Tekoäly on täydellinen työkalu pankeille pysyäkseen kilpailukykyisinä Fintechin kanssa

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Tekoäly on täydellinen työkalu pankeille pysyäkseen kilpailukykyisinä fintechin PlatoBlockchain Data Intelligencen kanssa. Pystysuuntainen haku. Ai.

Pankit ovat vanhentumassa tänään, erityisesti fintech-sektorin nopean nousun myötä, jonka tavoitteena on tarjota tehokkaampi, halvempi ja käyttäjälähtöinen vaihtoehto perinteisille rahoituspalveluille.

Perustuu
Statistan tiedot, uuspankeilla Euroopassa oli 11.1 %:n markkinaosuus pankkialalla, kun taas niiden yhdysvaltalaisten pankkien osuus kaikista pankkitileistä oli 15.5 % vuonna 2023. Uuspankkitoiminnan kokonaisarvolla
ennustetaan kiihtyvän Vuoden 2024 6.37 biljoonasta dollarista 10.44 biljoonaan dollariin vuoteen 2028 mennessä 13.15 %:n CAGR:llä nämä fintech-aloitusyritykset ovat merkittävä uhka perinteisille pankeille.

Samaan aikaan pankeilla on edessään lukuisia haasteita, jotka voivat edelleen heikentää niiden kilpailukykyä. Sääntelyn tiukentuminen ja automaation puute aiheuttavat merkittäviä ongelmia, ja rahoituslaitosten on omaksuttava uusia teknologioita niiden ratkaisemiseksi.

Manuaalinen työ ja sääntelyn muutokset rasittavat pankkeja raskaasti

Jälkeen viime vuoden pankkihäiriöistä, sääntelyviranomaiset pyrkivät ottamaan käyttöön tiukempia toimenpiteitä rahoituslaitoksille estääkseen pankkien romahtamisen
ja suojella kuluttajia. Esimerkki tästä on Basel III -loppupeli, Baselin komitean ehdottama viimeinen toimenpidekokonaisuus rahoituslaitosten tehostamiseksi
sääntely, riskienhallinta ja valvonta.

Lisääntyneiden säännösten ja tiukempien sääntöjen myötä pankkien on haastavampaa ja kalliimpaa täyttää viranomaisten vaatimukset. Heidän on palkattava kalliita asiantuntijoita ja omistettava ylimääräisiä henkilöresursseja vaatimusten noudattamiseen, mikä on pankkien toimintaa.
asiakkaiden perehdytysryhmiä viettävät 91 % ajastaan operatiivisten tehtävien ohella.

Lisäksi automaation puute esimerkiksi asiakaspalvelussa ja luottopisteydessä aiheuttaa pankeille merkittävää manuaalista työtä. Tämä vaatii paljon työntekijöitä ja lisää laitoksen kustannuksia.

Pysyäkseen merkityksellisinä ja kilpailukykyisinä fintech-yritysten kanssa pankkien on luovuttava historiallisesti varovaisesta lähestymistavastaan ja omaksuttava uusia teknologioita, kuten tekoäly. Itse asiassa peruuttaa tiedot osoittivat, että tekoälyn käyttö
voisi lisätä pankkisektorin tulot jopa biljoonalla dollarilla vuoteen 1 mennessä.

Joten miten pankit voivat hyödyntää tekoälyä teknologisessa kehityksessään?

Laadukasta tehokkuutta pienemmillä käyttökustannuksilla

Pankkien tulisi tutkia tekoälyn mahdollisia käyttötapauksia AML-säännösten noudattamiseksi ja petosten havaitsemiseksi.

Nykyään AML-yhteensopivuus vaatii tiukkaa menettelytapojen noudattamista ja hahmontunnistusta, mikä on rutiinia ja vaatii jatkuvaa huomiota. Ja nykyiset menetelmät, kuten tapahtumavalvontajärjestelmät, ovat resursseja vaativia ja tehottomia, mikä johtaa usein lukuisiin
vääriä positiivisia hälytyksiä.

Tekoäly pystyy selviytymään AML-yhteensopivuudesta ja petosten havaitsemisesta paljon tehokkaammin kuin ihmiset paljon pienemmillä käyttökustannuksilla ja nopeammilla vasteajoilla. Yhdessä koneoppimisen kanssa tekoälytyökalut voivat jatkuvasti oppia ja löytää uutta, enemmän
kykeneviä tapoja havaita rikkomukset.

Toisin kuin yleisesti uskotaan, tekoäly- ja ML-työkalujen käyttö tällaisiin tehtäviin ei poista ihmisen tarvetta tarkistaa loppuvaihetta. Itse asiassa sääntelyviranomaiset valtuuttavat sääntöjen noudattamisesta vastaavan toimihenkilön tekemään taloudellisen päätöksen näissä tapauksissa.

Yleisen käsityksen vastakohtana on huomattava, että tekoälytyökalujen käyttöönotto pankkien prosesseissa ei korvaa työntekijöitä. Sen sijaan he auttavat heitä ammatillisissa tehtävissään parantaakseen heidän tuottavuuttaan. Tekoäly tahtoo
suorittaa prosessin resurssiintensiivisimmän osan, jolloin työntekijä tarkistaa ja viimeistelee sen lopussa.

Lisäksi pankit voivat hyödyntää tekoälyä tehostaakseen asiakastuki- ja riskianalyysitiimiensä tehokkuutta ja alentaakseen kustannuksia. Myös suuret kielimallit voivat tarjota ratkaisun perinteisten sääntöpohjaisten chatbottien tarjoamiin alipalveluihin. He voivat olla vuorovaikutuksessa
asiakkaiden kanssa nopeammin ja räätälöityjen viestien avulla, mukaudu jokaiseen käyttäjään, toimi 24/7 ja opi jatkuvasti parantamaan viestinnän laatua. Esimerkiksi,

McKinsey on kehittynyt virtuaalinen tekoälyasiantuntija, joka voi tarjota henkilökohtaisia vastauksia omistusoikeudellisten tietojen ja yrityksen omaisuuden perusteella.

Sama koskee asiakasriskien arviointia ja luottoluokitusta. Saatavilla olevan historiallisen tiedon perusteella generatiivinen tekoäly tekee tarkemman arvion asiakkaasta riskimallin mukaan. Lopulta se suorittaa tällaiset tehtävät sekunneissa
kuin, kuten nykyään usein tapahtuu, päivissä.

Seuraavat suuret tulevaisuuden AI-pankkitrendit

Tulevina vuosina tekoälyn odotetaan yleistyvän rahoituslaitoksissa. Tänä aikana useimmat pankit pyrkivät automatisoimaan kaikki rutiinipankkiprosessit tekoälyn avulla. Tällä hetkellä rahoituslaitokset
jakaa 60–80 prosenttia palkkalistoistaan tai enemmän tehtäviin, joihin generatiivinen tekoäly todennäköisesti vaikuttaa.

Tästä syystä pankkien alemman tason määrä vähenee voimakkaasti, jolloin pankit voivat leikata merkittävästi toimintakulujaan. Loput ammattilaiset pystyvät parhaiten hyödyntämään tekoälyä työnsä tehostamiseksi ja suorittamiseksi
prosesseja, kuten AML-yhteensopivuus ja petosten havaitseminen.

Tekoälyn käyttöönoton myötä pankit tehostavat rahanpesun ja petosten torjuntaa. Lisäksi generatiivisen tekoälyn käyttö asiakastuessa tarjoaa yksilöllisemmän lähestymistavan, joka luo jokaisen asiakkaan tarpeisiin räätälöidyn kokemuksen.
tarpeet ja mieltymykset.