Toepassingen van AI in bankieren en financiën
AI heeft zichzelf verweven in het dagelijks weefsel van ons leven en transformeert industrieën op manieren die we ons een paar jaar geleden alleen maar konden voorstellen. Het zou kortzichtig zijn om het belang ervan te ontkennen: met name de bancaire en financiële sector is enorm veranderd dankzij FinTech-innovaties, die tal van voordelen met zich meebrengen voor zowel belanghebbenden als klanten.
Cyberbeveiliging en fraudedetectie
Elke dag stromen er miljoenen transacties door het banksysteem: mensen betalen rekeningen, storten geld, nemen geld op, verzilveren cheques en nog veel meer. Achter de schermen zijn banken in een constante race om cybercriminelen voor te blijven - hun beveiligingsinspanningen opvoeren om activiteiten en activa te beschermen en frauduleuze activiteiten te stoppen voordat ze ook maar de kans krijgen om te gebeuren.AI is nu een belangrijke speler in dit spel waarin veel op het spel staat. Banken kunnen het potentieel van kunstmatige intelligentie gebruiken om digitale betalingen te verbeteren, kwetsbaarheden in software op te sporen, verdacht gedrag van klanten te identificeren en tegelijkertijd het risico op oplichting te verkleinen. Machine learning - een onderdeel van AI - helpt bij het detecteren en voorkomen van illegale acties zoals e-mail phishing, creditcard- en mobiele fraude, identiteitsdiefstal en valse verzekeringsclaims.Neem de Deense Danske Bank, die onlangs haar verouderde software voor fraudedetectie heeft bijgewerkt met moderne AI-algoritmen. Dankzij het vermogen van ML om transacties uit het verleden te analyseren (denk aan persoonlijke informatie, gegevens, IP-adres, locatie, enzovoort) zag de bank de nauwkeurigheid van de fraudedetectie met 50% toenemen en het aantal fout-positieven met 60% afnemen. Omdat banken belangrijke doelwitten zijn voor hackers, is de wijdverspreide toepassing van ML en AI van cruciaal belang. Deze technologieën helpen financiële organisaties snel te reageren op digitale bedreigingen en versterken hun verdediging tegen cyberaanvallen voordat ze interne systemen, medewerkers of klanten in gevaar brengen.Chatbots
Het gebruik van chatbots in het bankwezen is een van de eenvoudigere voorbeelden van AI-implementatie. Eenmaal ingezet, blijven ze 24 uur per dag beschikbaar, in tegenstelling tot menselijk personeel met vaste roosters en de behoefte aan regelmatige pauzes. Chatbots reageren niet alleen met pasklare antwoorden op vragen: ze leren van klantinteracties en bouwen zo kennis op waarmee ze de behoeften van gebruikers kunnen voorspellen en hun antwoorden daarop kunnen afstemmen. Door AI-gestuurde chatbots te integreren in apps voor bankieren, kunnen managers er zeker van zijn dat hun klanten 24/7 gepersonaliseerde klantondersteuning krijgen, met producten en diensten die zijn afgestemd op individuele behoeften.Een voorbeeld van een succesvolle chatbot is Erica: een AI-gestuurde virtuele assistent van de Bank of America. Sinds 2019 heeft Erica meer dan 50 miljoen verzoeken van klanten afgehandeld - van het helpen van klanten met het verlagen van hun creditcardschuld tot het bijwerken van de beveiliging van hun kaart.Beslissingen over leningen en kredieten
Banken maken tegenwoordig gebruik van een breed scala aan intelligente tools om de nauwkeurigheid, precisie en winstgevendheid van hun beslissingen over leningen en kredieten te verbeteren. Conventionele banksoftware schiet vaak tekort en wordt geplaagd door fouten, onnauwkeurigheden in transactiegeschiedenissen en verkeerde classificaties van crediteuren. Financiële organisaties moeten kredietgeschiedenissen en klantreferenties nauwlettend in de gaten houden bij het verstrekken van krediet en het evalueren van de solvabiliteit van individuen of bedrijven. Op AI gebaseerde systemen analyseren gedragspatronen van klanten om datagestuurde beslissingen te nemen over kredietwaardigheid en banken onmiddellijk te waarschuwen voor verdachte of risicovolle activiteiten.Ervaring van de klant
Klanten verwachten een intuïtieve gebruikerservaring zonder gedoe bij het beheren van hun bankapps. Dankzij het gemak van geldautomaten is de tijd voorbij dat je voor eenvoudige transacties zoals stortingen en opnames naar een bankkantoor moest gaan.Tegenwoordig - met een meer tech-savvy bevolking - moeten banken voortdurend innoveren om snelle en veilige digitale betaaloplossingen te bieden. AI helpt de tijd te verkorten die nodig is om KYC-informatie te registreren en fouten uit te bannen, stroomlijnt een snelle product time-to-market en pakt proactief pre-launch problemen aan voordat ze zich voordoen.En alsof dat nog niet genoeg is, is het aanvragen van een persoonlijke lening nog nooit zo gemakkelijk geweest. Klanten hoeven niet langer door het gedoe van handmatige aanvragen heen: AI en ML in FinTech verkorten de goedkeuringstijden en leggen nauwkeurige en foutloze gegevens vast over klantrekeningen.Risicobeheer
Wisselkoersschommelingen, politieke omwentelingen, natuurrampen en gewapende conflicten kunnen allemaal schokgolven door het financiële en bancaire systeem sturen. In turbulente tijden is het nemen van verstandige investeringsbeslissingen cruciaal om overeind te blijven en financiële verliezen te voorkomen. Dit is waar AI om de hoek komt kijken: door een nuttig overzicht te geven van de huidige gebeurtenissen, toekomstige trends te voorspellen en te voorspellen wat er in het verschiet ligt, helpt AI beleggers om met vertrouwen door onzekere wateren te navigeren. AI kan ook helpen om te bepalen of een klant al dan niet in staat zal zijn om een lening terug te betalen door gedragspatronen, kredietgeschiedenis en beschikbare persoonlijke gegevens te analyseren.Naleving van de regelgeving
FinTech is een van de zwaarst gereguleerde sectoren in de wereldeconomie. Overheden spelen een grote rol als de primaire waakhonden - het monitoren van en toezicht houden op banken om financiële misdrijven, het witwassen van geld en belastingontduiking te voorkomen.Wettelijke eisen en standaarden veranderen vaak - wat betekent dat banken goed geïnformeerde, flexibele afdelingen moeten hebben die zich bezighouden met het onderzoeken en implementeren van de steeds veranderende financiële wetgeving. Wanneer dit handmatig gebeurt, is het een tijdrovend en kostbaar proces. Enter AI: door de kracht van deep learning en NLP te gebruiken, kunnen AI-systemen snel nieuwe regelgeving analyseren en compliance-eisen beoordelen, zodat organisaties zowel aan alle externe wetten als aan het interne beleid voldoen. Hoewel AI geen vervanging is voor een ervaren menselijke compliance-analist, kan het wel kritieke of dubbelzinnige aspecten van de regelgeving aanwijzen en het bedrijf beschermen tegen wetgevingsrisico's.Voorspellende analyses
Het gebruik van AI voor voorspellende analyses is een beetje alsof je een zeer intuïtieve assistent hebt die trends en correlaties kan vaststellen die mensen of conventionele technologie vaak over het hoofd zien. AI wordt veel gebruikt bij de analyse van natuurlijke taal en algemene semantiek, dankzij het vermogen om snel specifieke patronen en datacorrelaties op te sporen. Dit is een gamechanger voor de banksector: voorspellende analyses helpen financiële instellingen bij het definiëren van onbenutte verkoopkansen, het leveren van datagestuurde statistieken en het onthullen van branchespecifieke inzichten die de omzet aanzienlijk kunnen verhogen.Waarom zou de banksector AI moeten omarmen?
De bankwereld verschuift snel naar klantgerichte modellen die erop gericht zijn aan de wensen, behoeften en verwachtingen van elke klant te voldoen. De klanten van vandaag willen dat hun bank 24/7 beschikbaar is en innovatieve tools en functies biedt die hun bankervaring probleemloos maken. Om aan deze verwachtingen te voldoen, moeten banken eerst interne uitdagingen aanpakken, zoals verouderde softwaresystemen, gefragmenteerde gegevenssilo's, beperkte budgetten en een ondermaatse kwaliteit van de activa. Zodra deze obstakels zijn overwonnen, zijn banken een stap dichter bij het omarmen van AI voor hun dagelijkse problemen.AI zorgt niet alleen voor ongeëvenaarde cyberbeveiliging: het maakt financiële diensten ook handiger en tijdbesparend voor zowel klanten als werknemers.
Uitdagingen voor een bredere toepassing van AI in de financiële en bancaire sector
Het spreekt voor zich dat AI een pakket met talloze voordelen met zich meebrengt - maar de wijdverspreide toepassing ervan wordt belemmerd door verschillende problemen zoals geloofwaardigheidskloven en beveiligingsrisico's die groot opdoemen. Een holistische strategie en allesomvattende benadering van AI en machine learning in de financiële wereld kan deze risico's aanzienlijk verkleinen en de kans op succes en de financiële winst die daarmee gepaard gaat, vergroten. Als besluitvormers zich in de spannende wereld van AI in de financiële wereld begeven, kunnen ze op een aantal veelvoorkomende obstakels stuiten.
Databeveiliging
AI verzamelt, bewaart en verwerkt enorme hoeveelheden gevoelige persoonlijke informatie. Dit betekent dat financiële instellingen absoluut beschermingsmaatregelen moeten treffen om datalekken en ongeautoriseerde toegang te voorkomen. Banken moeten prioriteit geven aan ijzersterke gegevensbeschermingssystemen bij het verwerken van grote hoeveelheden AI-gerelateerde informatie om risico's uit te sluiten en vertrouwelijke informatie veilig te houden.Gebrek aan kwaliteitsgegevens
Ontoereikende gegevenskwaliteit vormt een grote uitdaging voor FinTech-bedrijven. Zonder goed georganiseerde gegevens is het bijna onmogelijk om inzichten toe te passen op echte situaties als ze niet overeenkomen met de huidige realiteit. Bovendien kunnen gegevens die afwijken van het machineleesbare formaat leiden tot onvoorspelbaar gedrag in AI-modellen. Banken die kunstmatige intelligentie willen toepassen, moeten hun gegevensbeleid aanpassen - en indien nodig herzien - en meer orde aanbrengen in gegevensstromen.Uitlegbaarheidsproblemen
Omdat AI-gebaseerde software fouten elimineert en tijd bespaart, worden ze veel gebruikt in besluitvormingsprocedures. Helaas kunnen ze vooroordelen hebben die voortkomen uit eerdere menselijke beoordelingsfouten. Dit kan betekenen dat de reputatie van de bank in gevaar komt als kleine afwijkingen in AI escaleren en grootschalige problemen veroorzaken. Alle gegevens in AI-scenario's moeten duidelijk en transparant zijn, zodat er geen ruimte is voor mogelijke discrepanties.Hoe Innowise uw AI-reis kan versnellen
Innowise loopt al bijna twintig jaar voorop met baanbrekende technologieën die bedrijven naar nieuwe hoogten brengen. We maken optimaal gebruik van de kracht van kunstmatige intelligentie en leveren geavanceerde oplossingen, zoals spraakassistenten, inhoudsanalisten op basis van NLP, analyse van klantgedrag, software voor fraudedetectie en nog veel meer. Met onze ondersteuning en expertise krijgt uw organisatie toegang tot de tools die de veiligheid van uw financiële activa garanderen - wat resulteert in ongeëvenaarde veiligheid en gemak voor zowel u als uw klanten.
