生成人工智能(GenAI)不再只是一个流行词。它正在发展成为重塑世界的变革力量。 2023 年对于 GenAI 初创公司来说是突破的一年,股权融资超过 $21.8B,是去年同期的 4 倍
2022.
银行和金融服务行业始终处于采用颠覆性技术和开发用例的最前沿。 GenAI 在银行领域具有巨大的意义,开创了效率、准确性和创新的新时代。
据麦肯锡称,该技术每年可为整个银行业带来相当于 200 亿至 340 亿美元的额外价值。
虽然聚光灯通常集中在面向客户的应用程序上,例如对话式人工智能、聊天机器人、语音机器人等,但忽视银行后台将是一个错失的机会。在一个以数据为基石的行业中,GenAI 处理海量数据的能力
大量信息、理解背景、识别复杂模式并产生有意义的见解可以真正塑造后台办公室的未来。
虽然 Gen AI 具有多种可能性,但在本博客中,我们将深入研究银行后台的 4 个精选用例,它们有可能带来有意义的影响:
1- 信用风险评估和承保:
银行收集大量申请人数据,包括信用评分、财务历史、收入和支出详细信息等。传统的承保流程涉及手动数据输入和分析,导致延迟和潜在的错误。基因人工智能
通过自动收集、清理和准备来自各种来源的数据来介入,确保准确性和一致性。
一旦获得高质量数据,GenAI 就会采用先进的算法从数据中提取相关特征。它可以识别通过手动分析可能不明显的模式、相关性和趋势。这有助于揭示复杂的关系
这可能会影响信用风险。 GenAI 使用深度学习并创建高度复杂的风险模型,超越传统的信用评分系统,融合动态和实时数据。
GenAI 生成模拟不同经济条件、市场趋势和借款人行为的综合场景。这些场景有助于评估外部因素对贷款偿还的潜在影响,并可以帮助银行提高风险的准确性
预测。它还可以通过分析交易模式、消费习惯和其他数据点来标记财务困境或违约的早期预警信号。
这不仅减少了信用决策的时间,而且还确保决策基于数据驱动的见解,而不是主观和有偏见的判断。
2- 处理客户指示和请求:
即使在自助服务功能发生革命性变化和升级之后,银行仍面临大量需要在中后台手动处理的客户指令和请求。
GenAI 配备了先进的自然语言处理功能,使其能够理解和解释客户的请求,无论使用何种措辞或语言。这包括识别关键词、意图和情感分析以掌握
准确地了解客户的需求。一旦客户的请求得到解释,GenAI 就可以从银行的记录系统中检索相关数据。这包括帐户信息、交易历史记录以及与客户的任何其他相关详细信息
要求。根据客户的指示和可用数据,GenAI 在预定义参数内做出自动决策。
例如,如果客户请求更改信用卡的计费周期,GenAI 可以获取客户详细信息,参考银行的政策,分析类似的请求,做出决定,并在信用卡系统中处理该请求,而无需人工干预。
如果客户请求涉及任何例外情况,GenAI 可以分析情况并生成适当的个性化响应。它还可以根据历史模式或背景提出潜在的解决方案。
3- 欺诈检测、预防和调查:
欺诈者不断发展和改变策略。因此,欺诈管理系统需要基于适应性策略。 GenAI 是有效应对欺诈的强大工具。 GenAI 不依赖静态规则。它使用适应性和情境策略。
如果欺诈者改变策略,它就会不断发展以检测新的和正在出现的模式和异常情况。
GenAI 从不同来源收集数据,包括交易、渠道、用户行为、设备模式、IP 地址、地理位置数据、第三方数据库、历史欺诈案例、外部风险指标,并整合这些不同的数据,创建
对银行生态系统的全面、整体的看法。它可以识别表明潜在欺诈活动的模式、异常和相关性。
GenAI 生成模拟正常和欺诈交易行为的合成数据。这些合成数据用于训练欺诈检测模型,使它们更加强大并适应欺诈者使用的新策略。当它标记出潜在的欺诈行为时
交易或行为,它会触发人类分析师或自动化系统的警报以进行进一步调查。对于标记的交易,GenAI 为人类分析师提供见解和背景,帮助分析师迅速做出明智的决策。它甚至可以自动
批准低风险交易,缩短周期时间并提高生产率。人类分析师的决策和反馈被纳入 GenAI 的学习过程中,以增强性能并使其与最新的欺诈检测策略保持一致。
4- 将后台自动化加速至超级自动化:
GenAI 在增强机器人流程自动化 (RPA) 和光学字符识别 (OCR) 等自动化工具的功能方面可以发挥至关重要的作用。它可以帮助解决 RPA 机器人遇到的异常和故障,减少手动操作的需要
干预并提高自动化流程的整体效率。 RPA 机器人遵循预定义的规则,但它们经常遇到不符合这些规则的异常情况。 GenAI 可用于分析这些异常、了解上下文并生成
适当的反应或解决方案。对于复杂的异常,GenAI 可以分析故障数据并生成人类可读的解释,帮助 IT 团队或业务用户了解异常发生的原因。同样,GenAI可以分析并纠正OCR
通过将提取的文本与已知模式、历史数据和上下文信息进行比较来消除错误。
GenAI 可以随着时间的推移不断从异常和失败中学习。当它遇到更多的情况时,它会更好地识别模式和预测潜在的异常。这种实时学习使 GenAI 能够处理越来越复杂的异常
随着时间的推移。
通过将 GenAI 与 RPA 和 OCR 相结合,银行可以实现更高水平的自动化成熟度。这种协同作用可实现超自动化,减少人工干预,并提高流程的效率和准确性,最终改善客户体验
经验和卓越运营。
GenAI 与银行后台运营的集成代表着行业数字化转型之旅的重大飞跃。银行将从加强决策和提高运营效率中获得巨大利益
加强安全措施并为超自动化铺平道路。随着金融格局的不断发展,采用 GenAI 技术对于银行在不断变化的市场环境中保持竞争力、敏捷性和弹性至关重要。
参考文献:
- SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
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