AI er det perfekte verktøyet for banker å forbli konkurransedyktige med Fintechs

Publisert av Platon

Følgere: 0

AI is the perfect tool for banks to remain competitive with fintechs PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Banker er i ferd med å bli utdaterte i dag, spesielt med den raske fremveksten av fintech-sektoren som har som mål å tilby et mer effektivt, billigere og brukersentrert alternativ til konvensjonelle finansielle tjenester.

Basert på
Statistas data, hadde neobanker i Europa en markedsandel på 11.1 % i banknæringen, mens deres USA-baserte motparter sto for 15.5 % av alle bankkontoer i 2023. Med total transaksjonsverdi for neobanking
anslått å stige fra 2024s 6.37 billioner dollar til 10.44 billioner dollar innen 2028 med en CAGR på 13.15 %, representerer disse fintech-startupene en betydelig trussel mot tradisjonelle banker.

Samtidig står bankene overfor en rekke utfordringer som kan svekke deres konkurranseevne ytterligere. Strengere regulering og mangel på automatisering byr på betydelige problemer, og finansinstitusjoner må ta i bruk ny teknologi for å løse dem.

Manuelt arbeid og reguleringsendringer setter store belastninger på bankene

Følgende fjorårets bankkonkurs, regulatorer tar sikte på å innføre strengere tiltak for finansinstitusjoner for å forhindre bankkollaps
og beskytte forbrukerne. Et eksempel på dette er Basel III sluttspill, et siste sett med tiltak foreslått av Basel-komiteen for å styrke finansinstitusjonenes
regulering, risikostyring og tilsyn.

Med flere reguleringer og strengere regler blir det mer utfordrende og kostbart for bankene å oppfylle regulatorenes krav. De må ansette dyre spesialister og dedikere ekstra menneskelige ressurser til overholdelse, en aktivitet som bankene
kundeonboarding-team allerede bruke 91 % av tiden sin på ved siden av operative oppgaver.

I tillegg resulterer mangelen på automatisering på områder som kundeservice og kredittscoring i betydelig manuelt arbeid for bankene. Dette krever mange ansatte og øker institusjonens utgifter.

For å holde seg relevante og konkurransedyktige med fintechs, må bankene gå bort fra sin historisk forsiktige tilnærming og omfavne nye teknologier som AI. Faktisk, oppheve data viste at bruken av kunstig intelligens
kunne øke banksektorens inntekter med opptil 1 billion dollar innen 2030.

Så hvordan kan banker utnytte kunstig intelligens i sin teknologiske utvikling?

Superladet effektivitet til reduserte driftskostnader

Banker bør utforske AIs potensielle brukstilfeller for AML-overholdelse og svindeloppdagelse.

I dag krever AML-overholdelse streng overholdelse av prosedyrer og mønstergjenkjenning, en oppgave som er rutinemessig og krever konstant oppmerksomhet. Og nåværende metoder, som transaksjonsovervåkingssystemer, er ressurstunge og ineffektive, noe som ofte fører til mange
falske positive varsler.

AI kan takle AML-samsvar og svindeldeteksjon mye mer effektivt enn mennesker til mye lavere driftskostnader og med raskere responstider. Kombinert med maskinlæring kan verktøy for kunstig intelligens kontinuerlig lære og finne nytt, mer
dyktige måter å oppdage brudd på.

I motsetning til hva mange tror, eliminerer ikke bruk av AI- og ML-verktøy for slike oppgaver behovet for et menneske for å verifisere det siste stadiet. Faktisk gir regulatorer mandat til en overholdelsesansvarlig å ta den økonomiske avgjørelsen i disse tilfellene.

I motsetning til populær tro, må det bemerkes at implementering av AI-verktøy i bankenes prosesser ikke vil erstatte ansatte. I stedet vil de hjelpe dem med deres profesjonelle oppgaver for å øke produktiviteten. Kunstig intelligens vil
utføre den mest ressurskrevende delen av en prosess, med en menneskelig arbeider som gjennomgår og fullfører den på slutten.

Banker kan dessuten bruke kunstig intelligens for å øke effektiviteten og redusere kostnadene for kundestøtte og risikoanalyseteam. Store språkmodeller kan også tilby en løsning på de underordnede tjenestene som tilbys av tradisjonelle regelbaserte chatbots. De kan samhandle
med kunder raskere og med skreddersydde meldinger, tilpasse seg hver bruker, operere 24/7, og kontinuerlig lære å forbedre kvaliteten på kommunikasjonen. For eksempel,

McKinsey har utviklet en virtuell AI-ekspert som kan gi personlige svar basert på proprietær informasjon og selskapets eiendeler.

Det samme gjelder kunderisikovurdering og kredittscoring. Basert på tilgjengelige historiske data vil generativ AI foreta en mer nøyaktig vurdering av klienten i henhold til risikomodellen. Til slutt vil den utføre slike oppgaver på sekunder heller
enn, som for tiden ofte er tilfelle, i dager.

De neste store AI-banktrendene i fremtiden

I de kommende årene forventes AI å bli bredt tatt i bruk av finansinstitusjoner. I løpet av denne tiden vil de fleste banker sikte på å automatisere alle rutinemessige bankprosesser ved hjelp av AI. For tiden finansinstitusjoner
allokere mellom 60 % og 80 % av deres lønnslister eller mer til stillinger som sannsynligvis vil bli påvirket av generativ AI.

Av den grunn vil det oppstå en sterk reduksjon i det lavere nivået av bankansatte, noe som gjør at bankene kan kutte sine driftskostnader betydelig. De gjenværende fagfolkene vil være de som er best i stand til å utnytte AI for å forbedre arbeidet sitt og fullføre
prosesser som AML-overholdelse og svindeloppdagelse.

Med implementeringen av AI vil bankene bli mer effektive i å bekjempe hvitvasking og svindel. I tillegg vil bruken av generativ AI i kundestøtte gi en mer personlig tilnærming, og skape en opplevelse skreddersydd for hver enkelt kundes
behov og preferanser.