Sektor bankowy jest jednym z największych potencjalnych beneficjentów wykorzystania sztucznej inteligencji na szeroką skalę. Eksperci SAS wskazują, że zastosowanie sztucznej inteligencji zapewni bankom większą efektywność operacyjną, pozwoli im ograniczyć ryzyko biznesowe, skutecznie przeciwdziałać oszustwom i zarządzać doświadczeniem klientów, przy jednoczesnym skróceniu całego procesu. Analizując obecne metody wykorzystania AI widać, że wykorzystanie tej technologii przyniesie największe korzyści w zakresie unowocześnienia i rozwijania modeli analitycznych, w tym szacowania oceny klientów i podejmowania decyzji, co oznacza wyższe przychody i zyski organizacji finansowych. 

Potencjał sztucznej inteligencji jest ogromny, a jej wykorzystanie na przestrzeni najbliższych kilku lub kilkunastu lat stanie się powszechne. Wraz ze wzrostem wolumenu gromadzonych danych i mocy obliczeniowej, banki są w stanie reagować coraz szybciej na zmieniające się otoczenie. Jednak, aby utrzymać wiodącą pozycję na dynamicznie zmieniającym się rynku, konieczne jest całościowe podejście, które pozwoli równoważyć pęd ku innowacyjności z szacowaniem ryzyka oraz kwestiami prywatności i bezpieczeństwa. Jak wskazują eksperci SAS, sztuczna inteligencja może znacząco zmienić rynek finansowy. Jakie obszary odmieni inteligentna transformacja?

Klient w centrum uwagi 

Banki mierzą się dziś z ogromną skalą działań komunikacyjnych związanych z obsługą klientów. W sytuacji, w której mamy do wyboru kilkaset ofert i tysiące wariantów personalizacji, do podjęcia są miliony decyzji. To skala, która przekracza możliwości ludzkiego umysłu, stąd coraz więcej procesów musi być zautomatyzowanych. To właśnie AI jest narzędziem, które pozwala przekształcić zgromadzone dane dotyczące profilu i oczekiwań klientów w spersonalizowane rekomendacje dotyczące kolejnych interakcji. Dzięki inteligentnym rozwiązaniom korzystanie z bankowości staje się coraz bardziej wygodne i dostępne niemal bez ograniczeń. Przykład stanowią chatboty, które już od kilku lat ograniczają potrzebę połączenia z konsultantem lub stania w kolejce do okienka.

AI automatyzuje również procesy wewnętrzne, skracając czas rozwiązywania problemów klienta i zwiększając efektywność pracy zespołów. Dzięki dostępowi do milionów danych dotyczących wcześniejszych interakcji B2B oraz B2C w czasie rzeczywistym może zarekomendować potencjalne kierunki trwającej rozmowy z interesantem i zasugerować odpowiedzi czy najlepsze rozwiązania w przypadku wystąpienia problemów.

Skuteczna prewencja oszustw i nadużyć 

Skala przestępstw finansowych nieustannie rośnie. W Wielkiej Brytanii w minionym roku, w wyniku oszustw, banki straciły ponad miliard funtów, a globalnie przeciętna organizacja traci każdego roku 5% swoich przychodów z powodu nadużyć. Działania, które podejmują instytucje finansowe w zakresie cyberbezpieczeństwa, są nastawione na to, by chronić środki klientów oraz informować ich o pojawiających się zagrożeniach.

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje wykrywają oszustwa finansowe i zapobiegają im. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, bank może szybko i dokładnie analizować duże ilości danych w celu zidentyfikowania podejrzanych transakcji i wzorców, które mogą wskazywać na nieuczciwą działalność. Jakie korzyści oferuje AI w porównaniu z tradycyjnymi metodami wykrywania nadużyć?

Algorytmy AI mają szerokie zastosowanie i wysoką efektywność. Pozwalają szybko określić autentyczność każdego zapytania od klienta, a także potrafią wychwycić pojedyncze podejrzane transakcje nawet wśród miliardów operacji codziennie obsługiwanych przez banki. Kluczowa jest ich zdolność do wykrywania bardzo złożonych nieuczciwych działań, które tradycyjne systemy oparte na regułach mogą przeoczyć. Mogą one wykrywać oszustwa bankowe obejmujące wiele kont, urządzeń i lokalizacji lub oszustwa, które są rozłożone na różne kanały. Sztuczna inteligencja umożliwia lepsze zarządzanie ryzykiem nadużyć. Algorytmy analizy predykcyjnej mogą identyfikować klientów lub transakcje wysokiego ryzyka i ostrzegać instytucje finansowe o potencjalnych nieuczciwych działaniach, zanim do nich dojdzie. – powiedziała Marta Prus-Wójciuk,  Head of Fraud Practice w SAS. 

Ryzyko pod nadzorem 

W obszarze zarządzania ryzykiem jedną z głównych motywacji do wykorzystania potencjału danych i AI jest chęć efektywnej realizacji strategii, spełnienia wymagań regulatorów rynku i dążenia do optymalizacji wskaźnika przychody vs. koszty. Dodatkowo, obecna sytuacja na rynkach finansowych generuje nowe wyzwania dla zarządzających ryzykiem, którzy coraz szybciej muszą podejmować kluczowe decyzje w coraz bardziej zmiennym otoczeniu i przewidywać, jaki będzie wpływ konkretnego ryzyka na organizację, jej zyskowność oraz sposób prowadzenia biznesu w przyszłości. Aby to osiągnąć, potrzeba holistycznego spojrzenia na wyniki, wspartego zaawansowanymi algorytmami, które pozwalają w elastyczny sposób wykonywać analizy scenariuszowe czy testy warunków skrajnych, aby uzyskać pełen obraz potencjalnego wpływu zjawiska.

Zmiany regulacyjne i rynkowe często są traktowane jako zagrożenie. Ale dzięki odpowiednim narzędziom można wykorzystać te wyzwania jako szansę do rozwoju. Dlatego warto korzystać z różnych technik, w tym modelowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego, które pozwala odnaleźć się w wielowymiarowej, niesprawdzonej i nieprzewidywalnej na pierwszy rzut oka przestrzeni. Sztuczna inteligencja wspiera banki zarówno w kwestii regulacyjnej, jak i współpracy z klientem. Pomaga w podjęciu decyzji, czy z danym klientem warto współpracować albo jaką cenę zaproponować klientowi na konkretny produkt. AI również podpowie, jakie jest prawdopodobieństwo, że ten klient może mieć w przyszłości problemy z wypłacalnością, pozwalając na stworzenie zautomatyzowanego systemu wczesnego ostrzegania. Banki zaczynają wdrażać takie rozwiązania na skalę masową, to są sygnały wczesnego ostrzegania, które pozwolą im uniknąć strat i zareagować z odpowiednim wyprzedzeniem. – powiedział Łukasz Libuda, Head of Risk Practice w SAS.  

Etyczna AI = godne zaufania instytucje finansowe  

Jak widać, sztuczna inteligencja ma szerokie zastosowanie w sektorze finansowym. Jednak to, czy zmiana będzie na lepsze, czy na gorsze, zależy od podejścia organizacji i gotowości do wdrożenia nowych rozwiązań. Kluczowe jest zatem wykorzystanie sprawdzonych i bezpiecznych narzędzi, które nie tylko gwarantują ochronę danych, ale także zapewniają odpowiedzialne i etyczne algorytmy.

W tym celu liderzy rynku nowych technologii i sztucznej inteligencji podejmują inicjatywy mające określić wspólne dla wszystkich normy i ramy tworzenia i wykorzystania sztucznej inteligencji. Firma SAS zaprezentowała 4 kroki, którymi firmy i organizacje powinny się kierować w pracy z AI.

W końcowym rozrachunku, wprowadzenie AI może mieć istotny wpływ na zmianę nastawienia konsumentów usług finansowych. Banki mogą poprawić obsługę klienta, sprawiając, że odmieni ona wizerunek tego sektora i pomoże w budowaniu przewagi rynkowej w przyszłości. Obecnie, wg Barometru Zaufania Edelmana 2022, usługi finansowe posiadają nikłe zaufanie, a wykorzystanie nowoczesnych technologii jest okazją, by to się zmieniło. Stając się prekursorem bezpiecznych i odpowiedzialnych innowacji w obszarze AI, sektor bankowy może być liderem transformacji biznesu, co stanowi obszar G-Governance w jakże ważnym dla wszystkich stron i szeroko analizowanym podejściu do prowadzenia firmy zgodnie z wytycznymi ESG.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments