© BizNews. Wszelkie prawa zastrzeżone

  • Home
  • Technologia
  • Sztuczna inteligencja ma zamiar zrewolucjonizować internetowe usługi finansowe — jakie korzyści może Ci to przynieść

Sztuczna inteligencja ma zamiar zrewolucjonizować internetowe usługi finansowe — jakie korzyści może Ci to przynieść

Sztuczna inteligencja
 |  Artykuł partnera  |  Technologia

Zainteresowanie technologią sztucznej inteligencji w sektorze bankowym i finansowym jest ogromne. Powód nie jest zaskakujący. Strategiczne zastosowanie wielu technologii sztucznej inteligencji — w tym uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i wizji komputerowej — może przynieść bankom znaczące rezultaty, od poprawy doświadczeń pracowników i klientów po usprawnienie operacji back-office.

Oszczędności kosztów związane z wykorzystaniem AI mogą być znaczące. Accenture podaje, że „banki mogą osiągnąć 2-5-krotny wzrost wolumenu interakcji lub transakcji przy takim samym zatrudnieniu” dzięki zastosowaniu narzędzi opartych na AI. Zdaniem Marthy Bennett, głównego analityka w firmie Forrester Research, specjalizującego się w technologiach wschodzących, organizacje finansowe mają przewagę w korzystaniu z AI. „Jedną z rzeczy, których potrzebuje AI, jest duża ilość danych, a banki mają ich ogromne ilości”.

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w usługach bankowych nie jest niczym nowym. Na przykład firmy płatnicze już od jakiegoś czasu wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania i zapobiegania oszukańczym transakcjom. A ponieważ moc obliczeniowa i pamięć masowa wzrosły, wykrywanie coraz częściej odbywa się w czasie rzeczywistym.

W tym artykule omówimy największe korzyści, jakie niesie za sobą sztuczna inteligencja w branży internetowych usług finansowych. Zapraszamy do lektury!

Zmniejszenie kosztów operacyjnych i ryzyka

Sektor bankowy w dużej mierze funkcjonuje w oparciu o technologię cyfrową, ale nadal jest przesiąknięty procesami opartymi na pracy ludzkiej, które niekiedy wymagają dużej ilości papieru. W procesach tych banki ponoszą znaczne koszty operacyjne i ryzyko związane z możliwością popełnienia błędu przez człowieka.

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA), czyli oprogramowanie naśladujące oparte na regułach zadania cyfrowe wykonywane przez ludzi, jest stosowana w bankowości w celu wyeliminowania znacznej części czasochłonnej i podatnej na błędy pracy związanej z wprowadzaniem danych klientów z umów, formularzy i innych źródeł.

W połączeniu z ulepszonym rozpoznawaniem pisma ręcznego przetwarzaniem języka naturalnego i innymi technologiami AI, boty RPA stają się inteligentnymi narzędziami automatyzacji procesów, które mogą obsługiwać coraz szerszy zakres przepływów pracy w bankowości, wcześniej obsługiwanych przez ludzi. Ta definicja hiperautomatyzacji szczegółowo wyjaśnia korzyści płynące z połączenia AI i RPA.

Lepsze doświadczenia klientów

Nie bez powodu ludzie drwili z godzin pracy banków. Banki nigdy nie były otwarte wtedy, gdy były najbardziej potrzebne, np. później w ciągu dnia lub w święta i weekendy. Dawne centra telefoniczne słynęły z długiego czasu oczekiwania na połączenie, a operatorzy, którzy w końcu się do nich dodzwonili, często nie potrafili rozwiązać problemu klienta. Technologie sztucznej inteligencji zmieniają ten stan rzeczy.

Chatboty — Jedną z największych korzyści płynących z zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości jest wykorzystanie asystentów konwersacyjnych lub chatbotów. Są one obecnie nie tylko w branży bankowej, ale również hazardowej.

Strony hazardowe, na których oferowane są automaty online, stają się coraz bardziej popularne. Wszystkie gry posiadają innowacyjne funkcje, dzięki którym uzyskanie wygranej jest dużo łatwiejsze. Decydując się na daną grę, warto wziąć pod uwagę wskaźnik RTP, ponieważ na tej podstawie możemy spodziewać się określonego zwrotu. Wśród najbardziej renomowanych marek dostarczających oprogramowanie znajdują się firmy takie jak:

  • Wazdan;
  • Pragmatic Play;
  • NetEnt;
  • Playtech;
  • Betsoft.

Z kolei poniżej znajdują się najbardziej popularne gry, w jakie możesz zagrać na większości witryn hazardowych:

Nazwa gry

Deweloper

Fenix Play 27 Deluxe

Wazdan

Street Racer

Pragmatic Play

Starburst

NetEnt

Gladiator

Playtech

Legacy of Ra Megaways

Blueprint Gaming

Fruit Zen

Betsoft

Chatboty na stronach hazardowych są wykorzystywane do rozwiązywania problemów technicznych, z którymi najczęściej mierzą się użytkownicy.

W przeciwieństwie do pracownika chatbot jest dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a klienci coraz częściej korzystają z tego oprogramowania, aby odpowiadać na pytania i wykonywać wiele standardowych zadań bankowych, które wcześniej wymagały interakcji osobistej.

Upselling — Poza odpowiadaniem na zapytania dotyczące obsługi klienta i rozmowami na temat poszczególnych transakcji, banki coraz lepiej radzą sobie z wykorzystywaniem chatbotów do informowania klientów o dodatkowych usługach i ofertach.

Na przykład, klienci biznesowi mogą nie wiedzieć o usługach handlowych i ofertach kredytowych, które mogą pomóc w rozwiązaniu problemów z płatnościami lub kredytami. Dzięki wsparciu analityki predykcyjnej i narzędzi AI, takich jak uczenie maszynowe, chatboty (i agenci obsługi klienta) mogą w czasie rzeczywistym przedstawić właściwą ofertę na właściwym urządzeniu, zapewniając wysoce spersonalizowaną obsługę i potencjalnie zwiększając przychody.

Lepsze wykrywanie oszustw i zgodność z przepisami

Wykrywanie oszustw to obszar, w którym maszyny zdecydowanie przewyższają ludzi. Mogą one przetwarzać ogromne ilości danych liczbowych, stosując różne algorytmy. Nie popełniają błędów, chyba że są źle zaprogramowane. Ludzie mają zwyczaj popełniania błędów, zwłaszcza przy powtarzających się zadaniach.

Przed wybuchem pandemii Martha Bennett, mieszkająca w Wielkiej Brytanii, twierdziła, że każdego dnia może być w pracy w innym kraju. Firma obsługująca jej karty kredytowe tak dobrze radziła sobie z wykrywaniem oszustw, że jej karta nigdy nie została odrzucona, gdy podróżowała z jednego kraju do drugiego. W jednym przypadku, gdy doszło do oszustwa — ktoś próbował kupić komputer, gdy ona kupowała ser w Madrycie — natychmiast się z nią skontaktowano.

Bankowość jest jednym z najbardziej regulowanych sektorów gospodarki, zarówno w Stanach Zjednoczonych, jak i na całym świecie. Rządy wykorzystują swoje uprawnienia regulacyjne, aby upewnić się, że banki mają akceptowalny profil ryzyka, co pozwala uniknąć niewypłacalności na dużą skalę, a także, aby upewnić się, że klienci banków nie wykorzystują ich do popełniania przestępstw finansowych. W związku z tym banki muszą przestrzegać niezliczonych przepisów wymagających od nich znajomości swoich klientów, zachowania ich prywatności, monitorowania przelewów bankowych, zapobiegania praniu brudnych pieniędzy i innym oszustwom itd.

Przestrzeganie przepisów prawa bankowego wiąże się ze znacznymi kosztami i jeszcze większą odpowiedzialnością, jeśli nie są one przestrzegane. W związku z tym banki wykorzystują inteligentnych wirtualnych asystentów SI do monitorowania transakcji, obserwowania zachowań klientów oraz audytowania i rejestrowania informacji w różnych systemach zgodności i systemach regulacyjnych.

Zapobieganie oszustwom z wykorzystaniem dużych zbiorów danych już wywarło znaczący wpływ na procesy związane z kartami kredytowymi, jak wspomniano powyżej, oraz na takie obszary, jak udzielanie kredytów. Analizując zachowania i wzorce klientów, a nie konkretne reguły, systemy oparte na sztucznej inteligencji pomagają bankom w proaktywnym przestrzeganiu przepisów, minimalizując jednocześnie ogólne ryzyko.

Usprawnienie procesu podejmowania decyzji kredytowych i pożyczkowych

Podobnie banki wykorzystują systemy oparte na sztucznej inteligencji do podejmowania bardziej świadomych, bezpiecznych i opłacalnych decyzji kredytowych i pożyczkowych. Obecnie wiele banków nadal zbytnio ogranicza się do korzystania z punktacji kredytowej, historii kredytowej, referencji klientów i transakcji bankowych w celu określenia, czy dana osoba lub firma ma zdolność kredytową, czy też nie.

Jednak, jak wiele osób potwierdzi, te systemy sprawozdawczości kredytowej są dalekie od doskonałości i często zawierają błędy, nie uwzględniają historii rzeczywistych transakcji i błędnie klasyfikują wierzycieli. Oprócz korzystania z dostępnych danych, systemy podejmowania decyzji kredytowych oparte na sztucznej inteligencji i algorytmach uczenia maszynowego mogą analizować zachowania i wzorce, aby ustalić, czy klient z ograniczoną historią kredytową może być dobrym klientem kredytowym lub znaleźć klientów, których wzorce mogą zwiększać prawdopodobieństwo niewywiązania się ze zobowiązań.

Wyjaśnialność jest również problemem w przypadku stosowania algorytmów AI wykorzystujących metody głębokiego uczenia.

Automatyzacja procesu inwestycyjnego

Wreszcie, niektóre banki zagłębiają się w świat sztucznej inteligencji, wykorzystując swoje inteligentne systemy do podejmowania decyzji inwestycyjnych i wspierania badań w zakresie bankowości inwestycyjnej. Firmy takie jak szwajcarski UBS i holenderski ING zlecają systemom sztucznej inteligencji przeszukiwanie rynków w poszukiwaniu niewykorzystanych możliwości inwestycyjnych i wykorzystują je w swoich algorytmicznych systemach transakcyjnych. Chociaż człowiek nadal uczestniczy we wszystkich tych decyzjach inwestycyjnych, systemy sztucznej inteligencji odkrywają dodatkowe możliwości dzięki lepszemu modelowaniu i odkrywaniu.

Ponadto wiele firm świadczących usługi finansowe oferuje robo-advisorów, którzy pomagają klientom w zarządzaniu portfelem. Dzięki personalizacji chatbotów i modelom dostosowanym do potrzeb klienta, robo-doradcy mogą zapewnić wysokiej jakości wskazówki dotyczące decyzji inwestycyjnych i być dostępni zawsze, gdy klient potrzebuje ich pomocy.

Czy mogą pojawić się jakieś zagrożenia?

Wschodzące technologie są ryzykowne ze względu na ich niedojrzałość i ograniczony czas działania. Ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zwiększa fakt, że dziedzina ta rozwija się tak szybko. Oprócz korzyści wynikających z wykorzystania AI w bankowości firmy muszą również wziąć pod uwagę następujące zagrożenia i wyzwania:

  • Uprzedzenia związane z AI — Jak już wspomniano, jednym z największych zagrożeń związanych z wykorzystaniem AI w bankowości jest stronniczość AI. Wynika to ze sposobu, w jaki tworzone są modele decyzyjne SI, a mianowicie przez ludzi, którzy wnoszą swoje uprzedzenia i założenia do szkolenia modelu uczenia maszynowego.
  • Wyjaśnialność i etyka — Instytucje finansowe działają w oparciu o przepisy, które wymagają od nich przedstawiania potencjalnym klientom wyjaśnień dotyczących decyzji o przyznaniu kredytu. Utrudnia to wdrażanie narzędzi opartych na sieciach neuronowych głębokiego uczenia, których działanie polega na wykrywaniu subtelnych korelacji między tysiącami zmiennych, które są zazwyczaj niezrozumiałe dla ludzkiego mózgu.
  • Brak zaufania klientów — Oprócz przestrzegania przepisów, firmy świadczące usługi finansowe muszą pamiętać o zaufaniu klientów podczas korzystania z narzędzi AI. Bennett zauważa, że na przykład chatboty, które są cenione za swoją wygodę, spowodują utratę zaufania klientów, jeśli będą popełniać błędy.
  • Koszty — Tempo innowacji AI jest zarówno ekscytujące, jak i kosztowne. Pomiędzy stworzeniem algorytmu w laboratorium a jego wdrożeniem często upływa wiele czasu, po prostu dlatego, że jego uruchomienie jest zbyt kosztowne. Nawet szeroko przyjęte algorytmy mogą okazać się zbyt drogie, aby można było je wykorzystać z zyskiem.

Podsumowanie

Pojawienie się sztucznej inteligencji na pewno okazało się rewolucją. Wiele firm, nie tylko w sektorze bankowym wykorzystuje tę technologię, aby zoptymalizować pewne procesy. Dzięki temu firmy mogą działać znacznie efektywniej, oferując klientom dostosowaną do ich potrzeb pomoc. W niedalekiej przyszłości z pewnością doświadczymy jeszcze szerszego zastosowania sztucznej inteligencji, natomiast jej obecny stan i tak spowodował znaczne ułatwienie wielu procesów.

BizNews


© 2020 BizNews. Wszelkie prawa zastrzeżone

Do góry