeing banks to prevent financial crimes, money laundering, and tax evasion.Legal requirements and standards shift frequently – meaning banks need to maintain well-informed, agile departments dedicated to researching and implementing ever-changing financial legislation. When done manually, this process is both time-consuming and costly. Enter AI: using the power of deep learning and NLP), AI systems can quickly analyze new regulations and assess compliance requirements, making sure organizations meet all external laws as well as internal policies. While AI isn’t a substitute for a skilled human compliance analyst, it can pinpoint critical or ambiguous aspects of regulation and safeguard the company against legislative risks.Analityka predykcyjna
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analityki predykcyjnej jest trochę jak posiadanie wysoce intuicyjnego asystenta, który może wskazać trendy i korelacje, które ludzie lub konwencjonalne technologie często przeoczają. Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w analizie języka naturalnego i semantyce ogólnego przeznaczenia, dzięki jej zdolności do szybkiego wykrywania określonych wzorców i korelacji danych. Jest to przełom dla sektora bankowego: analizy predykcyjne pomagają instytucjom finansowym zdefiniować niewykorzystane możliwości sprzedaży, dostarczać wskaźniki oparte na danych i ujawniać specyficzne dla branży spostrzeżenia, które mogą znacznie zwiększyć przychody.Dlaczego sektor bankowy powinien korzystać ze sztucznej inteligencji?
Świat bankowości szybko zmienia się w kierunku modeli skoncentrowanych na kliencie, które mają na celu zaspokojenie potrzeb i oczekiwań każdego klienta. Dzisiejsi klienci chcą, aby ich banki były dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, oferując innowacyjne narzędzia i funkcje, które sprawiają, że korzystanie z bankowości jest bezproblemowe. Aby sprostać tym oczekiwaniom, banki muszą najpierw stawić czoła wewnętrznym wyzwaniom, takim jak starsze systemy oprogramowania, rozdrobnione silosy danych, ograniczone budżety i niska jakość aktywów. Gdy te przeszkody zostaną ominięte, banki będą o krok bliżej do wykorzystania sztucznej inteligencji do rozwiązywania codziennych problemów.Sztuczna inteligencja nie tylko zapewnia niezrównane cyberbezpieczeństwo, ale także sprawia, że usługi finansowe są wygodniejsze i oszczędzają czas zarówno klientów, jak i pracowników.
Wyzwania związane z szerszym zastosowaniem sztucznej inteligencji w finansach i bankowości
It goes without saying that AI comes with a package of countless benefits – but its widespread adoption is hindered by various issues such as credibility gaps and security risks that loom large. A holistic strategy and comprehensive approach to AI and machine learning in finance can significantly decrease these risks, increasing the likelihood of success and the financial gains that come with it. As decision-makers navigate the exciting world of AI in finance, they might encounter a number of common obstacles, outlined as follows.
Bezpieczeństwo danych
AI collects, stores, and handles huge amounts of sensitive personal information – meaning that it’s imperative for financial institutions to establish protection measures to prevent data breaches and unauthorized access. Banks should prioritize ironclad data protection systems when handling large volumes of AI-related information in order to eliminate any risks and to keep confidential information secure.Brak danych wysokiej jakości
Insufficient data quality poses a big challenge for FinTech companies. Without well-organized data, applying insights to real-life situations is close to impossible if it doesn’t correspond to current realities. Additionally, data that differs from the machine-readable format can lead to unpredictable behaviors in AI models.Banks looking to adopt artificial intelligence should modify – and, if necessary, overhaul – their data policies and introduce more order in data flows.Kwestie wytłumaczalności
Ponieważ oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji eliminuje błędy i oszczędza czas, jest szeroko stosowane w procedurach decyzyjnych. Niestety, mogą one mieć uprzedzenia wynikające z wcześniejszych błędów ludzkich osądów. Może to oznaczać, że reputacja banku może być zagrożona, jeśli drobne rozbieżności w sztucznej inteligencji eskalują i powodują problemy na dużą skalę. Wszystkie dane zaangażowane w scenariusze AI powinny być jasne i przejrzyste, nie pozostawiając miejsca na potencjalne rozbieżności.Jak Innowise może przyspieszyć Twoją przygodę ze sztuczną inteligencją?
For almost two decades, Innowise has been at the forefront of pioneering technologies that elevate businesses to new heights. We take full advantage of the power of artificial intelligence, delivering advanced solutions including but not limited to voice assistants, NLP-enabled content analysts, customer behavior analysis, fraud detection software, and much more. With our support and expertise, your organization gains access to the tools that guarantee the safety of your financial assets – resulting in unparalleled security and convenience for both you and your customers.
