ИИ в банковской сфере: 5 аспектов влияния ИИ на отрасль к 2025 году
ИИ повышает эффективность и трансформирует финансовые компании, но несет риски, такие как утечка данных и репутационные потери. Частный ИИ, использующий собственные модели и данные компании, помогает защититься от таких рисков, обеспечивая контроль над информацией и соблюдение нормативных требований.
Потенциальное влияние ИИ в банковской сфере кажется огромным. Отчет McKinsey за 2023 год показал, что правильное внедрение инструментов генеративного ИИ в бизнес может привести к ежегодной экономии затрат от 200 до 340 миллиардов долларов для глобальной финансовой индустрии.
Эти передовые технологии могут повысить удовлетворенность клиентов, привлечь больше потенциальных клиентов и улучшить опыт сотрудников. Помимо роста доходов, генеративный ИИ имеет потенциал увеличить производительность, добавив от 2,8% до 4,7% к ежегодным доходам индустрии, согласно отчету McKinsey.
Эти передовые технологии могут повысить удовлетворенность клиентов, привлечь больше потенциальных клиентов и улучшить опыт сотрудников. Помимо роста доходов, генеративный ИИ имеет потенциал увеличить производительность, добавив от 2,8% до 4,7% к ежегодным доходам индустрии, согласно отчету McKinsey.
Современное состояние искусственного интеллекта в банковской сфере
ИИ используется в финансовом секторе уже довольно долго, в основном для задач, таких как обнаружение мошенничества, аналитика и прогнозирование. Предсказательный ИИ может анализировать рыночные данные, чтобы давать рекомендации инвесторам или автономно управлять инвестициями, используя рыночные прогнозы. ИИ, направленный на обнаружение аномалий, может находить отклонения и служить системой оповещения, а классификационный ИИ может идентифицировать и классифицировать информацию для упрощения операций.
В последнее время генерирующий ИИ стал предметом обсуждения. В то время как ИИ охватывает широкий спектр технологий, имитирующих человеческий интеллект, генерирующий ИИ выделяется своей способностью создавать что-то новое на основе полученных данных.
Вот пять способов, с помощью которых ИИ продолжит изменять финансовый ландшафт в этом году.
В последнее время генерирующий ИИ стал предметом обсуждения. В то время как ИИ охватывает широкий спектр технологий, имитирующих человеческий интеллект, генерирующий ИИ выделяется своей способностью создавать что-то новое на основе полученных данных.
Вот пять способов, с помощью которых ИИ продолжит изменять финансовый ландшафт в этом году.
1. Машинное обучение на основе синтетических кредитных данных
Техники ИИ и машинного обучения дают банкам возможность принимать более обоснованные решения по кредитам и ссудам, используя синтетические кредитные данные. Несмотря на то, что у банков есть огромные объемы реальных кредитных данных, использовать их для таких задач, как принятие кредитных решений, сложно из-за вопросов конфиденциальности и правовых ограничений.
Используя генеративный ИИ для создания синтетических данных, которые имитируют реальные данные, банки могут более эффективно обучать свои модели и алгоритмы ИИ. Эти данные могут отражать реальность без использования реальной информации о клиентах и позволять банкам создавать сценарии, которые помогают не только определить кредитоспособность, но и понять, какие продукты и услуги им стоит предлагать.
Используя генеративный ИИ для создания синтетических данных, которые имитируют реальные данные, банки могут более эффективно обучать свои модели и алгоритмы ИИ. Эти данные могут отражать реальность без использования реальной информации о клиентах и позволять банкам создавать сценарии, которые помогают не только определить кредитоспособность, но и понять, какие продукты и услуги им стоит предлагать.
2. Предотвращение мошенничества и обнаружение возникающих угроз
Долгие годы финансовые учреждения использовали традиционные, основанные на правилах и часто ошибочные системы для мониторинга и выявления мошеннических транзакций. Однако с ростом финансовых преступлений и изменением моделей мошенничества, борьба с такими преступлениями стала более сложной и требует более продвинутых технологий, таких как ИИ.
KYC (Знай своего клиента), управление залогом, борьба с отмыванием денег, оценка кредитов и выявление мошенничества — это сложные этапы жизненного цикла кредитования, которые идеально подходят для автоматизации. Использование подхода, не зависящего от типа данных, как, например, структура данных, позволяет финансовым учреждениям укрепить свои существующие системы, объединяя данные по всей организации и создавая управляемый поток данных для моделей ИИ. Помимо возможности быстро обрабатывать огромные объемы информации и снижать операционные расходы, ИИ способен более точно выявлять мошенничество и уменьшать количество ложных срабатываний.
KYC (Знай своего клиента), управление залогом, борьба с отмыванием денег, оценка кредитов и выявление мошенничества — это сложные этапы жизненного цикла кредитования, которые идеально подходят для автоматизации. Использование подхода, не зависящего от типа данных, как, например, структура данных, позволяет финансовым учреждениям укрепить свои существующие системы, объединяя данные по всей организации и создавая управляемый поток данных для моделей ИИ. Помимо возможности быстро обрабатывать огромные объемы информации и снижать операционные расходы, ИИ способен более точно выявлять мошенничество и уменьшать количество ложных срабатываний.
3. Персонализация информации о рынке с помощью генеративного ИИ
Создание персонализированных отчетов о рыночных инсайтах для клиентов, учитывающих их конкретные инвестиционные пути и предпочтения в рисках, может быть очень полезным для многих финансовых учреждений. Однако такой процесс вручную был бы очень затратным по времени и рисковал бы выдавать непоследовательную информацию.
ИИ можно использовать для создания и доставки таких отчетов клиентам, анализируя их историю транзакций и рыночную динамику и сочетая это с предсказательной аналитикой для создания индивидуальных комментариев и инсайтов. Сотрудники банка могут использовать сэкономленное время для дальнейшей персонализации отчетов перед отправкой.
Объединяя ИИ с человеческими знаниями, банки могут регулярно предоставлять своим клиентам ценные рыночные данные, помогающие принимать более обоснованные инвестиционные решения и улучшать общий опыт взаимодействия с банком.
ИИ можно использовать для создания и доставки таких отчетов клиентам, анализируя их историю транзакций и рыночную динамику и сочетая это с предсказательной аналитикой для создания индивидуальных комментариев и инсайтов. Сотрудники банка могут использовать сэкономленное время для дальнейшей персонализации отчетов перед отправкой.
Объединяя ИИ с человеческими знаниями, банки могут регулярно предоставлять своим клиентам ценные рыночные данные, помогающие принимать более обоснованные инвестиционные решения и улучшать общий опыт взаимодействия с банком.
4. Повышение эффективности соблюдения требований AML и отчетности
Новые регуляции продолжают влиять на то, как банки управляют рисками в своих организациях. Изменения, связанные с такими нормативами, как DORA и Basel III, усилят контроль за процессами управления рисками и принятием кредитных решений. Понятность и возможность аудита станут критически важными для банков, и ИИ может сыграть в этом важную роль.
Традиционные методы определения кредитных рисков склонны к таким ошибкам, как опечатки, ошибки при копировании и вставке, а также неверное понимание данных. ИИ способен избежать таких ошибок. С помощью ИИ банки могут получать данные о возникающих рисках в режиме реального времени, сокращать объем рутинных задач для сотрудников и более эффективно и точно оптимизировать свои процессы управления рисками.
Традиционные методы определения кредитных рисков склонны к таким ошибкам, как опечатки, ошибки при копировании и вставке, а также неверное понимание данных. ИИ способен избежать таких ошибок. С помощью ИИ банки могут получать данные о возникающих рисках в режиме реального времени, сокращать объем рутинных задач для сотрудников и более эффективно и точно оптимизировать свои процессы управления рисками.
5. Составление рекомендаций по продуктам для клиентов банка
Мобильный банкинг значительно изменился за последнее десятилетие: всё больше клиентов используют онлайн-инструменты для выполнения транзакций. Согласно опросу Американской ассоциации банкиров в октябре 2023 года, 71% клиентов предпочитают пользоваться банком через телефон или компьютер, в то время как только 9% посещают отделения, 8% используют банкоматы и 5% звонят по телефону. Онлайн-банкинг изменил способ взаимодействия клиентов со своими финансовыми учреждениями, и банки ищут новые способы создания связей с клиентами.
Хотя сегодня для доступа к основной информации можно использовать чат-ботов, многие банки работают над созданием более мощных версий, которые заставят пользователей ощущать, что они разговаривают с человеком. Цель многих банков — создать чат-бота, способного вести информативный разговор и предлагать полезные инсайты, такие как рекомендации по продуктам, основанные на данных и истории аккаунта клиента. ИИ может помочь банкам вернуть уровень персонализированного обслуживания, которого клиенты раньше получали при личном посещении, с даже более точными рекомендациями.
Хотя сегодня для доступа к основной информации можно использовать чат-ботов, многие банки работают над созданием более мощных версий, которые заставят пользователей ощущать, что они разговаривают с человеком. Цель многих банков — создать чат-бота, способного вести информативный разговор и предлагать полезные инсайты, такие как рекомендации по продуктам, основанные на данных и истории аккаунта клиента. ИИ может помочь банкам вернуть уровень персонализированного обслуживания, которого клиенты раньше получали при личном посещении, с даже более точными рекомендациями.
Управление рисками ИИ в финансовых услугах с помощью частного ИИ
Рост технологий ИИ стимулирует цифровую трансформацию в финансовых компаниях, открывая возможности для роста и повышения операционной эффективности. Однако банки должны учитывать и потенциальные риски. ИИ-системы, использующие общедоступные модели и публично обученные данные, могут привести к утечкам информации, что может повлечь за собой дорогие последствия, такие как штрафы и ущерб репутации.
Частный ИИ — это вариант, который финансовым учреждениям стоит рассмотреть при планировании внедрения технологии. Инструменты частного ИИ используют модели, разработанные специально для вашей организации и обучаются исключительно на данных вашей организации. Это помогает контролировать данные и информацию, избегать проблем с соблюдением нормативных требований и защищаться от случайного предоставления конкурентам преимущества.
Частный ИИ — это вариант, который финансовым учреждениям стоит рассмотреть при планировании внедрения технологии. Инструменты частного ИИ используют модели, разработанные специально для вашей организации и обучаются исключительно на данных вашей организации. Это помогает контролировать данные и информацию, избегать проблем с соблюдением нормативных требований и защищаться от случайного предоставления конкурентам преимущества.
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