English
Deutsch
Jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na sektor bankowy? Po pierwsze, pomaga instytucjom finansowym wejść na zupełnie nowy poziom w zakresie obsługi klienta. Po drugie, może być wykorzystywany do poprawy cyberbezpieczeństwa i wykrywania oszustw. Po trzecie, zapewnia nowy poziom personalizacji. Wreszcie, sztuczna inteligencja wpływa na bankowość, zmniejszając koszty operacyjne, a także zwiększając zwrot z inwestycji w marketing i pozyskiwanie klientów. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie czytaj dalej.
Spis treści
Wpływ sztucznej inteligencji na bankowość
Najlepszym sposobem na zrozumienie wpływu sztucznej inteligencji na sektor bankowy jest przeanalizowanie korzyści płynących z tej technologii. Dlatego przejrzyjmy je teraz.
Finanse
Na początek przyjrzymy się finansowemu wpływowi sztucznej inteligencji w sektorze bankowym. Jest on dość wielowymiarowy, więc spójrzmy na niego z każdej możliwej perspektywy.
Po pierwsze, spójrzmy na redukcja kosztów pozyskiwania klientów. Tutaj musimy wziąć pod uwagę wykorzystanie sztucznej inteligencji w bankowości ze względu na wdrażanie klientów. Sztuczna inteligencja, wraz z technologią biometryczną, jest wykorzystywana do przyspieszenia procesu i uczynienia go mniej uciążliwym, aktywnie zmniejszając wskaźniki rezygnacji. W ten sposób można zwiększyć zwrot z inwestycji w marketing (i sprzedaż), zamieniając więcej potencjalnych klientów w klientów. Jego wpływ jest doskonale zobrazowany przez Studium przypadku SGB - banku, dla którego wdrożyliśmy rozwiązanie eKYC, które zwróci się w ciągu zaledwie trzech lat!
Po drugie, musimy wziąć pod uwagę koszty operacyjne. Weźmy na przykład agentów obsługi klienta. Wspomagani przez sztuczną inteligencję mogą sprawniej poruszać się po regulacjach instytucji finansowejrozwiązując tym samym więcej zapytań. Skutkuje to mniejszym zapotrzebowaniem na agentów CS, co przekłada się bezpośrednio na oszczędności.
Po trzecie, istnieją Inteligentne rekomendacje produktów. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak te przygotowane przez nas w Ailleron, mogą zapewnić Twoim agentom inteligentne sugestie dotyczące sprzedaży w oparciu o dane klientów, zwiększając w ten sposób sprzedaż i zapewniając stabilniejszy strumień dochodów dla Twojej organizacji.
Wreszcie, Sztuczna inteligencja wpływa również na finansową stronę sektora bankowego, poprawiając ogólny proces podejmowania decyzji. Modele NLP mogą poprawić wykrywanie oszustw, segmentację konsumentów, a nawet przetwarzanie i bezpieczeństwo danych, zmniejszając koszty wymagane do wykonania tych czynności ręcznie.
Cyberbezpieczeństwo
Omawiając wpływ sztucznej inteligencji na bankowość, musimy wspomnieć o jej wpływie na bezpieczeństwo. Czasami może to być miecz obosieczny, choć w większości przypadków sztuczna inteligencja znacznie poprawia ogólne bezpieczeństwo danych i finansów.
Pierwszy przypadek wykorzystania sztucznej inteligencji w tym celu można zobaczyć w wykrywanie oszustw. Sztuczna inteligencja, po przeszkoleniu na odpowiednich danych, może wykrywać anomalie wskazujące na podejrzane transakcje lub działania na kontach klientów, pomagając w ten sposób szybciej je wykrywać i im zapobiegać. Jest to szczególnie ważne, gdy weźmie się pod uwagę wysokie opłaty finansowe, które mogą zostać nałożone na instytucję za niewystarczające środki zwalczania nadużyć finansowych.
Po drugie, sama sztuczna inteligencja może pomóc Chroń swoje dane. Po przeszkoleniu w tym celu jest w stanie wykrywać potencjalne próby cyberataków i ostrzegać zespoły o potencjalnych naruszeniach. W ten sposób można szybciej reagować i zdobywać zaufanie klientów, tak ważne przy pozyskiwaniu nowych klientów.
Dlaczego powiedzieliśmy, że jest to miecz obosieczny, skoro jest tak korzystny? Niestety, sama sztuczna inteligencja może stać się celem i zostać zasilona toksycznymi danymi, aby zakłócić Twoje operacje. Dlatego najpierw należy zapewnić bezpieczeństwo modeli, a dopiero potem można je wykorzystać do zwiększenia bezpieczeństwa danych.
Decyzje kredytowe
Wpływ AI może być również odczuwalny w innych sektorach bankowości i finansów, a mianowicie w kredytach. Specjalizujące się w nich organizacje często wykorzystują systemy AI-ML do zautomatyzować procesy podejmowania decyzji kredytowych i uczynić go bardziej dokładnym poprzez analizę dodatkowych danych, takich jak historia transakcji lub wykrywanie oszustw (jak wspomniano wcześniej). Jest to jednak podejście dość ryzykowne.
Chociaż w teorii takie systemy mogą być całkiem korzystne i wykonywać całodzienną pracę w ciągu kilku sekund, w praktyce naprawdę trzeba wziąć pod uwagę jak wdrożyć taką sztuczną inteligencję w swojej firmie. Jakakolwiek stronniczość w danych może mieć daleko idące konsekwencje; dlatego tak ważne jest, aby dokładnie inżynierować dane, a nawet wtedy całkowite pozbycie się ich może być niemożliwe. Dlatego też, chociaż takie rozwiązanie może być korzystne, będzie tak tylko wtedy, gdy będziesz go używać ostrożnie - na przykład do analizy dodatkowych informacji, które w przeciwnym razie nie zostałyby wzięte pod uwagę.
Ale z drugiej strony istnieje wiele instytucji, które wykorzystują sztuczną inteligencję do takich celów, więc zdecydowanie wpływa ona na ten obszar bankowości już teraz i powinna to robić w przyszłości.
Zarządzanie ryzykiem
Jeśli chodzi o podejmowanie decyzji, pożyczki nie są jedynym obszarem, na który sztuczna inteligencja ma wpływ w sektorze bankowym. Kolejną istotną zmianę można zaobserwować w ogólnym zarządzaniu ryzykiem, gdzie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do przewidywania... nieprzewidywalnego.
Przykładowo, takie systemy są wykorzystywane do analizy wahań kursów walut, a nawet przewidywania skutków klęsk żywiołowych. W ten sposób instytucje finansowe mogą podejmować bardziej świadome decyzje i ograniczać ryzyko związane z czynnikami zewnętrznymi.
Zrównoważony rozwój
To, czy sztuczna inteligencja jest zrównoważona, czy nie, jest kwestią dyskusji, ale z pewnością może pomóc bankom stać się "bardziej ekologicznymi". Jak dokładnie to działa?
Dzięki nowym regulacjom UE banki są zobowiązane do klasyfikowania swoich transakcji (i publikowania ich) w oparciu o to, czy są one przyjazne dla środowiska, czy nie. Wymaga to dużych możliwości przetwarzania danych - takich, które posiada sztuczna inteligencja.
Dzięki systemom opartym na sztucznej inteligencji banki mogą przetwarzać informacje uzyskane od swoich klientów komercyjnych i określać, które transakcje są rzeczywiście "zielone", a które nie, pomagając bankom stać się bardziej zrównoważonymi i zachować zgodność z przepisami UE.
Doświadczenie i satysfakcja klienta
Sztuczna inteligencja wpływa również na ogólne doświadczenie klienta i satysfakcję w sektorze bankowym. Podobnie jak korzyści finansowe, jest to wielowymiarowe.
Po pierwsze, ze względu na swoje możliwości przetwarzania danych, sztuczna inteligencja skraca czas wymagany dla większości procesówco prowadzi do skrócenia czasu realizacji i zadowolenia klientów. Odnosi się to do wszystkiego, od obsługi klienta (dzięki wykorzystaniu chatbotów) po decyzje kredytowe (jak wspomniano wcześniej).
Po drugie, Sztuczna inteligencja sprawia, że procesy te są łatwiejsze i wygodniejsze, zwłaszcza dla klientów z segmentów tylko cyfrowych lub tylko mobilnych. Inteligentne procesy eKYC, wideoboty i szeroko dostępna obsługa czatu (często wspomagana sztuczną inteligencją) pomagają klientom załatwiać sprawy bez wychodzenia z domu, co ma kluczowe znaczenie dla wielu młodszych konsumentów.
Po trzecie, Sztuczna inteligencja umożliwia personalizację na wysokim poziomie. Oznacza to dostarczanie klientom inteligentnych rekomendacji produktów, ale także dostosowanych treści, które są zgodne z ich priorytetami i oczekiwaniami, a tym samym budowanie lojalności i satysfakcji. Rozwiązania takie jak AI Prompter może dostarczać dopasowane odpowiedzi na pytania klientów znacznie szybciej niż tradycyjne sposoby komunikacji.
Wreszcie, możliwe jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do świadczenia dodatkowych usług budujących lojalność klientów. Weźmy na przykład nasz Rozwiązanie do klasyfikacji transakcji oparte na sztucznej inteligencji dla dużego polskiego banku. Dzięki naszemu modelowi ML byliśmy w stanie dokładnie sklasyfikować 92% transakcji, co pozwoliło naszemu klientowi lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów i zapewnić im bardziej adekwatne rekomendacje, a tym samym zwiększyć satysfakcję klientów.
Wnioski
Wpływ sztucznej inteligencji w sektorze bankowym można zaobserwować w niemal każdym aspekcie działalności instytucji finansowych. Od redukcji kosztów, automatyczne przetwarzanie dokumentów Sztuczna inteligencja już teraz pomaga we wszystkich tych aspektach, od zwiększania zysków po wzmacnianie bezpieczeństwa, wspieranie procesu decyzyjnego i zapewnianie dostosowanych do potrzeb klientów doświadczeń. Dlatego zalecamy jak najszybsze wdrożenie sztucznej inteligencji. Czujesz, że potrzebujesz pomocy? Kontakt - z przyjemnością zaprojektujemy, wytrenujemy i wdrożymy dla Ciebie najnowocześniejszy model sztucznej inteligencji!
Możesz również przeczytać: Big Data w sektorze bankowym i usługach finansowych: przypadki użycia i wyzwania
