AI є ідеальним інструментом для банків, щоб залишатися конкурентоспроможними з фінтех

AI є ідеальним інструментом для банків, щоб залишатися конкурентоспроможними з фінтех

Мітка часу: 22 квітня 2024 р., 4:23
AI є ідеальним інструментом для банків, щоб залишатися конкурентоспроможними з фінтехами PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Сьогодні банки застарівають, особливо завдяки стрімкому розвитку сектору фінтех, який має на меті забезпечити ефективнішу, дешевшу та орієнтовану на користувача альтернативу звичайним фінансовим послугам. 

На основі
Дані Statista, у 11.1 році необанки в Європі мали 15.5% ринку банківської індустрії, тоді як їхні американські колеги мали 2023% усіх банківських рахунків у XNUMX році. Із загальною вартістю транзакцій необанкінгу
прогнозується сплеск з 2024 трильйона доларів США у 6.37 році до 10.44 трильйона доларів США до 2028 року при середньорічному темпі зростання 13.15%, ці фінтех-стартапи становлять значну загрозу для традиційних банків.

Водночас банки стикаються з численними проблемами, які можуть ще більше послабити їх конкурентоспроможність. Суворіше регулювання та відсутність автоматизації створюють значні проблеми, і фінансові установи повинні використовувати нові технології для їх вирішення.

Ручна робота та нормативні зміни завдають значних збитків банкам

Після минулорічні банкрутства банківРегулятори прагнуть запровадити більш жорсткі заходи для фінансових установ, щоб запобігти банківським крахам
і захистити споживачів. Прикладом цього є Базель III Ендшпіль, остаточний набір заходів, запропонований Базельським комітетом для посилення фінансових установ
регулювання, управління ризиками та нагляд.

З більшою регуляцією та суворішими правилами, банкам стає складніше та дорожче виконувати вимоги регуляторів. Їм доводиться наймати високооплачуваних спеціалістів і виділяти додаткові людські ресурси для відповідності, діяльності, яку банки
команди адаптації клієнтів уже витрачають 91% свого часу поряд з оперативними завданнями.

Крім того, відсутність автоматизації в таких сферах, як обслуговування клієнтів і кредитний скоринг, призводить до значної ручної роботи для банків. Це потребує багато працівників і збільшує витрати установи.

Щоб залишатися актуальними та конкурентоспроможними з фінтех-технологіями, банкам потрібно відмовитися від свого історично обережного підходу та прийняти нові технології, такі як ШІ. Насправді скасовані дані показали, що використання штучного інтелекту
може посилити доходи банківського сектора до 1 трильйона доларів до 2030 року.

Отже, як банки можуть використовувати штучний інтелект у своїй технологічній еволюції?

Підвищена ефективність при знижених експлуатаційних витратах

Банки повинні вивчити потенційні випадки використання штучного інтелекту для відповідності вимогам AML і виявлення шахрайства.

Сьогодні відповідність AML вимагає суворого дотримання процедур і розпізнавання образів, завдання, яке є рутинним і вимагає постійної уваги. А нинішні методи, такі як системи моніторингу транзакцій, потребують ресурсів і неефективні, що часто призводить до багатьох
помилкові спрацьовування. 

ШІ може справлятися з відповідністю вимогам AML і виявленням шахрайства набагато ефективніше, ніж люди, за значно нижчих операційних витрат і швидшого часу реагування. У поєднанні з машинним навчанням інструменти штучного інтелекту можуть постійно навчатися та знаходити нове, більше
здатні способи виявлення порушень.

Всупереч поширеній думці, використання інструментів штучного інтелекту та машинного навчання для таких завдань не усуває потребу в тому, щоб людина перевіряла останній етап. Насправді регуляторні органи доручають у таких випадках відповідальному спеціалісту приймати фінансові рішення.

Всупереч поширеній думці слід зазначити, що впровадження інструментів штучного інтелекту в процеси банків не замінить працівників. Натомість вони допомагатимуть їм у виконанні їхніх професійних завдань, щоб підвищити продуктивність. Штучний інтелект буде
виконувати найбільш ресурсомістку частину процесу, а працівник перевіряє та завершує її в кінці.

Крім того, банки можуть використовувати штучний інтелект для підвищення ефективності та скорочення витрат на службу підтримки клієнтів і аналіз ризиків. Крім того, великі мовні моделі можуть запропонувати рішення для неякісних послуг, які пропонують традиційні чат-боти на основі правил. Вони можуть взаємодіяти
з клієнтами швидше та з індивідуальними повідомленнями, адаптуватися до кожного користувача, працювати 24/7 і постійно вчитися покращувати якість спілкування. Наприклад,

McKinsey розробив віртуальний експерт зі штучного інтелекту, який може надавати персоналізовані відповіді на основі конфіденційної інформації та активів компанії.

Те саме стосується оцінки клієнтського ризику та кредитного рейтингу. На основі наявних історичних даних generative AI зробить більш точну оцінку клієнта відповідно до моделі ризику. Зрештою, він виконає такі завдання швидше за лічені секунди
ніж, як це часто буває зараз, у днях.

Наступні великі банківські тенденції AI майбутнього

Очікується, що в найближчі роки ШІ стане широко впровадженим фінансовими установами. Протягом цього часу більшість банків намагатимуться автоматизувати всі рутинні банківські процеси за допомогою ШІ. В даний час фінансові установи
виділяти від 60% до 80% їхніх платіжних відомостей або більше на посади, які, ймовірно, постраждають від генеративного ШІ.

З цієї причини відбудеться значне скорочення нижчого рівня банківських службовців, що дозволить банкам значно скоротити свої операційні витрати. Решта професіоналів будуть тими, хто найбільше здатний використовувати ШІ для покращення та завершення своєї роботи
такі процеси, як відповідність AML і виявлення шахрайства.

З впровадженням ШІ банки стануть ефективнішими у боротьбі з відмиванням грошей та шахрайством. Крім того, використання генеративного ШІ в підтримці клієнтів забезпечить більш персоналізований підхід, створюючи досвід, адаптований до кожного клієнта
потреби та переваги.

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра