15 minutters lesning

Generativ kunstig intelligens i banksektoren: brukstilfeller og potensielle utfordringer

AI OG ML

Banking

FinTech

AI har eksistert i bankvesenet en stund - bankene var faktisk tidlig ute med å ta det i bruk. Den gang handlet det om å gjenkjenne mønstre i tidligere data for å finne ut hvorfor visse ting skjedde eller forutsi hva som kunne komme til å skje. Men etter hvert som datamengden skjøt i været, kundene krevde personaliserte opplevelser og cybersikkerhetstruslene ble mer sofistikerte, ble sanntidsinnsikt avgjørende. Det var da bankene innså at de trengte sterkere verktøy for å henge med og holde seg på banen.

GenAI ble løsningen. Med dype nevrale nettverk og LLM-er kan den nå på egen hånd skape meningsfulle resultater og generere syntetiske data som er hentet fra virkelige datasett. Dette viste seg å være en game-changer når det gjelder å øke produktiviteten, avdekke svindel, forbedre kundeservicen og fremskynde beslutningsprosesser.

Er du ikke med på GenAI-toget ennå? Finn ut hvordan det allerede er i ferd med å riste om på bankverdenen, og hvorfor du kanskje bør hoppe om bord!

Prognoser for GenAI i banksektoren

$340 bn

de potensielle årlige besparelsene GenAI kan gi banksektoren

McKinsey

1,430%

den forventede veksten i banksektorens utgifter til GenAI innen 2030

Juniper Research

Viktige generative AI-modeller for bankbransjen

Generative forhåndstrenede transformatorer (GPT)

GPT-er er kraftige språkmodeller som er trent på enorme datamengder, og som er utviklet for å forstå og generere menneskelignende tekst med imponerende nøyaktighet. I bankvesenet kan de brukes i chatbots for kundeservice, effektivisere generering av økonomiske rapporter og tilby grensesnitt med naturlig språk for enkle oppgaver som å sjekke saldoer og overføre penger.

Generative adversarial networks (GAN)

GAN bruker to nevrale nettverk - en generator og en diskriminator - som jobber mot hverandre for å produsere syntetiske data av høy kvalitet som ligger tett opp til data fra den virkelige verden. I banksektoren kan GAN brukes til å trene opp modeller for å oppdage svindel, simulere realistiske økonomiske scenarier for stresstester og skape syntetiske identiteter for testing av antisvindelsystemer.

Variasjonelle autokodere (VAE)

VAE-er komprimerer data til et latent rom og rekonstruerer dem tilbake til sin opprinnelige form. I banksektoren kan VAE bidra til å oppdage uvanlige transaksjoner ved å sammenligne gjenskapte data med reelle data for å avdekke svindel, skape nye kundeprofiler for bedre å kunne målrette mot ulike segmenter og forbedre kredittrisikomodeller ved å generere ekstra data for å forbedre prediksjonene.

Grafnevrale nettverk (GNN)

GNN-er er utviklet for å håndtere og analysere grafstrukturerte data. De ser på hvordan ulike ting samhandler og kan skape nye grafstrukturer i nettverket. I bankvesenet brukes GNN til å analysere og generere transaksjonsnettverk for å oppdage svindel eller hvitvasking av penger, kartlegge kunderelasjoner og optimalisere leverandørkjedenettverk.

Forsterkningslæring (RL)

RL-modeller lærer å ta beslutninger ved å samhandle med omgivelsene for å maksimere kumulative belønninger. Når RL kombineres med generative komponenter, kan det brukes i banksektoren til å lage adaptive handelsstrategier, optimalisere investeringsporteføljer og forbedre kredittrisikostyringen ved å generere modeller for låntakernes atferd.

Utnytt GenAI for å forandre måten kundene dine opplever banktjenester på.

Oppdag generative AI-brukstilfeller i bankvirksomhet

GenAI er ikke bare nok en teknologisk oppgradering for bankene - det kommer til å revolusjonere måten de driver på, og til og med skape nye forretningsmodeller. Bankene bruker allerede GenAI på så mange områder at nesten alle deler av bankvirksomheten snart vil merke effekten av det.

Automatisering av kundeservice

Oppdagelse av svindel og risikovurdering

Økonomiske prognoser

Dokumentbehandling

Etterforskning av økonomisk kriminalitet

Produktutvikling og markedsanalyse

Kredittvurdering

Trading og formuesrådgivning

Automatisering av kundeservice

Og de store bankene er allerede på banen. Wells Fargos virtuelle assistent, Fargo, bruker Googles PaLM 2 til å håndtere hverdagslige bankspørsmål. Airwallex gjør det raskere å håndtere kundekjennskap og onboarding med sin GenAI-copilot. Og Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjelper finansrådgivere med å finne svar raskt og levere personlig tilpasset innsikt på null komma niks.

Oppdagelse av svindel og risikovurdering

GenAI-modeller som GAN simulerer bedragerske transaksjoner for å hjelpe bankene med å øke oppdagelsen av svindel og risikostyringen.

Citis Payment Outlier Detection bruker for eksempel avansert statistisk ML til proaktivt å identifisere avvikende betalinger. Deutsche Bank tester i samarbeid med NVIDIA LLM-er kalt Finformers for å gi tidlige risikoadvarsler og øke hastigheten på datainnhenting. Og HSBC har gått sammen med Google Cloud for å utvikle AML AI - en autonom løsning som er trent på kundedata for å forhindre hvitvasking av penger.

Økonomiske prognoser

Ta for eksempel JPMorgan Chase - de benytter seg av dyp læring og forsterkningslæring for å oppdage markedstrender og finjustere handelsstrategiene sine. Goldman Sachs støtter seg på Kensho, en AI-plattform som graver seg ned i finansielle dokumenter med nevrale nettverk og NLP, noe som hjelper dem med å forutsi aktivapriser med større sikkerhet.

Dokumentbehandling

Et godt eksempel på dette er JPMorgan Chases COiN (Contract Intelligence) - en AI-plattform som kan håndtere tusenvis av dokumenter på få sekunder. Den bruker NLP til å forstå juridisk sjargong, og flagger risikoer som manglende overholdelse eller uklare vilkår som skjuler seg i kontrakter. Dette reduserer antall feil og behovet for manuelt arbeid, noe som frigjør ressurser og bidrar til å unngå kostbare rettstvister.

Etterforskning av økonomisk kriminalitet

Ta for eksempel Barclays' bruk av Darktrace - denne kunstige intelligensen sporer hvordan svindlere gjennomførte sine svindelforsøk og viser sikkerhetsteamet nøyaktig hva som gikk galt, hvilke systemer som ble angrepet, og hvordan de kan styrke forsvaret. Hvis svindel skjer i sanntid, kan den i tillegg gripe inn for å blokkere tvilsomme transaksjoner eller fryse kontoer, helt uten å forstyrre den vanlige forretningsdriften.

Produktutvikling og markedsanalyse

GenAI hjelper bankene med å skape persontilpassede finansielle produkter, tilpasse funksjoner og til og med oppdage risikoer før de oppstår, samtidig som de er fleksible når markedene endrer seg.

Et godt eksempel er Standard Chartered, som bruker plattformer som Peltarion og AWS AI til å dykke ned i markedsdata og kundeatferd. Dette hjelper dem med å forutsi trender og skape tilpassede produkter, som ESG-fokuserte investeringer og personaliserte bankløsninger, samtidig som de simulerer produktytelsen.

Kredittvurdering

JPMorgan Chase og Wells Fargo bruker for eksempel FICO Falcon-plattformen, som bygger på GenAI. Den simulerer ulike scenarier, for eksempel hvordan en kunde kan håndtere tap av jobb eller økonomiske nedgangstider, noe som hjelper bankene med å forstå kundens evne til å tilbakebetale lån og skape en mer personlig kredittvurdering.

Trading og formuesrådgivning

JPMorgans LOXM-plattform bruker GenAI-modeller til å analysere markedsdata, komme med personlige handelsanbefalinger og simulere ulike handelsscenarioer. Hos Morgan Stanley bruker Next Best Action-plattformen GenAI til å gi rådgivere investeringsråd basert på den enkelte kundes finansielle mål og risikotoleranse.

Automatisering av kundeservice

Generativ kunstig intelligens i banksektoren er i ferd med å endre spillereglene for kundeservice. Tenk deg AI-chatboter som chatter som mennesker, tilbyr support døgnet rundt og gir personlige anbefalinger og hjelp i sanntid - akkurat det dagens kunder forventer. Og de store bankene er allerede på banen. Wells Fargos virtuelle assistent, Fargo, bruker Googles PaLM 2 til å håndtere hverdagslige bankspørsmål. Airwallex gjør det raskere å håndtere kundekjennskap og onboarding med sin GenAI-copilot. Og Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjelper finansrådgivere med å finne svar raskt og levere personlig tilpasset innsikt på null komma niks.

Oppdagelse av svindel og risikovurdering

GenAI-modeller som GAN simulerer bedragerske transaksjoner for å hjelpe bankene med å øke oppdagelsen av svindel og risikostyringen. Citis Payment Outlier Detection bruker for eksempel avansert statistisk ML til proaktivt å identifisere avvikende betalinger. Deutsche Bank tester i samarbeid med NVIDIA LLM-er kalt Finformers for å gi tidlige risikoadvarsler og øke hastigheten på datainnhenting. Og HSBC har gått sammen med Google Cloud for å utvikle AML AI - en autonom løsning som er trent på kundedata for å forhindre hvitvasking av penger.

Økonomiske prognoser

GenAIs evne til å behandle enorme datamengder gjør det til et godt verktøy for finansielle prognoser. Bankene elsker dette fordi nøyaktige prognoser i markeder i rask endring er nøkkelen til å ta smarte beslutninger. Ta for eksempel JPMorgan Chase - de benytter seg av dyp læring og forsterkningslæring for å oppdage markedstrender og finjustere handelsstrategiene sine. Goldman Sachs støtter seg på Kensho, en AI-plattform som graver seg ned i finansielle dokumenter med nevrale nettverk og NLP, noe som hjelper dem med å forutsi aktivapriser med større sikkerhet.

Dokumentbehandling

GenAI-verktøy gjør dokumentbehandlingen i bankvesenet mye raskere: De kan enkelt oppdage mønstre, trekke ut de nødvendige dataene mye raskere, og de er langt mindre utsatt for feil. I tillegg blir de smartere over tid. Et godt eksempel på dette er JPMorgan Chases COiN (Contract Intelligence) - en AI-plattform som kan håndtere tusenvis av dokumenter på få sekunder. Den bruker NLP til å forstå juridisk sjargong, og flagger risikoer som manglende overholdelse eller uklare vilkår som skjuler seg i kontrakter. Dette reduserer antall feil og behovet for manuelt arbeid, noe som frigjør ressurser og bidrar til å unngå kostbare rettstvister.

Etterforskning av økonomisk kriminalitet

Noe av det beste med GenAI er hvordan den kan håndtere ting på egen hånd, noe som gjør den til et supernyttig verktøy for etterforskning. Den kan gå gjennom data, finne mønstre og til og med foreslå eller iverksette tiltak, noe som er svært nyttig i vanskelige saker som økonomisk kriminalitet. Ta for eksempel Barclays' bruk av Darktrace - denne kunstige intelligensen sporer hvordan svindlere gjennomførte sine svindelforsøk og viser sikkerhetsteamet nøyaktig hva som gikk galt, hvilke systemer som ble angrepet, og hvordan de kan styrke forsvaret. Hvis svindel skjer i sanntid, kan den i tillegg gripe inn for å blokkere tvilsomme transaksjoner eller fryse kontoer, helt uten å forstyrre den vanlige forretningsdriften.

Produktutvikling og markedsanalyse

GenAI hjelper bankene med å skape persontilpassede finansielle produkter, tilpasse funksjoner og til og med oppdage risikoer før de oppstår, samtidig som de er fleksible når markedene endrer seg. Et godt eksempel er Standard Chartered, som bruker plattformer som Peltarion og AWS AI til å dykke ned i markedsdata og kundeatferd. Dette hjelper dem med å forutsi trender og skape tilpassede produkter, som ESG-fokuserte investeringer og personaliserte bankløsninger, samtidig som de simulerer produktytelsen.

Kredittvurdering

I motsetning til tradisjonelle kredittvurderingsmetoder har GenAI en mer omfattende tilnærming ved å ta hensyn til flere faktorer enn bare kreditthistorikken. Den ser på forbruksvaner, livshendelser og markedsendringer for å gi en mer nøyaktig og rettferdig vurdering av kundens kredittverdighet. JPMorgan Chase og Wells Fargo bruker for eksempel FICO Falcon-plattformen, som bygger på GenAI. Den simulerer ulike scenarier, for eksempel hvordan en kunde kan håndtere tap av jobb eller økonomiske nedgangstider, noe som hjelper bankene med å forstå kundens evne til å tilbakebetale lån og skape en mer personlig kredittvurdering.

Trading og formuesrådgivning

GenAI hjelper bankene med å avdekke skjulte investeringsmuligheter og effektivisere vanskelige beslutninger, noe som gjør det enklere å ligge i forkant med smarte, tidsriktige strategier selv i volatile markeder. JPMorgans LOXM-plattform bruker GenAI-modeller til å analysere markedsdata, komme med personlige handelsanbefalinger og simulere ulike handelsscenarioer. Hos Morgan Stanley bruker Next Best Action-plattformen GenAI til å gi rådgivere investeringsråd basert på den enkelte kundes finansielle mål og risikotoleranse.

Integreringen av GenAI i bankvesenet kommer til å skape store omveltninger. For bankene handler det ikke lenger om hvorvidt AI vil få en enorm innvirkning - det handler om hvordan. De største aktørene i bransjen er allerede i gang med å skifte gir med GenAI, og de første resultatene er intet mindre enn fantastiske.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert hos Innowise

Fordeler med generativ AI for bankvirksomhet

GenAIs evne til å håndtere store datamengder, automatisere prosesser og generere god innsikt gir bankene verdifulle fordeler som hjelper dem med å drive mer effektivt og forbli konkurransedyktige.

Økt effektivitet

GenAI forenkler driften ved å automatisere oppgaver som dataanalyse, rapportgenerering og dokumentbehandling. Dette gjør bankene mer effektive og forbedrer kredittrisikovurderinger og svindeloppdagelse.

Bedre risikostyring

GenAI kan oppdage potensielle risikoer tidlig og mer nøyaktig, slik at bankene kan tilpasse seg og minimere tap. Bankfolk bruker prediktiv innsikt til å beskytte eiendeler og gripe markedsmuligheter.

Kostnadsreduksjon

GenAI automatiserer oppgaver som risikovurdering, samsvarskontroller og håndtering av kundehenvendelser - noe som betyr at bankene bruker mindre penger på personale og driver mer effektivt. Den bruker også prediktive analyser for å hjelpe bankene med å allokere ressurser og redusere investeringsrisikoen.

Forbedret beslutningstaking

GenAI-verktøyene bidrar til strategiske beslutninger ved å analysere markedstrender og finansielle data og teste ulike markedsscenarioer. De foreslår og evaluerer nye handelsstrategier for å hjelpe bankene med å oppdage lønnsomme muligheter og minimere tap.

Strømlinjeformet time-to-market

Med GenAI kan bankene raskt utforme og teste nye produkter. Teknologien gjør det enklere å utvikle prototyper og lansere innovasjoner raskere. I tillegg lærer GenAI av tilbakemeldinger fra kunder og markedstrender, slik at bankene hele tiden kan forbedre og finjustere produktene sine.

Skalerbarhet

Når bankene blir større, kan manuelle oppgaver og ansettelse av flere medarbeidere drive opp kostnadene. Men med GenAI kan bankene skalere opp og håndtere mer arbeid - som å behandle lån eller håndtere kundespørsmål - uten at bemanningen øker proporsjonalt.

Gå ikke glipp av sjansen til å være blant bankene som går i bresjen for GenAI-bruk.

Utfordringer med generativ AI for bankvirksomhet

Selv om GenAI-bruksområdene ser lovende og spennende ut, kommer det til å ta litt tid før vi ser den fulle effekten på banknæringen. Bankledere, spesielt når de har å gjøre med begrenset teknologi og ressurser, må takle noen store utfordringer og bekymringer før de kan rulle det ut på en større skala

Personvern og regulatoriske bekymringer

GenAI drives av data, og med mye data følger et stort ansvar. Bankene må sørge for at kundedataene er trygge og private. Hvis de gjør feil, kan det føre til datainnbrudd og skade omdømmet deres. Det vanskelige er at tilsynsmyndighetene har vanskelig for å holde tritt med hvor raskt AI utvikler seg, noe som kan føre til inkonsekvens i personvern- og sikkerhetsreglene.

For å takle dette bør bankene tenke på å etablere solide rammeverk for datastyring som prioriterer anonymisering og kryptering av data. Ved å holde et øye med personvernregelverket og tilpasse GenAI-strategiene sine kan de øke etterlevelsen og styrke den generelle datahåndteringen.

Eldre systemer

Gammel teknologi er en annen ting som hindrer kommersiell bruk av GenAI. Disse utdaterte systemene gjør det vanskeligere å ta i bruk nye, innovative funksjoner. For det første bruker de ofte gamle dataformater og protokoller som ikke fungerer godt sammen med moderne AI. I tillegg har de en tendens til å lagre data i isolerte eller proprietære formater, noe som gjør det vanskelig å få tilgang til og bruke dem til GenAI-trening og -analyse.

Med tanke på den høye prislappen på en fullstendig systemoppgradering kan bankene begynne med å oppgradere spesifikke komponenter i de gamle systemene sine, utforske dataintegrasjonsverktøy for å få bedre datatilgang og implementere grunnleggende datarensingspraksiser for å gi GenAI-applikasjoner input av høy kvalitet.

Etiske utfordringer ved generativ kunstig intelligens i bankvirksomhet

En av de største bekymringene for bankene med GenAI er risikoen for skjevheter og urettferdighet. Hvis dataene som brukes til å trene opp AI-en, er ufullstendige, kan resultatene bli skjeve og føre til urettferdige lånebeslutninger for visse grupper. I tillegg kan GenAI med sikkerhet produsere gale svar, såkalte "hallusinasjoner". Disse oppdiktede, men realistisk utseende resultatene kan være et stort problem i bankvesenet.

Et smart trekk for bankene er å bruke RAG-teknologi (Retrieval-Augmented Generation). På denne måten kan de mate AI med pålitelige data og sørge for at den gir nøyaktige svar i stedet for å skape villedende svar. Regelmessige revisjoner av AI-modeller og bruk av ulike opplæringsdatasett kan bidra til å oppdage og redusere skjevheter og sørge for en rettferdig utlånspraksis.

Håndtering av endringer og mangel på talenter

Mangelen på talenter er et annet hinder for å ta i bruk GenAI i banksektoren. Innføring av AI vil rokke ved mange jobber, noe som betyr at de ansatte må lære seg nye ferdigheter eller til og med bytte rolle. Bankene må finne ut om de skal omskolere nåværende ansatte eller ansette nye folk med de rette ferdighetene.

Ved å oppmuntre de ansatte til å påta seg nye roller i organisasjonen kan man bidra til å holde på talentene internt, samtidig som man fyller hullene på AI-området. Bankene bør også vurdere å samarbeide med teknologiselskaper som virkelig kan sine saker når det gjelder kunstig intelligens. Disse partnerskapene kan gi verdifull ekspertise, opplæringsressurser og nye ideer som kan bidra til å heve teamets ferdigheter.

Hvordan ta i bruk generativ AI i banksektoren

Å innføre GenAI i bankvirksomhet krever nøye planlegging og omtanke. Her er de viktigste tipsene som kan hjelpe deg med å legge til rette for en vellykket utrulling av GenAI.

Finn dine behov og muligheter

Det første steget for å få til GenAI er å finne ut hva virksomheten din virkelig trenger. Begynn med å se på hvordan ting fungerer i dag - spesielt de oppgavene som er repeterende, tidkrevende eller utsatt for feil. Finn ut hvor GenAI kan gjøre ting enklere eller bedre. Ved å gjøre et dypdykk i behovene dine og finne de beste mulighetene, vil du kunne komme opp med en strategi som tar tak i store utfordringer og gir mest mulig verdi.

Opprett en solid database

GenAI trenger data av høy kvalitet for å utøve sin magi, så sørg for at du har solide systemer på plass for å samle inn, rense og administrere disse dataene. Sett opp klare etiske retningslinjer og følg regler for datastyring for å sørge for at alt er sikkert og i samsvar med regelverket. Ikke glem å investere i verktøy for å rydde opp i dataene og oppdage skjevheter. Hold deg også oppdatert på opphavsrett og immaterielle rettigheter for å sikre rettferdighet.

Utfør en teknisk sjekk

Ta en grundig titt på det tekniske oppsettet ditt - alt fra programvare til nettverk. AI krever massevis av datakraft for databehandling, så sørg for at infrastrukturen din kan håndtere det. Når du har funnet ut av dette, kan du legge en plan for eventuelle oppgraderinger eller integrasjoner. Sett av budsjett og ressurser, lag en tidslinje for forbedringene, og sørg for at alt fungerer problemfritt med de nåværende systemene.

Maksimer datastyring

Sett opp en solid plan for datastyring som holder alt enkelt - klare regler for hvordan du samler inn, lagrer, bruker og deler data. Sørg for at du har kvalitetskontroller på plass, bruk kryptering og tilgangskontroller for å beskytte dataene dine, og følg personvernlover som GDPR og CCPA. For å gjøre ting enklere kan du bruke verktøy som automatiserer og effektiviserer datastyringen, spore hvor dataene dine kommer fra og overvåke kvaliteten på dem.

Rull ut og skaler GenAI-løsningen din

Utarbeid en klar plan for hvordan dere skal få GenAI-modellene opp og gå. Tenk på å bruke strategier som trinnvise utrullinger eller kanarifuglutgivelser, og sørg for at du har god overvåking og logging for å holde et øye med ytelsen. Se etter måter å koble til eksisterende systemer på, bygg API-er og grensesnitt for smidig dataflyt, og ikke glem å lære opp teamet ditt og sørge for nyttig dokumentasjon. Hold også et øye med kvaliteten på resultatene - AI-modeller kan kreve finjusteringer fra tid til annen, så vær forberedt på å gjøre justeringer etter behov.

01 Finn dine behov og muligheter

02 Opprett en solid database

03 Utfør en teknisk sjekk

04 Maksimer datastyring

05 Rull ut og skaler GenAI-løsningen din

Den virkelige hindringen for å ta i bruk GenAI er å tro at det er for komplisert å håndtere. Og det kan det være - men med de rette ekspertene på laget trenger det ikke å være det. Vi er her for å hjelpe deg med å bygge det rette GenAI-fundamentet fra grunnen av. Vi identifiserer dine smertepunkter, ser muligheter og gir deg råd om den beste teknologien for å få jobben gjort.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert hos Innowise

Ta i bruk GenAI på den måten som fungerer best for deg og gir deg de beste forutsetningene for å lykkes.

Generativ AI i bankvirksomhet: nær fremtid

GenAI i bankvesenet utvikler seg raskt, og nye bruksområder dukker opp hver dag. Denne teknologien har potensial til å omforme bransjen fullstendig. De som kaster seg på bølgen, gjør seg klare for nye inntektsstrømmer og høyere effektivitet. Ifølge McKinsey Global Institute kan GenAI øke de globale bankinntektene med mellom 2,81 og 4,71 TTP62T, hovedsakelig takket være produktivitetsgevinster.

Det er tydelig at GenAI ikke bare er et trendy moteord lenger - det er i ferd med å bli et must for bankene. Ifølge Juniper forventes det faktisk at utgiftene til GenAI i banksektoren vil øke fra $6 milliarder i 2024 til hele $85 milliarder innen 2030. Med slike investeringer vil GenAI kunne revolusjonere bankdriften og levere sikrere, mer effektive og mer personaliserte kundeopplevelser.

Avslutningsvis

GenAI er i ferd med å endre bankverdenen og løse problemer som tradisjonell teknologi ikke kan håndtere. Noen banker er allerede i gang og bruker GenAI til å kutte kostnader, tilpasse kundeopplevelser og øke effektiviteten. Andre tester fortsatt vannet, og bruker det mest til å automatisere rutineoppgaver som tidligere krevde menneskelig berøring. Men det er bare begynnelsen.

Fremtiden til GenAI byr på overraskelser, men én ting er sikkert - de virkelige mulighetene ligger i å gå forbi det grunnleggende og omfavne alt GenAI har å by på. Er du klar til å ta det i bruk?

Ofte stilte spørsmål

Hvordan sikrer bankene etisk forsvarlig bruk av generativ AI?

Bankene bruker en "menneske-i-sløyfen"-tilnærming som bidrar til å fange opp eventuelle feil eller avvik før de kan forårsake problemer. Ved å bruke kunstig intelligens til å generere de første svarene og deretter opprette tilbakemeldingssløyfer med menneskelig input, kan bankene finjustere modellen og komme nærmere 100%-nøyaktighet.

Hvordan kan generativ AI bidra til å forebygge svindel?

GenAI bidrar til å forebygge svindel ved å være svært tilpasningsdyktig. Den lærer av nye data og oppdaterer kontinuerlig algoritmene for svindeloppdagelse, slik at den holder seg skarp mot både kjente og nye trusler. Det reduserer antallet falske alarmer, slik at reelle transaksjoner ikke feilaktig blir flagget som svindel.

Hvilken rolle spiller kunstig intelligens i risikostyringen i bankene?

Med GenAI kan bankene analysere store mengder ustrukturerte data for å forutsi trender og vurdere markedsrisiko. Dette styrker risikostyringen, reduserer eksponeringen for markedsvolatilitet og styrker etterlevelsen av lover og regler, noe som fører til bedre økonomiske resultater og høyere avkastning.