Искусственный интеллект в банковской сфере: как AI поднимает финансовый сектор
Банки имеют большие шансы улучшить услуги и создать инновационные продукты, используя искусственный интеллект. Аутсорсинг разработки приложений с партнером - ключ к успеху в сфере финансовых технологий.
Что на самом деле означает AI для вашего финтех-бизнеса за пределами модных слов и технических терминов? Это обозначает изменение динамики рынка, обещание финансовых выгод и возможность улучшения лояльности клиентов.
По данным AI Playbook от McKinsey, «С использованием AI-систем для бизнеса есть потенциал разблокировать до $1 трлн дополнительной стоимости!
JPMorgan Chase также не отстает, уверенно прогнозируя амбициозные $1.5 млрд стоимости от AI к концу года.
Но даже если вы работаете в более скромном сегменте финтех-рынка, важно понимать последствия и преимущества AI. Мы приглашаем вас узнать, как AI может сразу служить катализатором вашего роста.
Давайте оставим за собой шум и прямо обратимся к тем, кто находится в самом сердце AI в банковской сфере — поставщикам услуг и пользователям.
По данным AI Playbook от McKinsey, «С использованием AI-систем для бизнеса есть потенциал разблокировать до $1 трлн дополнительной стоимости!
JPMorgan Chase также не отстает, уверенно прогнозируя амбициозные $1.5 млрд стоимости от AI к концу года.
Но даже если вы работаете в более скромном сегменте финтех-рынка, важно понимать последствия и преимущества AI. Мы приглашаем вас узнать, как AI может сразу служить катализатором вашего роста.
Давайте оставим за собой шум и прямо обратимся к тем, кто находится в самом сердце AI в банковской сфере — поставщикам услуг и пользователям.
“В жизненном цикле любого продукта или проекта есть бесконечное множество скрытых затрат, но если мне нужно будет сузить круг поиска именно для разработки продукта, я выберу именно эти."
"Просто нужно следить за изменениями в законах, а если вы делегируете работу, выбирать компанию с хорошими знаниями в этой области"
"Просто нужно следить за изменениями в законах, а если вы делегируете работу, выбирать компанию с хорошими знаниями в этой области"
Искусственный интеллект в банковской и финансовой сфере: двойная перспектива пользователей и поставщиков
Быстрое развитие искусственного интеллекта гарантирует, что вскоре он тесно вплетется в ткань нашей финансовой жизни. Будь то обычный клиент банка или финансовый специалист, ИИ переформатирует способы взаимодействия с деньгами.
Для пользователей
Опыт банковского обслуживания на основе данных. Всё, что мы делаем, оставляет цифровой след. Каждая транзакция, каждый клик рассказывает свою историю. ИИ помогает банкам и финансовым учреждениям осмыслить всю эту информацию, превращая огромные объемы данных в умные решения.
Персонализация. Ушли те времена общих банковских услуг. ИИ помогает создавать услуги, адаптированные к вашим финансовым привычкам и целям, делая ваш опыт банковского обслуживания более "вашим".
Безопасность и гарантии. В финансовом мире хватает подводных камней. ИИ выступает в роли бдительного стража, предсказывая вызовы и защищая от мошеннических действий. Он используется для тестирования безопасности, прогнозирования мошенничества и оценки потенциально злонамеренных пользователей.
Эффективность в лучшем виде. Бесконечные очереди в банках и долгие ожидания на телефоне? Эти истории постепенно уходят в прошлое благодаря автоматизации, управляемой ИИ, обеспечивающей более быстрые и более гладкие операции.
Опыт банковского обслуживания на основе данных. Всё, что мы делаем, оставляет цифровой след. Каждая транзакция, каждый клик рассказывает свою историю. ИИ помогает банкам и финансовым учреждениям осмыслить всю эту информацию, превращая огромные объемы данных в умные решения.
Персонализация. Ушли те времена общих банковских услуг. ИИ помогает создавать услуги, адаптированные к вашим финансовым привычкам и целям, делая ваш опыт банковского обслуживания более "вашим".
Безопасность и гарантии. В финансовом мире хватает подводных камней. ИИ выступает в роли бдительного стража, предсказывая вызовы и защищая от мошеннических действий. Он используется для тестирования безопасности, прогнозирования мошенничества и оценки потенциально злонамеренных пользователей.
Эффективность в лучшем виде. Бесконечные очереди в банках и долгие ожидания на телефоне? Эти истории постепенно уходят в прошлое благодаря автоматизации, управляемой ИИ, обеспечивающей более быстрые и более гладкие операции.
Для поставщиков
Решения в области банковского обслуживания, основанные на данных. Цифровой финансовый мир полон данных, и анализ этих данных в реальном времени приносит повышение удовлетворенности клиентов и дополнительные финансовые выгоды. ИИ помогает поставщикам анализировать огромные объемы данных быстрее и эффективнее, находить действенные идеи и предлагать услуги, которые одновременно ориентированы на пользователя и прибыльны.
Вовлечение клиентов на новом уровне. Понимая поведение клиентов, ИИ позволяет поставщикам предлагать решения, которые резонируют, укрепляя отношения и обеспечивая лояльность клиентов.
Снижение рисков. Модели ИИ предоставляют более ясное финансовое предвидение, помогая поставщикам принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов и обеспечивая соблюдение нормативов.
Повышение операционной эффективности. Влияние ИИ заметно в каждом аспекте банковских операций. От автоматизации рутинных задач до улучшения процессов принятия решений, от усовершенствования мер по противодействию отмыванию денег и борьбе с терроризмом до оптимизации работы заднего офиса, ИИ играет важную роль на каждом уровне, согласно данным SAS Insights.
Затронув влияние ИИ на цифровое банковское обслуживание, давайте перейдем к главному событию: более близкому рассмотрению конкретных инструментов ИИ, которые революционизируют практику банковского дела.
Решения в области банковского обслуживания, основанные на данных. Цифровой финансовый мир полон данных, и анализ этих данных в реальном времени приносит повышение удовлетворенности клиентов и дополнительные финансовые выгоды. ИИ помогает поставщикам анализировать огромные объемы данных быстрее и эффективнее, находить действенные идеи и предлагать услуги, которые одновременно ориентированы на пользователя и прибыльны.
Вовлечение клиентов на новом уровне. Понимая поведение клиентов, ИИ позволяет поставщикам предлагать решения, которые резонируют, укрепляя отношения и обеспечивая лояльность клиентов.
Снижение рисков. Модели ИИ предоставляют более ясное финансовое предвидение, помогая поставщикам принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов и обеспечивая соблюдение нормативов.
Повышение операционной эффективности. Влияние ИИ заметно в каждом аспекте банковских операций. От автоматизации рутинных задач до улучшения процессов принятия решений, от усовершенствования мер по противодействию отмыванию денег и борьбе с терроризмом до оптимизации работы заднего офиса, ИИ играет важную роль на каждом уровне, согласно данным SAS Insights.
Затронув влияние ИИ на цифровое банковское обслуживание, давайте перейдем к главному событию: более близкому рассмотрению конкретных инструментов ИИ, которые революционизируют практику банковского дела.
Ключевые технологии ИИ в банковской сфере с примерами его использования
Вот несколько ключевых технологий искусственного интеллекта в банковской отрасли с примерами их практического использования.
Машинное обучение (ML). Алгоритмы, которые улучшаются со временем, используя данные. Они "учатся" на основе предыдущего опыта, чтобы принимать более качественные решения.
Алгоритмы ML помогают предсказывать, какие клиенты могут не выплатить свои кредиты, анализируя предыдущее поведение и данные.
Обработка естественного языка (NLP). Позволяет машинам понимать и реагировать на человеческий язык. Практически каждый качественный чат-бот и голосовой ассистент использует обработку естественного языка.
Поддержка клиентов. Чат-боты, такие как Erica от Bank of America, используют NLP для понимания и ответа на запросы клиентов в реальном времени.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA). Программные роботы, которые автоматически выполняют повторяющиеся задачи, ускоряя процессы и обеспечивая точность.
Бэк-офис. Боты RPA могут автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных, ускоряя процессы установки счетов и уменьшая человеческие ошибки.
Предиктивная аналитика. Анализирует текущие и исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Это полезно как для пользователей, так и для поставщиков услуг, так как помогает принимать обоснованные решения.
Маркетинг. Анализируя паттерны расходов, банки могут предложить персонализированные финансовые советы или рекомендации по продуктам клиентам.
Голосовое распознавание и биометрия. Технологии, которые идентифицируют людей на основе уникальных физических или поведенческих характеристик, таких как голосовые паттерны или отпечатки пальцев.
Безопасность и аутентификация. Некоторые банковские приложения теперь позволяют пользователям входить, используя голосовые команды или сканы отпечатков пальцев, обеспечивая более высокий уровень безопасности.
Нейросети и глубокое обучение. Продвинутые формы машинного обучения, где алгоритмы имитируют структуру и функции человеческого мозга для обработки данных.
Выявление мошенничества. Системы выявления мошенничества с использованием глубокого обучения могут идентифицировать необычные паттерны транзакций, предупреждая банк и держателя карты о потенциальных нарушениях безопасности.
Блокчейн и технология распределенного реестра (DLT). Безопасный, децентрализованный способ записи транзакций. Это похоже на общий цифровой реестр, на который каждый может положиться.
Платежи и расчеты за пределами границ. Помимо криптовалют, банки должны использовать блокчейн для повышения прозрачности и безопасности транзакций, как это видно в проектах, таких как Quorum от J.P. Morgan.
Эти примеры использования ИИ в банковской сфере не исчерпываются. Вот еще несколько реальных примеров применения ИИ, на которые полагаются крупные игроки:
Машинное обучение (ML). Алгоритмы, которые улучшаются со временем, используя данные. Они "учатся" на основе предыдущего опыта, чтобы принимать более качественные решения.
Алгоритмы ML помогают предсказывать, какие клиенты могут не выплатить свои кредиты, анализируя предыдущее поведение и данные.
Обработка естественного языка (NLP). Позволяет машинам понимать и реагировать на человеческий язык. Практически каждый качественный чат-бот и голосовой ассистент использует обработку естественного языка.
Поддержка клиентов. Чат-боты, такие как Erica от Bank of America, используют NLP для понимания и ответа на запросы клиентов в реальном времени.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA). Программные роботы, которые автоматически выполняют повторяющиеся задачи, ускоряя процессы и обеспечивая точность.
Бэк-офис. Боты RPA могут автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных, ускоряя процессы установки счетов и уменьшая человеческие ошибки.
Предиктивная аналитика. Анализирует текущие и исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Это полезно как для пользователей, так и для поставщиков услуг, так как помогает принимать обоснованные решения.
Маркетинг. Анализируя паттерны расходов, банки могут предложить персонализированные финансовые советы или рекомендации по продуктам клиентам.
Голосовое распознавание и биометрия. Технологии, которые идентифицируют людей на основе уникальных физических или поведенческих характеристик, таких как голосовые паттерны или отпечатки пальцев.
Безопасность и аутентификация. Некоторые банковские приложения теперь позволяют пользователям входить, используя голосовые команды или сканы отпечатков пальцев, обеспечивая более высокий уровень безопасности.
Нейросети и глубокое обучение. Продвинутые формы машинного обучения, где алгоритмы имитируют структуру и функции человеческого мозга для обработки данных.
Выявление мошенничества. Системы выявления мошенничества с использованием глубокого обучения могут идентифицировать необычные паттерны транзакций, предупреждая банк и держателя карты о потенциальных нарушениях безопасности.
Блокчейн и технология распределенного реестра (DLT). Безопасный, децентрализованный способ записи транзакций. Это похоже на общий цифровой реестр, на который каждый может положиться.
Платежи и расчеты за пределами границ. Помимо криптовалют, банки должны использовать блокчейн для повышения прозрачности и безопасности транзакций, как это видно в проектах, таких как Quorum от J.P. Morgan.
Эти примеры использования ИИ в банковской сфере не исчерпываются. Вот еще несколько реальных примеров применения ИИ, на которые полагаются крупные игроки:
- Банк Америки использует машинное обучение для выявления мошенничества, выявляя необычные транзакции и предупреждая клиентов о потенциальных нарушениях.
- J.P. Morgan полагается на NLP для анализа юридических документов за считанные секунды, процесс, который традиционно занимал тысячи часов работы человеческих экспертов.
- Santander был одним из первых банков, представивших услугу по переводу денег на основе блокчейна, позволяющую клиентам осуществлять международные переводы в течение дня.
Исследование возможностей: Применение искусственного интеллекта в банковской сфере
Мы только что рассмотрели основные технологии, приводящие к революции искусственного интеллекта в сфере банковского и финансового дела. Вы могли бы задаться вопросом, почему мы вернулись к теме, которую уже коснулись. Причина заключается в перспективе.
Хотя понимание технологий, лежащих в основе, является ключевым, есть вероятность, что вы читаете эту статью не с определенной деловой целью. Возможно, вы хотите разработать передовое финансовое решение, внедрить новый банковский продукт или улучшить вашу существующую систему. Так что вы действительно хотите знать, как согласовать внедрение возможностей ИИ с конкретными банковскими продуктами.
Хотя понимание технологий, лежащих в основе, является ключевым, есть вероятность, что вы читаете эту статью не с определенной деловой целью. Возможно, вы хотите разработать передовое финансовое решение, внедрить новый банковский продукт или улучшить вашу существующую систему. Так что вы действительно хотите знать, как согласовать внедрение возможностей ИИ с конкретными банковскими продуктами.
Знайте своего клиента
Полное знание вашего клиента является как требованием регулирования, так и умным бизнес-ходом. ИИ делает эту задачу менее утомительной и более привлекательной.
Мы вернемся к некоторым из этих функций в следующих операционных и продуктовых аспектах. Просим прощения за необходимость в это разбираться, так как финтех представляет собой взаимосвязанную сеть, где нельзя полностью отделить функции и решения KYC и предотвращения мошенничества.
Полное знание вашего клиента является как требованием регулирования, так и умным бизнес-ходом. ИИ делает эту задачу менее утомительной и более привлекательной.
- Автоматизированная верификация документов. KYC обычно включает в себя проверку огромного количества документов. Применение ИИ может помочь быстро сканировать, верифицировать и категоризировать эти документы, обеспечивая быстрое и соответствующее нормативным требованиям включение клиентов в систему.
- Анализ поведения на предмет сигналов тревоги. Это не только о начальной верификации. ИИ также может мониторить транзакции, чтобы выявить необычные поведения или паттерны. Если мистер Смит внезапно отправляет огромную сумму за границу, ИИ подозревает случай "украденной кредитной карты" и поднимает флаг для дальнейшего рассмотрения.
- Лицевое распознавание для живой верификации. С помощью ИИ живое видео или селфи могут кросс-проверяться с хранимыми фотографиями удостоверений личности, предлагая дополнительный уровень верификации, который одновременно удобен для пользователя и безопасен.
- Постоянное обновление данных. Жизнь людей меняется - они переезжают, женятся, меняют работу. ИИ может подталкивать клиентов к обновлению своих данных, обеспечивая актуальность данных банка. Для поставщиков это означает постоянное соблюдение нормативов без ручной работы.
Мы вернемся к некоторым из этих функций в следующих операционных и продуктовых аспектах. Просим прощения за необходимость в это разбираться, так как финтех представляет собой взаимосвязанную сеть, где нельзя полностью отделить функции и решения KYC и предотвращения мошенничества.
Расчетные и сберегательные счета
Чековые и сберегательные счета - это не просто место для хранения денег. ИИ помогает превратить эти классические банковские продукты в умные финансовые инструменты.
Чековые и сберегательные счета - это не просто место для хранения денег. ИИ помогает превратить эти классические банковские продукты в умные финансовые инструменты.
- Управление личными финансами. ИИ может анализировать привычки расходов, категоризировать транзакции и предлагать советы по составлению бюджета, давая вашему мобильному приложению для банковских операций преимущество перед конкурентами.
- Обнаружение аномалий. Помимо стандартного уведомления об необычной активности, представьте систему, которая с течением времени изучает привычки расходов пользователя. Теперь красные флаги могут включать в себя совершение покупок в необычное время суток, трату недельного бюджета в неподходящем, никогда ранее не посещенном онлайн-магазине, повторяющиеся запросы на проверочную транзакцию, услуги, не соответствующие стилю расходов клиента.
- Прогнозирование будущих расходов. Финансовые гуру и желающие таковыми стать советуют людям составлять бюджет как первый шаг к финансовой стабильности и свободе. На практике это похоже на совет "есть здоровую пищу" - общий и трудно выполняемый в постоянстве. Прогностическая модель в вашем приложении могла бы прогнозировать остаток средств пользователя на конец месяца на основе его регулярных счетов и типичных расходов, помогая лучше планировать финансы.
Кредитные карты
- Анализ расходов с учетом контекста. ИИ способен определять контекст и аномалии, анализируя транзакции карты в связи с реальными событиями. Например, если наблюдается всплеск трат во время отпуска, система понимает контекст, снижая ложные тревоги по необычным расходам, сохраняя при этом мониторинг на предмет реального мошенничества.
- Автоматические накопления. При интеграции ИИ карты могут помогать пользователям накапливать сбережения. Каждая транзакция может быть округлена до ближайшего доллара (или 10 долларов), а разница автоматически переведена на сберегательный счет. С течением времени ИИ может даже предлагать настраиваемые процентные ставки на основе паттернов расходов и целей сбережений на определенный период.
- Адаптивная блокировка карты. ИИ может предсказать, когда вы меньше всего вероятно будете использовать свою карту - например, во время обычных часов сна - и автоматически ее заблокировать, чтобы предотвратить несанкционированный доступ. В случае реальных транзакций в эти часы он учитывает и адаптируется.
Кредиты и ипотека
С помощью ИИ финансовые учреждения могут предоставлять более плавный и информированный опыт займа, повышая шансы на получение кредитов даже без отличной кредитной истории и защищая кредиторов от злонамеренных пользователей.
С помощью ИИ финансовые учреждения могут предоставлять более плавный и информированный опыт займа, повышая шансы на получение кредитов даже без отличной кредитной истории и защищая кредиторов от злонамеренных пользователей.
- Понимание полной картины в кредитном скоринге. ИИ помогает банкам смотреть на большее, чем просто кредитную или заемную историю клиентов, чтобы определить их кредитоспособность. Он может учитывать такие вещи, как ваши шопинговые привычки, онлайн-активность и многое другое, чтобы получить лучшее представление о том, насколько хорошо вы управляете деньгами. Это означает, что некоторые люди, которых могли пропустить раньше, теперь могут получить шанс на кредит.
- Быстрые одобрения займов. Никто не любит ждать. С помощью ИИ одобрение займов может быть почти мгновенным, делая клиентов счастливыми относительно этого конкретного финансового учреждения и позволяя банкам развивать бизнес благодаря рекламе "из уст в уста" как онлайн, так и офлайн.
- Выявление проблем с займами заранее. ИИ может помочь банкам предположить, когда кто-то может испытывать трудности с возвратом займа, задолго до того, как сам человек это осознает. Таким образом, они могут своевременно проверить ситуацию и разработать план, прежде чем дела пойдут вразнос.
- Честная игра в кредитовании. Иногда, даже не имея в виду, люди и системы имеют предвзятость. Это может привести к несправедливым решениям о кредитах. ИИ может быть обучен для минимизации этих предвзятостей, обеспечивая равные возможности для всех.
Инвестиции
Использование ИИ для инвестиционных услуг в банковском продукте помогает обеспечить как начинающим, так и опытным инвесторам оставаться на правильном пути.
Использование ИИ для инвестиционных услуг в банковском продукте помогает обеспечить как начинающим, так и опытным инвесторам оставаться на правильном пути.
- Персонализированные робо-консультанты. ИИ-драйвен робо-консультанты не только умны, но и интуитивны. Они узнают о финансовых целях и привычках клиента. Это означает, что клиенты получают персонализированные советы, повышая доверие и долгосрочную лояльность к вашему банку или фирме.
- Анализ настроений на рынке. ИИ-решения вылавливают ценные идеи из новостей, социальных медиа и финансовых форумов. Предоставление этой информации клиентам может дать им преимущество, позиционируя ваш сервис как источник предвидения рынка.
- Автоматизированное управление портфелем. Ручное перебалансирование портфеля кажется таким устаревшим. С помощью ИИ портфели автоматически корректируются в соответствии с рыночными тенденциями. Для провайдеров это означает меньше человеческих ошибок, повышенную эффективность и современный сервис, привлекающий инвесторов, осведомленных в технологиях.
Цифровые кошельки и платежные системы
Вы и ваши клиенты постоянно перемещаете деньги. ИИ обеспечивает, что этот танец цифр быстрый, безопасный и умный.
Вы и ваши клиенты постоянно перемещаете деньги. ИИ обеспечивает, что этот танец цифр быстрый, безопасный и умный.
- Прогнозирование платежей пользователей. ИИ наблюдает и учится привычкам пользователей. Для банков и финтех-компаний это означает предвидение потребностей клиентов и предложение персонализированных финансовых продуктов или своевременных предложений.
- Оптимизация маршрутов для транзакций. ИИ находит самый быстрый и эффективный путь для транзакций, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность клиентов.
- Умные акции. Основываясь на расходах и привычках пользователей, приложения ИИ могут предлагать подходящие сделки и скидки в нужное время, увеличивая объемы транзакций.
Финансирование торговли
Если вы хотите запустить отдельное решение для торговли или внедрить его в существующий банковский продукт, не забывайте о возможных интеграциях ИИ.
Если вы хотите запустить отдельное решение для торговли или внедрить его в существующий банковский продукт, не забывайте о возможных интеграциях ИИ.
- Автоматизированная верификация документов. Проверка и перекрестная проверка торговых документов - это старомодно. ИИ ускоряет процесс, снижает ошибки и обеспечивает более гладкую торговую деятельность.
- Прогнозирование рисков торговли. Благодаря аналитическим способностям ИИ предвидение потенциальных проблем в торговле становится значительно проще. Для поставщиков это означает лучшее управление рисками, обеспечивая сохранение доверия вашим клиентам.
- Конвертация валюты. Алгоритмы ИИ следят за колебаниями валют, обеспечивая оптимальные курсы конвертации. Речь идет о максимизации ценности с каждой транзакцией, делая вашу финансовую платформу предпочтительным выбором для бизнеса.
Управление активами
Алгоритмическая оценка. ИИ оценивает активы быстрее и делает точные и актуальные оценки на основе множества факторов.
Прогнозирование движения рынка. Вместо интуитивных предчувствий или общих тенденций рынка ИИ анализирует обширные данные для прогнозирования точных изменений рынка.
Автоматизированное распределение активов. Настройка инвестиционных портфелей становится беззаботной, поскольку ИИ автоматически распределяет активы на основе конкретных стратегий и целей.
Алгоритмическая оценка. ИИ оценивает активы быстрее и делает точные и актуальные оценки на основе множества факторов.
Прогнозирование движения рынка. Вместо интуитивных предчувствий или общих тенденций рынка ИИ анализирует обширные данные для прогнозирования точных изменений рынка.
Автоматизированное распределение активов. Настройка инвестиционных портфелей становится беззаботной, поскольку ИИ автоматически распределяет активы на основе конкретных стратегий и целей.
Иностранная валюта и денежные переводы
Прогнозирование курса валют. ИИ анализирует прошлые тенденции, текущие новости и многое другое, чтобы предсказать возможные движения курса валют.
Тайминг переводов. Понимая колебания на рынке валют, ИИ может предложить наиболее экономичные моменты для международных денежных переводов.
Автоматизированная конвертация. ИИ быстро обрабатывает конвертации, и пользователи получают максимум от своих средств, связывая эту скорость и эффективность с качеством вашего продукта.
Прогнозирование курса валют. ИИ анализирует прошлые тенденции, текущие новости и многое другое, чтобы предсказать возможные движения курса валют.
Тайминг переводов. Понимая колебания на рынке валют, ИИ может предложить наиболее экономичные моменты для международных денежных переводов.
Автоматизированная конвертация. ИИ быстро обрабатывает конвертации, и пользователи получают максимум от своих средств, связывая эту скорость и эффективность с качеством вашего продукта.
Внедрение искусственного интеллекта в банковском секторе: Перспективы развития
Будущее ИИ в банковской сфере находится на пересечении передовых технологий и потребностей потребителей. По мере того как ИИ становится все более взаимосвязанным с финансами, возникают несколько новаторских тенденций.
Модернизация устаревших систем. Для того чтобы банки могли эффективно использовать технологию ИИ, им необходимо обновить свои основные системы. Гибкая, мультиоблачная стратегия позволяет сочетать преимущества масштабируемости ИИ с безопасностью частных облаков и локальных настроек.
Возникновение супер-приложений. Традиционные банковские приложения сосредоточены на конкретных функциях. Будущее принадлежит супер-приложениям, однообразным платформам, интегрирующим банковские, покупательские, платежные, инвестиционные и другие функции. Эта консолидация предлагает клиентам удобство и оптимизирует операции для поставщиков.
Генеративный ИИ. Помимо простого анализа данных, ИИ будет создавать новые наборы данных и модели для симуляции различных финансовых сценариев. Это может быть критично для оценки рисков, позволяя банкам предсказывать и готовиться к различным рыночным условиям.
Встроенные финансы. Финансовые услуги больше не будут отдельным сектором, они будут глубоко интегрированы в нефинансовые платформы. Представьте себе оформление заказа на сайте электронной коммерции и получение мгновенных предложений по кредиту для вашей покупки - все это с помощью ИИ.
Финансовый анализ на основе ИИ. Как и у вас есть медицинский осмотр, ИИ будет предлагать финансовые осмотры, анализируя ваши финансовые поведенческие данные, прогнозируя будущие вызовы и предлагая советы, чтобы вы оставались на пути к успеху.
Слияние блокчейна и ИИ. Безопасный характер блокчейна в сочетании с интеллектом ИИ может изменить финансовые операции, особенно в обнаружении мошенничества и международных транзакциях.
Банковское обслуживание с дополненной реальностью. Технология дополненной реальности может изменить облик банковского обслуживания. Представьте себе проверку баланса счета или визуализацию ваших расходов через AR-очки.
Открытые банковские услуги с ИИ. По мере того как все больше регионов внедряют регулирование открытых банковских услуг, ИИ будет играть важную роль в анализе обширных данных из различных финансовых институтов, предлагая пользователям объединенные и персонализированные предложения.
Этичный и прозрачный ИИ. С увеличением внимания к процессам принятия решений ИИ будет стремиться к более прозрачным алгоритмам, обеспечивая, чтобы решения были справедливыми и свободными от предвзятости.
Приоритетное выравнивание вашего технологического плана с всеобъемлющей стратегией ИИ и сотрудничество с поставщиками программного обеспечения могут помочь банкам занять устойчивое положение в динамичном ландшафте цифровых финансовых услуг.
Модернизация устаревших систем. Для того чтобы банки могли эффективно использовать технологию ИИ, им необходимо обновить свои основные системы. Гибкая, мультиоблачная стратегия позволяет сочетать преимущества масштабируемости ИИ с безопасностью частных облаков и локальных настроек.
Возникновение супер-приложений. Традиционные банковские приложения сосредоточены на конкретных функциях. Будущее принадлежит супер-приложениям, однообразным платформам, интегрирующим банковские, покупательские, платежные, инвестиционные и другие функции. Эта консолидация предлагает клиентам удобство и оптимизирует операции для поставщиков.
Генеративный ИИ. Помимо простого анализа данных, ИИ будет создавать новые наборы данных и модели для симуляции различных финансовых сценариев. Это может быть критично для оценки рисков, позволяя банкам предсказывать и готовиться к различным рыночным условиям.
Встроенные финансы. Финансовые услуги больше не будут отдельным сектором, они будут глубоко интегрированы в нефинансовые платформы. Представьте себе оформление заказа на сайте электронной коммерции и получение мгновенных предложений по кредиту для вашей покупки - все это с помощью ИИ.
Финансовый анализ на основе ИИ. Как и у вас есть медицинский осмотр, ИИ будет предлагать финансовые осмотры, анализируя ваши финансовые поведенческие данные, прогнозируя будущие вызовы и предлагая советы, чтобы вы оставались на пути к успеху.
Слияние блокчейна и ИИ. Безопасный характер блокчейна в сочетании с интеллектом ИИ может изменить финансовые операции, особенно в обнаружении мошенничества и международных транзакциях.
Банковское обслуживание с дополненной реальностью. Технология дополненной реальности может изменить облик банковского обслуживания. Представьте себе проверку баланса счета или визуализацию ваших расходов через AR-очки.
Открытые банковские услуги с ИИ. По мере того как все больше регионов внедряют регулирование открытых банковских услуг, ИИ будет играть важную роль в анализе обширных данных из различных финансовых институтов, предлагая пользователям объединенные и персонализированные предложения.
Этичный и прозрачный ИИ. С увеличением внимания к процессам принятия решений ИИ будет стремиться к более прозрачным алгоритмам, обеспечивая, чтобы решения были справедливыми и свободными от предвзятости.
Приоритетное выравнивание вашего технологического плана с всеобъемлющей стратегией ИИ и сотрудничество с поставщиками программного обеспечения могут помочь банкам занять устойчивое положение в динамичном ландшафте цифровых финансовых услуг.
Внедрение банковского приложения с искусственным интеллектом: Собственные силы и аутсорсинг
При выборе между созданием приложений для банков с использованием ИИ внутри компании или его заказом у внешних разработчиков, не стоит полагаться на случай. Вот некоторые критерии, которые стоит учитывать при планировании использования искусственного интеллекта в банковских и финансовых продуктах.
"Если у вас есть устаревшая система в США или Великобритании, которую нужно поддерживать, скорее всего, вы переплачиваете за это немало денег. Обучите людей в других странах или наймите команду за рубежом, которая хорошо разбирается в том, что вы делаете - это снизит затраты на поддержку. Убедитесь, что такие решения соответствуют вашему SLA. Когда компания только начинает свой путь, у нее ограниченные ресурсы и не хватает опыта. У них может не быть достаточного опыта в области домена или программного обеспечения, поэтому им нужна поддержка и руководство. Снижение затрат и дополнительный опыт синергизируются, когда дело касается передачи вашего проекта в аутсорсинг специалистам в области."
Брюс Мейсон
QArea
Вот некоторые примеры того, как финансовые учреждения и банки могут подходить к решению о том, выполнять ли проект внутри компании или передавать его на аутсорсинг. Правильный выбор поможет сократить время разработки и тестирования, предлагая клиентам качественные услуги быстрее и эффективнее.
Маленький стартап в сфере финтеха. Представьте небольшую компанию с уникальной идеей, адаптированной под местный рынок, которая использует хотя бы одну возможность искусственного интеллекта, чтобы выделиться среди конкурентов. У них глубокое понимание своей клиентской базы, существующие отношения с заинтересованными сторонами и конкретные тонкости, которые они хотят воплотить в своем приложении (например, внедрение локальных рыночных чат-ботов и виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта). В этой ситуации стоит отдать предпочтение разработке внутри компании, где знания команды в области, совмещенные с близостью внутренних специалистов, позволят быстро экспериментировать, получать обратную связь и совершенствовать приложение.
Расширение глобального банка. Многонациональный банк хочет быстрее, чем его конкуренты, расширить свои цифровые услуги по сбережениям, переводам, кредитам и кредитным услугам на новые рынки. Они стремятся запуститься быстро в нескольких регионах с использованием передовых функций, поддерживаемых несколькими ключевыми приложениями искусственного интеллекта. Учитывая обширный масштаб и сроки, им было бы полезно воспользоваться аутсорсингом разработки. Аутсорсинг дает им доступ к мировому таланту, более быстрым развертываниям и гибкость масштабировать команды в соответствии с требованиями региональных рынков без ограничений внутренних команд.
Обновление среднего банка. Представьте средний банк, планирующий модернизировать свою цифровую платформу, внедрив искусственный интеллект для персонализированных клиентских взаимодействий в области операций с доходами и расходами с лучшей точностью и скоростью. У них есть специализированная ИТ-команда, большой объем данных, но не хватает экспертизы в области искусственного интеллекта. В этом случае гибридный подход может быть идеальным. Они могут сохранить основные функции внутри компании, обеспечивая их соответствие существующим системам, а аутсорсинг компонентов искусственного интеллекта специалистам гарантирует использование передовых технологий и лучших практик.
Расширение глобального банка. Многонациональный банк хочет быстрее, чем его конкуренты, расширить свои цифровые услуги по сбережениям, переводам, кредитам и кредитным услугам на новые рынки. Они стремятся запуститься быстро в нескольких регионах с использованием передовых функций, поддерживаемых несколькими ключевыми приложениями искусственного интеллекта. Учитывая обширный масштаб и сроки, им было бы полезно воспользоваться аутсорсингом разработки. Аутсорсинг дает им доступ к мировому таланту, более быстрым развертываниям и гибкость масштабировать команды в соответствии с требованиями региональных рынков без ограничений внутренних команд.
Обновление среднего банка. Представьте средний банк, планирующий модернизировать свою цифровую платформу, внедрив искусственный интеллект для персонализированных клиентских взаимодействий в области операций с доходами и расходами с лучшей точностью и скоростью. У них есть специализированная ИТ-команда, большой объем данных, но не хватает экспертизы в области искусственного интеллекта. В этом случае гибридный подход может быть идеальным. Они могут сохранить основные функции внутри компании, обеспечивая их соответствие существующим системам, а аутсорсинг компонентов искусственного интеллекта специалистам гарантирует использование передовых технологий и лучших практик.
Подведение итогов
Быстро развивающийся цифровой ландшафт финансовых услуг открыл для банков значительные возможности использования технологий искусственного интеллекта для создания приложений, способных улучшить опыт клиентов, повысить эффективность и обеспечить больше инсайтов.
Понимая различные инструменты искусственного интеллекта, зная, куда направить свои усилия, и используя преимущества аутсорсинга разработки приложений с надежным партнером, банки могут быстро получить прибыль, сохраняя при этом соответствие регулятивным требованиям. В условиях быстрых изменений в сфере финтеха важно для бизнеса в банковском секторе опережать время и опираться на передовые технологии, такие как искусственный интеллект, для создания инновационных финансовых услуг и продуктов.
Инвестирование времени и ресурсов в разработку банковского программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте, является разумным шагом, который может сформировать конкурентное преимущество в сегодняшнем стратегическом рынке.
Понимая различные инструменты искусственного интеллекта, зная, куда направить свои усилия, и используя преимущества аутсорсинга разработки приложений с надежным партнером, банки могут быстро получить прибыль, сохраняя при этом соответствие регулятивным требованиям. В условиях быстрых изменений в сфере финтеха важно для бизнеса в банковском секторе опережать время и опираться на передовые технологии, такие как искусственный интеллект, для создания инновационных финансовых услуг и продуктов.
Инвестирование времени и ресурсов в разработку банковского программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте, является разумным шагом, который может сформировать конкурентное преимущество в сегодняшнем стратегическом рынке.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024