Razvijajoče se želje strank in pojav digitalnih motilcev hitro spreminjajo bančno krajino. Ko se banke razvijajo iz bančništva kot produktnega modela v ekosistemsko izkušnjo, so potrebne spremembe v poslovnih procesih, IT arhitekturi, pa tudi v modelu delovanja.
Z vse večjim poudarkom na učinkovitosti in izkušnjah so digitalne tehnologije začele igrati vlogo pri prehodu. Avtomatizacija ima danes ključno vlogo, saj podjetjem omogoča vitko in stroškovno učinkovito poslovanje ter se odzivajo na spreminjajoče se potrebe strank v velikem obsegu.
Ker se avtomatizacija sama razvija, je njeno prepletanje s tehnologijo umetne inteligence odprlo priložnost za inteligentno avtomatizacijo. Ugodne vladne politike, skupaj z zrelostjo tehnologije umetne inteligence, dodatno krepijo možnosti za sprejetje v industriji BFS.
Zakaj hrup okoli avtomatizacije in inteligentne avtomatizacije?
Tehnologije za avtomatizacijo, če so uvedene po zagotavljanju sistemskih tveganj, lahko izboljšajo človeško odločanje v smislu hitrosti in natančnosti. Potencial za ustvarjanje vrednosti je morda največji v panogah in primerih uporabe. Tehnologija lahko pomaga znižati stroške z učinkovitostjo, ki jo ustvari avtomatizacija v velikem obsegu, nižjo stopnjo napak in izboljšano uporabo virov. Poleg tega lahko odkrije nove in neuresničene priložnosti, ki temeljijo na izboljšani zmožnosti obdelave in ustvarjanja vpogledov iz ogromnih količin podatkov. Ta inteligenca pri obdelavi dokumentov je za banke ključnega pomena glede na vse večji obseg nestrukturiranih podatkov, ki jih tradicionalna orodja za avtomatizacijo ne zmorejo učinkovito obdelati.
Kljub transformacijskim zmogljivostim in ogromnim naložbam za vgradnjo avtomatizacije v sisteme in procese organizacije je le malo bank uspelo uporabiti tehnologije avtomatizacije v celotni organizaciji. Banke so se s težavo premaknile z risalne deske na povečanje primerov uporabe, ki jih je mogoče monetizirati. Razlogi vključujejo pomanjkanje jasne strategije podjetja, neprilagodljivo tehnološko jedro, razdrobljena podatkovna sredstva in zastarele operativne modele, ki ovirajo sodelovanje med poslovnimi in tehnološkimi ekipami.
IT avtomatizacija – ena velikost ne ustreza vsem
Avtomatizacija IT, kontekstualizirana za primere uporabe in poslovne rezultate, bo verjetno vodila do pozitivnih rezultatov in merljivih koristi za organizacijo. Vodilne finančne ustanove, kot so JP Morgan, Morgan Stanley in druge, integrirajo umetno inteligenco, podatkovno analitiko in inteligentno obdelavo dokumentov (IDP) v svoje sisteme, usklajene z ustreznimi poslovnimi linijami, da bi dosegli širše rezultate avtomatizacije.
Plačila:
Odkrivanje goljufij je ključni primer uporabe. Avtomatizacija pomaga zmanjšati stroške ročnega potrjevanja in zagotavlja izboljšanje odzivnega časa za prepoznavanje goljufivih transakcij. Trdne prakse obvladovanja goljufij prav tako pomagajo preprečiti zakonske kazni in visoke stroške usklajevanja
hipoteke
Vključevanje strank: Pregledovanje aplikacij in vnos podatkov je mogoče avtomatizirati, da se stranka hitreje vključi. Rutinska avtomatizacija opravil KYC vodi do zmanjšanja stroškov KYC na stranko, izboljšanja časa obtoka in boljšega usklajevanja informacij. Pri tem je ključnega pomena avtomatizirano upravljanje podatkov.
Kreditno zavarovanje: Avtomatizacija v poročanju o strankah in regulativnem poročanju prek ocene prihodkov, stroškov in neto vrednosti prav tako pomaga pri zagotavljanju izboljšanega odločanja s časovno vezano obdelavo vlog za posojilo strankam. Izognemo se anomalijam podatkov in ohranimo tajnost podatkov o strankah.
Trgi kapitala
Avtomatizacija vnosnega vira (od sredine do zaledne pisarne): Avtomatizacija pomaga konsolidirati več vnosnih polj v en sam integriran nadaljnji tok za pravočasno izvedbo trgovinske transakcije. To izboljša stopnjo prenosa trgovanja, spodbuja učinkovitost pri izvajanju transakcij in zniža stroške na trgovanje.
Podobno je poročanje sestavni del dejavnosti trgovanja na kapitalskem trgu. Neprekinjeno poročanje za vlagatelje in regulatorje z zajemanjem slik in dokumentov, pripravljenih za proces, omogoča zmanjšanje stroškov FTE in preusmeritev osredotočenosti delovne sile na dejavnosti, ki so bolj osredotočene na stranke.
Postopki, kot so vključevanje strank in KYC, hipoteke, obdelava vlog za posojilo, običajno vsebujejo veliko količino dokumentov, ki so polni zapletenosti in raznolikosti. Zaradi tega so idealni kandidati za posvojitev notranje razseljenih oseb. Trenutna globalna upočasnitev z že obstoječim modelom oddaljene delovne sile, ki ga poganja pandemija, še dodatno zahteva močnejše prizadevanje za notranje razseljene osebe.
Povečanje avtomatizacije z AI
Ko podjetja napredujejo na svojih poteh avtomatizacije, se tehnologije, kot je RPA, zdaj krepijo s potencialom umetne inteligence, kar je povzročilo tako imenovano inteligentno avtomatizacijo. S kombiniranjem rešitev za avtomatizacijo s tehnologijami umetne inteligence se lahko podjetja za finančne storitve premaknejo z avtomatizacije specifičnih nalog na avtomatizacijo procesov od konca do konca z vgrajeno inteligenco. Inteligentna avtomatizacija (IA) združuje umetno inteligenco (AI), strojno učenje (ML), obdelavo naravnega jezika (NLP) in avtomatizacijo procesov za optimizacijo poslovnih rezultatov. Avtomatizacija poslovnih rezultatov z IA namesto avtomatizacije vsakdanjih opravil izboljša uporabniško izkušnjo, poveča operativno učinkovitost in zagotavlja pot do uporabe AI na številnih področjih, kjer je intenzivna avtomatizacija.
Na primer, inteligentna avtomatizacija lahko pomaga osebju za pomoč strankam, da bolje opravlja svoje naloge z avtomatizacijo prijav ali naročanja opravil na način, ki strankam zagotavlja izboljšano in hitrejšo storitev. Drugi primeri, kjer je mogoče uporabiti inteligentno avtomatizacijo, vključujejo zaprtje računa, sprožitev obvestil, blokiranje računov in upravljanje prenosov računov za izboljšanje operativne učinkovitosti in splošne uporabniške izkušnje.
Vse večja komponenta IA je inteligentna obdelava dokumentov (IDP). Rešitve RPA doslej niso mogle avtomatizirati procesov, ki so vključevali branje, razumevanje in črpanje podatkov iz delno strukturiranih in nestrukturiranih dokumentov. Skupaj z IDP lahko RPA olajša neposredno obdelavo dokumentov in podatkovno intenzivnih procesov ter prinese večjo hitrost in natančnost bančnih operacij. Z avtomatiziranim pridobivanjem podatkov se funkcija izdelovalca v konstruktu izdelovalec-preverjevalnik brezhibno izvaja z natančnim izhodom, doseženim v krajšem času obdelave.
Inteligentna obdelava dokumentov je v bančnem sektorju močno sprejeta z učinkovitostjo, ki presega RPA, ki temelji na pravilih. Osnovne tehnologije, kot sta AI-ML in NLP, omogočajo podjetjem za finančne storitve, da ocenijo procese, ki za njihovo uspešno izvedbo zahtevajo določeno stopnjo presoje. Finančne institucije so sprejele številne primere uporabe, od preproste integracije kognitivnih storitev do odločanja s pomočjo umetne inteligence za zagotavljanje učinkovitosti poslovnih rezultatov.
Inteligentna avtomatizacija v akciji – primeri iz industrije
Bank of New York Mellon je izkoristila skoraj 220 botov RPA, integriranih z umetno inteligenco, za učinkovitost procesov in prihranek stroškov. Posledica tega je 100-odstotna natančnost pri zaprtju računa v več sistemih, znatno izboljšanje časa obdelave, 66-odstotno izboljšanje postopkov vstopa v trgovino in veliko zmanjšanje usklajevanja neuspešne trgovine.
Heritage Bank je ena najstarejših avstralskih finančnih institucij. Banka se je soočala z vse večjo konkurenco finančnih tehnologij in digitalno podkovanih bančnih partnerjev. Heritage je uvedel rešitev IA za avtomatizacijo procesov na sprednji strani, zalednih in srednjih pisarnah, povezanih z operacijami, tveganjem goljufij in storitvami kontaktnega centra. Posledično je podjetje avtomatiziralo približno 80 procesov, s kar 90-odstotno stopnjo avtomatizacije, s čimer je sprostilo svoje FTE vire za dejavnosti, ki so bolj osredotočene na stranke.
Za avtomatizacijo posojilnih procesov se Upstart, vodilna posojilna rešitev, ki temelji na umetni inteligenci, osredotoča na neposredno ponujanje posojil z uporabo svojega algoritma strojnega učenja. Poudarek je na segmentu prebivalstva z nizko kreditno zgodovino. Podjetje oceni kreditna leta, kreditne ocene FICO, izobrazbo, področje študija in zaposlitveno zgodovino, da razume njihovo kreditno sposobnost in v skladu s tem odobri posojila.
Ameriška banka PNC Financial uporablja sistem za avtomatizacijo odobritev za določene vrste posojil. Banka združuje predpisana poslovna pravila s prediktivnim modeliranjem podatkov, da bi ugotovila upravičenost stranke do kredita.
Vztrajni izzivi
Kljub številnim prednostim, ki jih ponuja Intelligent Automation, ima tudi svoje izzive. Mnoge od teh se nanašajo na varnostne grožnje umetne inteligence, kot je poseganje v modele strojnega učenja ali njihove zaužite podatke za vplivanje na rezultate. Poleg tega je možnost, da se zlonamerna ali napačna koda vnese in večkrat poveča, zelo resnična grožnja v avtomatiziranem procesu.
Pomisleki glede zasebnosti podatkov in zagotavljanja podatkov bodo verjetno vplivali na uporabo umetne inteligence in avtomatizacije v bančništvu. Visoki stroški implementacije naprednih rešitev, skupaj s pomanjkanjem usposobljenih strokovnjakov v panogi, se lahko prav tako izkažejo za dodatno odvračilno oviro za sprejetje v krajini BFS.
Na širši ravni je upravljanje še vedno velik izziv. Ko bo inteligentna avtomatizacija začela vključevati odločanje s pomočjo umetne inteligence, bo to lahko povzročilo nove izzive upravljanja, kot je tveganje pristranskosti umetne inteligence pri odločitvah o posojilih. Glede na tveganja, ki izhajajo iz popolnoma avtomatiziranih odločitev, in regulativno pripravljenost zagotoviti preglednost pri odločitvah o posojilih in algoritmih umetne inteligence bodo finančne institucije verjetno previdne pri sprejemanju inteligentne avtomatizacije.
Cesta naprej
Avtomatizacija je bančnemu sektorju prinesla znatno učinkovitost. Medtem ko je bil prvotni mandat avtomatizacija ponavljajočih se opravil nižjega cenovnega razreda, so banke zaradi zrelosti tehnologije raziskale napredne primere uporabe za izkoriščanje večjih koristi od poti avtomatizacije.
Kognitivna avtomatizacija, ki izkorišča umetno inteligenco, vodi industrijo proti stanju, v katerem sprejemanje odločitev od konca do konca poteka z orodji za avtomatizacijo, kar omogoča avtomatizacijo tudi zapletenih nalog. To lahko poveča človeški element iz poslovnih procesov, zmanjša napake in znatno izboljša produktivnost.
Na poti proti avtomatizaciji bodo morale banke standardizirati in digitalizirati procese, da bodo postavile temelje za uspešno avtomatizacijo. Pokrajina izdelkov bo nato morala biti usmerjena k sistemom, ki imajo vgrajene rešitve za avtomatizacijo. Poskrbeti bi bilo treba tudi za ohranjanje 'človeka v zanki', tako da sta avtomatizirano odločanje in izvedba v skladu s poslovnimi cilji. Glede na natančno oko regulatorja bi bilo dobro, da bi banke dokumentirale svoje procese avtomatizacije in vzdrževale razumen nadzor nad algoritmi umetne inteligence, da bi ohranile regulativno disciplino in skladnost.
Obstaja veliko primerov implementacije, kako inteligentna avtomatizacija pomaga bankam in kako lahko bankam pomaga ostati konkurenčne danes in v prihodnosti. Na koncu se vse skrči na to, kako dobro je inteligentna avtomatizacija izvedena in integrirana v pot stranke od konca do konca.
reference:
https://www.processmaker.com/blog/intelligent-automation-in-banking/
https://kristasoft.com/solutions/industry/intelligent-automation-for-banking-and-financial-services/
https://research.aimultiple.com/intelligent-automation-in-banking/
https://www.qentelli.com/thought-leadership/insights/leveraging-ai-banking-guide
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.finextra.com/blogposting/24024/augmenting-with-ai-exploring-new-possibilities-in-bfsi?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- : je
- 100
- a
- sposobnost
- Sposobna
- ustrezno
- Račun
- računi
- natančnost
- natančna
- Doseči
- doseže
- čez
- Ukrep
- dejavnosti
- dejavnost
- Poleg tega
- sprejet
- Sprejetje
- napredno
- po
- naprej
- AI
- Z AI napajanjem
- algoritem
- algoritmi
- poravnano
- vsi
- Dovoli
- že
- zneski
- pomnožili
- analitika
- in
- uporaba
- uporabna
- približno
- Arhitektura
- SE
- območja
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- Sredstva
- pomoč
- pomaga
- At
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- avtomatizacija
- Avtomatizacija
- izognili
- nazaj
- ozadje
- Banka
- Bančništvo
- bančna industrija
- Banke
- temeljijo
- BE
- počutje
- Prednosti
- Boljše
- med
- Poleg
- BFSI
- pristranskosti
- blokiranje
- svet
- bote
- Bound
- Predložitev
- širši
- prinesel
- poslovni
- by
- CAN
- Zmogljivosti
- Kapital
- zajemanje
- ki
- primeru
- primeri
- previden
- center
- nekatere
- izziv
- izzivi
- Spremembe
- spreminjanje
- jasno
- Zapri
- Zaprtje
- Koda
- kognitivni
- sodelovanje
- združuje
- združevanje
- Podjetja
- podjetje
- Tekmovanje
- konkurenčno
- kompleksna
- kompleksnost
- skladnost
- komponenta
- Konsolidirati
- gradnjo
- kontakt
- kontaktni center
- neprekinjeno
- Nadzor
- Core
- strošek
- stroški
- skupaj
- Oblikovanje
- kredit
- ključnega pomena
- Trenutna
- stranka
- podatki o strankah
- Izkušnje s strankami
- Potovanje stranke
- Stranke, ki so
- datum
- Podatkovna analiza
- Upravljanje podatkov
- zasebnost podatkov
- Odločitev
- Odločanje
- odločitve
- Stopnja
- poda
- razporejeni
- Odkrivanje
- digitalni
- digitalne tehnologije
- digitalno
- digitalizirati
- neposredno
- Motnje
- dokument
- Dokumenti
- navzdol
- risanje
- vožnjo
- ekosistem
- Izobraževanje
- Učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovitosti
- učinkovito
- element
- upravičenost
- vgrajeni
- pojav
- omogoča
- omogočanje
- konec koncev
- okrepljeno
- izboljšanje
- zagotovitev
- zagotavlja
- Podjetje
- podjetja
- Vpis
- napake
- oceniti
- razvijajo
- razvija
- razvija
- Primeri
- izvršiti
- izvedba
- obstoječih
- izkušnje
- Raziskovati
- oči
- olajšati
- s katerimi se sooča
- ni uspelo
- hitreje
- Nekaj
- Fico
- Polje
- Področja
- finančna
- Finančne ustanove
- finančne storitve
- konec
- Finextra
- fintechs
- Firm
- podjetja
- fit
- Pretok
- Osredotočite
- Osredotoča
- za
- Za vlagatelje
- čudovito
- razdrobljeno
- goljufija
- odkrivanje goljufij
- goljufiva
- iz
- spredaj
- Prednji del
- v celoti
- funkcija
- nadalje
- Prihodnost
- usmerjena
- ustvarjajo
- ustvarila
- pridobivanje
- dana
- Giving
- Globalno
- upravljanje
- vlada
- odobri
- več
- Pridelovanje
- Imajo
- težka
- pomoč
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- dediščina
- visoka
- zgodovina
- Kako
- HTML
- HTTPS
- človeškega
- Človeški element
- hype
- ia
- idealen
- identifikacijo
- slike
- vpliv
- Izvajanje
- izvajali
- izboljšanje
- izboljšalo
- Izboljšanje
- izboljšanju
- in
- vključujejo
- prihodki
- povečal
- Poveča
- narašča
- industrij
- Industrija
- vplivajo
- Podatki
- začetna
- vhod
- vpogledi
- primer
- Institucije
- integral
- integrirana
- Povezovanje
- integracija
- Intelligence
- Inteligentna
- Inteligentna obdelava dokumentov
- Uvedeno
- naložbe
- Vlagatelji
- vključeni
- IT
- ITS
- sam
- Job
- Potovanje
- Potovanja
- jp morgan
- Imejte
- Ključne
- znano
- KYC
- Pomanjkanje
- Pokrajina
- jezik
- velika
- večja
- Največji
- vodi
- vodi
- Interesenti
- učenje
- posojanje
- Stopnja
- vzvod
- kot
- Verjeten
- vrstica
- linije
- posojila
- Posojila
- nizka
- stroj
- strojno učenje
- vzdrževati
- avtomat
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- upravljanje
- Mandat
- Način
- Navodilo
- več
- Tržna
- Prisotnost
- ogromen
- zapadlosti
- McKinsey
- Mellon
- Bližnji
- morda
- ML
- Model
- modeliranje
- modeli
- več
- Morgan
- Morgan Stanley
- hipoteke
- premikanje
- več
- naravna
- Obdelava Natural Language
- potrebe
- Novo
- NY
- nlp
- Obvestila
- Številka
- številne
- številne prednosti
- Cilji
- of
- ponujanje
- Ponudbe
- Office
- najstarejši
- on
- Na vkrcanje
- ONE
- odprt
- deluje
- operativno
- operacije
- Priložnost
- Optimizirajte
- Organizacija
- Ostalo
- drugi
- izhod
- Splošni
- lastne
- Pandemija
- del
- pot
- odstotkov
- Izvedite
- mogoče
- ključno
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Predvajaj
- igranje
- PNC
- politike
- prebivalstvo
- pozitiven
- možnosti
- možnost
- potencial
- vaje
- nastavitve
- zasebnost
- Postopek
- Avtomatizacija procesov
- Procesi
- obravnavati
- Izdelek
- produktivnost
- strokovnjaki
- Napredek
- možnosti
- Dokaži
- zagotavlja
- zagotavljanje
- Push
- obsegu
- hitro
- Oceniti
- Cene
- precej
- reading
- pripravljen
- pravo
- razumno
- Razlogi
- prejeti
- sprava
- zmanjša
- Zmanjšana
- o
- regulator
- Regulatorji
- regulatorni
- povezane
- ostanki
- daljinsko
- ponavljajoč
- Poročanje
- zahteva
- vir
- viri
- tisti,
- Odzove
- Odgovor
- povzroči
- Rise
- Tveganje
- tveganja
- cesta
- robusten
- vloga
- rpa
- pravila
- Run
- shranjevanje
- zdrava pamet
- Lestvica
- skaliranje
- pregled
- brez težav
- varnost
- Varnostne grožnje
- Segment
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- premik
- pomemben
- bistveno
- Enostavno
- sam
- Velikosti
- spreten
- Upočasni
- So
- Rešitev
- rešitve
- specifična
- hitrost
- Osebje
- Stanley
- Država
- bivanje
- naravnost
- Strategija
- močnejši
- študija
- Kasneje
- uspešno
- Uspešno
- taka
- sistem
- sistemi
- ob
- Naloga
- Naloge
- Skupine
- Tehnologije
- Tehnologija
- Pogoji
- da
- O
- Prihodnost
- njihove
- Njih
- sami
- s tem
- te
- Grožnja
- grožnje
- skozi
- čas
- krat
- do
- danes
- tudi
- orodja
- proti
- trgovini
- Trgovanje
- tradicionalna
- transakcija
- izvajanje transakcije
- Transakcije
- transferji
- Prehod
- Preglednost
- sproži
- Vrste
- odkrijte
- osnovni
- razumeli
- razumevanje
- Na začetku
- uporaba
- primeru uporabe
- Uporaben
- potrjevanje
- vrednost
- ustvarjanje vrednosti
- raznolikost
- Popravljeno
- Obseg
- Dobro
- Kaj
- Kaj je
- ki
- medtem
- bo
- z
- Delovna sila
- bi
- let
- zefirnet