Anvendelser af AI i bank- og finansverdenen
AI har vævet sig ind i vores daglige liv og forandret brancher på måder, vi kun kunne forestille os for få år siden. Det ville være kortsigtet at benægte dens betydning: Især bank- og finanssektoren har oplevet store forandringer takket være FinTech-innovationer, som har givet en lang række fordele for både interessenter og kunder.
Cybersikkerhed og afsløring af svindel
Hver dag strømmer millioner af transaktioner gennem banksystemet: folk betaler regninger, sætter penge ind, hæver penge, indløser checks og meget mere. Bag kulisserne er bankerne i et konstant kapløb for at holde sig foran de cyberkriminelle - de øger deres sikkerhedsindsats for at beskytte driften og aktiverne og for at stoppe svigagtige aktiviteter, før de overhovedet har en chance for at ske.AI er nu en nøglespiller i dette spil med høje indsatser. Banker kan bruge potentialet i kunstig intelligens til at forbedre digitale betalinger, opdage softwaresårbarheder, identificere mistænkelig kundeadfærd og samtidig reducere risikoen for svindel. Maskinlæring - en delmængde af AI - hjælper med at opdage og forhindre ulovlige handlinger som e-mail-phishing, kreditkort- og mobilsvindel, identitetstyveri og falske forsikringskrav.Tag Danske Bank i Danmark, som for nylig opdaterede sin forældede software til afsløring af svindel med moderne AI-algoritmer. Takket være ML's evne til at analysere tidligere transaktioner (tænk på personlige oplysninger, data, IP-adresse, placering og så videre) oplevede banken en stigning på 50% i nøjagtigheden af svindelopdagelsen og en reduktion på 60% i antallet af falske positiver. Da banker er primære mål for hackere, er den udbredte anvendelse af ML og AI afgørende. Disse teknologier hjælper finansielle organisationer med at reagere hurtigt på digitale trusler og styrker deres forsvar mod cyberangreb, før de kompromitterer interne systemer, medarbejdere eller kunder.Chatbots
Brug af chatbots i bankverdenen er et af de mere enkle eksempler på implementering af AI. Når de er implementeret, vil de være tilgængelige døgnet rundt i modsætning til menneskelige medarbejdere med faste tidsplaner og behov for regelmæssige pauser. Chatbots svarer ikke bare med ensartede svar på forespørgsler: De lærer af kundeinteraktioner og opbygger en viden, der gør det muligt for dem at forudsige brugernes behov og skræddersy deres svar i overensstemmelse hermed. Ved at integrere AI-drevne chatbots i bankapps kan ledere være sikre på, at deres kunder får personlig kundesupport 24/7 med produkter og tjenester, der er tilpasset individuelle behov.Et eksempel på en vellykket chatbot kan ses i form af Erica: en AI-drevet virtuel assistent fra Bank of America. Siden 2019 har Erica håndteret over 50 millioner kundeanmodninger - fra at hjælpe kunder med at reducere deres kreditkortgæld til at opdatere kortsikkerheden.Beslutninger om lån og kreditter
Banker bruger i dag en lang række intelligente værktøjer til at forbedre nøjagtigheden, præcisionen og rentabiliteten af deres låne- og kreditbeslutninger. Konventionel banksoftware kommer ofte til kort og er plaget af fejl, unøjagtigheder i transaktionshistorikken og fejlklassificeringer af kreditorer. Finansielle organisationer er nødt til nøje at overvåge kredithistorik og kundereferencer, når de yder kredit og vurderer enkeltpersoners eller virksomheders solvens. AI-baserede systemer analyserer kundernes adfærdsmønstre for at træffe datadrevne beslutninger om kreditværdighed og advarer straks bankerne om mistænkelige eller risikable aktiviteter.Kundeoplevelse
Kunderne forventer en intuitiv og enkel brugeroplevelse, når de administrerer deres bankapps. De dage er forbi, hvor det var nødvendigt at besøge en bankfilial for at foretage simple transaktioner som ind- og udbetalinger, takket være pengeautomaternes bekvemmelighed.I dag - med en mere teknologikyndig befolkning - er bankerne nødt til hele tiden at forny sig for at kunne tilbyde hurtige og sikre digitale betalingsløsninger. AI hjælper med at reducere den tid, der er nødvendig for at registrere KYC-information og udrydde fejl, strømliner hurtig produkt time-to-market og adresserer proaktivt problemer før lancering, før de opstår.Som om det ikke var nok, har det aldrig været nemmere at ansøge om et privatlån. Kunderne behøver ikke længere at gå igennem besværet med manuelle ansøgninger: AI og ML i FinTech reducerer godkendelsestiden og indsamler præcise og fejlfri data om kundekonti.Risikostyring
Valutasvingninger, politiske omvæltninger, naturkatastrofer og væbnede konflikter kan alle sende chokbølger gennem finans- og banksystemerne. I turbulente tider er det afgørende at træffe kloge investeringsbeslutninger for at holde sig oven vande og undgå økonomiske tab. Det er her, AI kommer ind i billedet: Ved at give et nyttigt overblik over aktuelle begivenheder, forudse fremtidige tendenser og forudsige, hvad der ligger forude, hjælper AI investorer med at navigere i usikre farvande med selvtillid. AI kan også hjælpe med at afgøre, om en kunde vil være i stand til at tilbagebetale et lån eller ej ved at analysere adfærdsmønstre, kredithistorik og tilgængelige personlige data.Overholdelse af lovgivningen
FinTech skiller sig ud som en af de mest regulerede sektorer i den globale økonomi. Regeringerne spiller en stor rolle som de primære vagthunde - de overvåger og fører tilsyn med bankerne for at forhindre økonomisk kriminalitet, hvidvaskning af penge og skatteunddragelse.Lovkrav og standarder ændrer sig ofte - hvilket betyder, at banker er nødt til at have velinformerede, fleksible afdelinger, der er dedikeret til at undersøge og implementere den stadigt skiftende finansielle lovgivning. Når det gøres manuelt, er denne proces både tidskrævende og kostbar. Her kommer AI ind i billedet: Ved hjælp af deep learning og NLP kan AI-systemer hurtigt analysere nye regler og vurdere compliance-krav, så organisationer overholder alle eksterne love såvel som interne politikker. Selvom AI ikke er en erstatning for en dygtig menneskelig compliance-analytiker, kan det udpege kritiske eller tvetydige aspekter af lovgivningen og beskytte virksomheden mod lovgivningsmæssige risici.Forudsigende analyser
At bruge AI til prædiktiv analyse er lidt som at have en meget intuitiv assistent, der kan udpege tendenser og sammenhænge, som mennesker eller konventionel teknologi ofte overser. AI bruges i vid udstrækning til naturlig sproganalyse og semantik til generelle formål takket være dens evne til hurtigt at opdage specifikke mønstre og datakorrelationer. Dette er en gamechanger for banksektoren: Forudsigende analyser hjælper finansielle institutioner med at definere uudnyttede salgsmuligheder, levere datadrevne målinger og afsløre branchespecifik indsigt, der kan øge omsætningen betydeligt.Hvorfor skal banksektoren tage imod AI?
Bankverdenen bevæger sig hurtigt i retning af kundecentrerede modeller, der sigter mod at opfylde alle kunders ønsker, behov og forventninger. Nutidens kunder vil have, at deres banker er tilgængelige 24/7 og tilbyder innovative værktøjer og funktioner, der gør deres bankoplevelse problemfri. For at opfylde disse forventninger skal bankerne først tackle interne udfordringer som f.eks. ældre softwaresystemer, fragmenterede datasiloer, begrænsede budgetter og dårlig kvalitet på aktiverne. Når disse forhindringer er overvundet, er bankerne et skridt tættere på at bruge AI til at løse deres hverdagsproblemer.AI sikrer ikke bare uovertruffen cybersikkerhed: Den gør også finansielle tjenester mere bekvemme og tidsbesparende for både kunder og medarbejdere.
Udfordringer i forbindelse med en bredere anvendelse af AI i finans- og bankverdenen
Det siger sig selv, at AI kommer med en pakke af utallige fordele - men dens udbredte anvendelse hindres af forskellige problemer som f.eks. troværdighedshuller og sikkerhedsrisici, der truer med at blive store. En holistisk strategi og omfattende tilgang til AI og maskinlæring i finansverdenen kan reducere disse risici betydeligt og øge sandsynligheden for succes og de økonomiske gevinster, der følger med. Når beslutningstagere navigerer i den spændende verden af AI i finansverdenen, kan de støde på en række almindelige forhindringer, der er skitseret som følger.
Datasikkerhed
AI indsamler, opbevarer og håndterer enorme mængder følsomme personlige oplysninger - hvilket betyder, at det er bydende nødvendigt for finansielle institutioner at etablere beskyttelsesforanstaltninger for at forhindre databrud og uautoriseret adgang. Banker bør prioritere jernhårde databeskyttelsessystemer, når de håndterer store mængder AI-relaterede oplysninger, for at eliminere eventuelle risici og holde fortrolige oplysninger sikre.Mangel på kvalitetsdata
Utilstrækkelig datakvalitet udgør en stor udfordring for FinTech-virksomheder. Uden velorganiserede data er det tæt på umuligt at anvende indsigter i virkelige situationer, hvis de ikke svarer til den aktuelle virkelighed. Derudover kan data, der afviger fra det maskinlæsbare format, føre til uforudsigelig adfærd i AI-modeller. Banker, der ønsker at anvende kunstig intelligens, bør ændre - og om nødvendigt revidere - deres datapolitikker og indføre mere orden i datastrømmene.Problemer med forklarlighed
Da AI-baseret software udrydder fejl og sparer tid, anvendes de i vid udstrækning i beslutningsprocesser. Desværre kan de have bias, der stammer fra tidligere menneskelige fejlvurderinger. Det kan betyde, at bankens omdømme kan være i fare, hvis mindre uoverensstemmelser i AI eskalerer og forårsager store problemer. Alle data, der indgår i AI-scenarier, skal være klare og gennemsigtige, så der slet ikke er plads til potentielle uoverensstemmelser.Hvordan Innowise kan fremskynde din AI-rejse
