Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Polityka prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są wykorzystywane w bankowości i finansach?

W ciągu ostatniej dekady, sztuczna inteligencja przekształciła się z koncepcji w siłę przynoszącą ogromne zyski finansowe firmom z różnych branż. Ani ewangeliści IT, ani nie-technicy nie zaprzeczają, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał dzięki swoim przełomowym możliwościom. Niezależnie od tego, czy chodzi o pomoc w projektowaniu tkanin dla marek modowych, wyprzedzanie lekarzy w wykrywaniu najwcześniejszych oznak raka, czy też pomoc organizacjom finansowym w podejmowaniu świadomych decyzji - sztuczna inteligencja obejmuje wiele sfer od dawna uważanych za wyraźnie ludzkie.

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję i Przypadki użycia ML w bankowości, Business Insider donosi że prawie 80% organizacji FinTech rozumie korzyści płynące ze sztucznej inteligencji dla ich działalności, podczas gdy 75% firm o aktywach przekraczających $100 miliardów wdraża obecnie strategie AI w swoich rutynowych działaniach. Według kolejny raport Business Insiderbanki i inne instytucje finansowe zaoszczędzą do $447 miliardów euro dzięki aplikacjom opartym na sztucznej inteligencji.

Zastosowania Sztuczna inteligencja w bankowości i finansach

Żyjemy w świecie, w którym sztuczna inteligencja stała się integralną częścią naszego życia, a zaprzeczanie jej znaczeniu byłoby krótkowzroczne. FinTech z kolei oferuje liczne korzyści dla interesariuszy i klientów.

Sztuczna inteligencja w bankowości

Cyberbezpieczeństwo i wykrywanie oszustw

W ciągu dnia ludzie przeprowadzają miliony transakcji, w tym płacą rachunki, wpłacają pieniądze, wypłacają środki, realizują czeki itp. Banki muszą stale zwiększać swoje wysiłki w zakresie cyberbezpieczeństwa, aby zabezpieczyć te operacje i przeciwdziałać nieuczciwym działaniom w czasie rzeczywistym, zanim przestępstwo zostanie popełnione. Banki wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawniania płatności cyfrowych, wykrywania luk w oprogramowaniu, identyfikowania podejrzanych zachowań klientów i ograniczania ryzyka oszustw. Wspomagana przez ML, sztuczna inteligencja pomaga wykrywać i zapobiegać nielegalnym działaniom, takim jak phishing e-mailowy, oszustwa związane z kartami kredytowymi/telefonami komórkowymi, kradzieże tożsamości i fałszywe roszczenia ubezpieczeniowe. 

Na przykład duński Danske Bank zaktualizował swoje przestarzałe oprogramowanie do wykrywania oszustw za pomocą nowoczesnych algorytmów sztucznej inteligencji. Ze względu na zdolność ML do porównywania poprzednich transakcji (dane osobowe, dane, adres IP, lokalizacja itp.) i identyfikowania podejrzanych przypadków, wykrywalność oszustw wzrosła o 50%, a liczba fałszywych alarmów została zmniejszona o 60%. Ponieważ bankowość jest ulubionym celem wszystkich hakerów, wszechstronne zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji może pomóc organizacjom finansowym reagować na zagrożenia cyfrowe i zwalczać cyberataki, zanim wpłyną one na systemy wewnętrzne, pracowników lub klientów.

Chatboty

Wykorzystanie chatbotów w bankowości jest jednym z najlepszych przykładów wdrożenia sztucznej inteligencji. Po wdrożeniu pozostają one dostępne przez całą dobę, w przeciwieństwie do ludzi z ustalonymi harmonogramami i regularnymi przerwami obiadowymi. Co więcej, analizują one zachowania klientów i gromadzą własne doświadczenia, tworząc scenariusze i wzorce zachowań użytkowników. Integrując chatboty wzbogacone o sztuczną inteligencję z aplikacjami bankowymi, menedżerowie mogą być pewni, że ich klienci otrzymują spersonalizowaną obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a produkty i usługi są odpowiednio dostarczane.

Od 2019 roku Erica, wirtualna asystentka Bank of America oparta na sztucznej inteligencji, przetworzyła ponad 50 milionów żądań klientów, płynnie obsługując zadania, takie jak zmniejszenie zadłużenia karty kredytowej i aktualizacja zabezpieczeń karty.

Decyzje dotyczące pożyczek i kredytów

Obecnie banki dążą do stosowania szerokiej gamy inteligentnych narzędzi, aby decyzje kredytowe były bardziej świadome, precyzyjne i opłacalne. Konwencjonalne oprogramowanie bankowe jest często pełne błędów, nieścisłości w historii transakcji lub błędnych klasyfikacji wierzycieli. Organizacje finansowe powinny zwracać szczególną uwagę na swoją historię kredytową i referencje klientów, zapewniając zasoby kredytowe i oceniając wypłacalność osoby fizycznej lub firmy. Krótko mówiąc, systemy oparte na sztucznej inteligencji analizują wzorce zachowań klientów, aby podejmować oparte na danych decyzje dotyczące ich zdolności kredytowej i wysyłać ostrzeżenia, jeśli pojawią się jakiekolwiek kontrowersyjne lub niebezpieczne działania.

Śledzenie trendów rynkowych

Sztuczna inteligencja w bankowości pomagają firmom zarządzać dużymi ilościami danych w celu opracowania trendów rynkowych, akcji i walut. Dodatkowo, uczenie maszynowe w bankowości wykorzystuje algorytmy do pomiaru nastrojów rynkowych i sugerowania inwestycji. Specjaliści ds. finansów wykorzystują sztuczną inteligencję, aby zapewnić, że inwestycje w akcje są rozsądne, a ryzyko niepowodzenia jest niskie, dzięki czemu mogą handlować w sposób bardziej przewidywalny i zyskowny.

Doświadczenie klienta

W miarę upływu czasu klienci oczekują lepszej obsługi i większej wygody podczas zarządzania aplikacjami bankowymi. Na przykład, potrzeba odwiedzenia oddziału banku w celu wpłaty i wypłaty pieniędzy została wyeliminowana wraz z pojawieniem się bankomatów.

Obecnie ludzie stali się bardziej obeznani z technologią, a banki muszą oferować nowe możliwości szybkiego i bezpiecznego przetwarzania płatności cyfrowych. W związku z tym sztuczna inteligencja często pomaga skrócić czas potrzebny na zarejestrowanie informacji KYC i wyeliminowanie błędów. The wykorzystanie sztucznej inteligencji w bankowości Usprawnia szybki czas wprowadzenia produktu na rynek i łagodzi przeszkody przed wprowadzeniem go na rynek. Co więcej, klienci nie muszą przechodzić przez kłopoty związane z ręcznym ubieganiem się o pożyczkę osobistą, ponieważ Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w branży FinTech Skrócenie czasu zatwierdzania, przechwytywanie bezbłędnych danych o kontach klientów.

Zarządzanie ryzykiem

Ponieważ żyjemy w czasach wahań kursów walut, niepokojów politycznych, klęsk żywiołowych i konfliktów zbrojnych, finanse i bankowość są najbardziej dotknięte tymi zjawiskami. W burzliwych czasach ważne jest podejmowanie rozważnych decyzji inwestycyjnych, aby utrzymać się na powierzchni i uniknąć strat finansowych. Tutaj do gry wkracza sztuczna inteligencja, zapewniając przydatny przegląd bieżących wydarzeń i przewidując, co nas czeka. Sztuczna inteligencja określa również, czy klient będzie w stanie spłacić pożyczkę, analizując wzorce zachowań, historię kredytową i dostępne dane osobowe.

Zgodność z przepisami

Na całym świecie FinTech jest uważany za najbardziej regulowany sektor światowej gospodarki. Jako główny ustawodawca, rząd monitoruje i cenzuruje banki, aby uniemożliwić im popełnianie przestępstw finansowych, pranie pieniędzy lub uchylanie się od płacenia podatków.

Wymogi prawne i standardy zmieniają się często, więc banki mają duże działy, które badają i wdrażają przepisy finansowe. Niestety, te skrupulatne działania wymagają dużo czasu i dużych inwestycji, gdy są wykonywane ręcznie. Na szczęście sztuczna inteligencja (wspierana przez głębokie uczenie i NLP) odejmuje nowe regulacje i ocenia wymogi zgodności, aby spełnić wszystkie zewnętrzne i wewnętrzne warunki. Mimo że sztuczna inteligencja nie może zastąpić analityka ds. zgodności, może podkreślić kluczowe lub kontrowersyjne momenty w przepisach i chronić firmę przed ryzykiem legislacyjnym.

Analityka predykcyjna

Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w analizie języka naturalnego i semantyce ogólnego przeznaczenia. Może wykrywać określone wzorce i korelacje danych, których ludzie lub tradycyjne technologie zwykle nie dostrzegają. Analityka predykcyjna pomaga instytucjom finansowym zdefiniować niewykorzystane możliwości sprzedaży, wskaźniki oparte na danych lub spostrzeżenia branżowe, które mogą mieć znaczący wpływ na przychody.

Przeciwdziałanie praniu pieniędzy

Ponieważ przestępcy stają się coraz bardziej wyrafinowani w swoich próbach oszukania systemu, banki powinny mieć oko na pojawiające się zaawansowane technologie, aby pozostać o krok przed oszustami. Przestarzałe systemy AML z przestarzałymi zasadami lub progami często dają niedokładne wyniki z fałszywie dodatnimi alarmami. Sztuczna inteligencja z kolei analizuje ogromne pule danych i podnosi czerwoną flagę w przypadku wykrycia nietypowej transakcji lub podejrzanego zachowania.

Na przykład brytyjski Financial Conduct Authority (FCA) przedstawił raport na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w usługach finansowych w 2022 r., stwierdzając, że FinTech powinien "monitorować i wspierać bezpieczne wdrażanie sztucznej inteligencji w usługach finansowych w celu zwalczania prania pieniędzy".

Automatyzacja procesów

Ponieważ FinTech wymaga dokładności, wiele czasochłonnych lub żmudnych prac jest delegowanych do automatyzacji. Ludzie są podatni na błędy wynikające ze zmęczenia lub nieuwagi, dlatego też zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) zwiększa wydajność operacyjną i pozwala decydentom skoncentrować się na podstawowych celach, które wymagają zaangażowania człowieka.

Na przykład JPMorgan Chase CoiN z powodzeniem wykorzystuje RPA do przeglądania dokumentów i pozyskiwania kluczowych danych, przekształcając nieustrukturyzowane informacje w przydatne spostrzeżenia.

Dlaczego sektor bankowy powinien korzystać ze sztucznej inteligencji?

Obecnie obserwujemy, jak banki szybko przechodzą na relacje skoncentrowane na kliencie, wdrażając holistyczne podejście, aby w pełni spełnić wymagania i oczekiwania klientów. Klienci oczekują, że banki będą obsługiwać ich 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, na dużą skalę, ulepszając ich podróże dzięki nowym innowacyjnym narzędziom i funkcjom. Aby sprostać tym ambitnym oczekiwaniom, organizacje bankowe powinny najpierw pokonać wewnętrzne przeszkody, takie jak starsze systemy oprogramowania, silosy danych, ograniczone budżety i niska jakość aktywów. Gdy przeszkody te zostaną ominięte, będą one w połowie przygotowane do wykorzystania sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu codziennych problemów. 

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja nie tylko zapewnia niezrównane cyberbezpieczeństwo, ale także sprawia, że usługi finansowe są wygodniejsze i oszczędzają czas zarówno dla klientów, jak i pracowników.

uczenie maszynowe w finansach

Wyzwania związane z szerszym zastosowaniem sztucznej inteligencji w finansach i bankowości

Pomimo niezaprzeczalnych korzyści, jej powszechne przyjęcie jest utrudnione przez różne kwestie, takie jak brak wiarygodności i zagrożenia bezpieczeństwa. Jednak kompleksowe podejście do sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe w finansach zmniejsza prawdopodobieństwo niepowodzenia i zachęca do znacznych zysków. Wdrażając sztuczną inteligencję w finansach i bankowości, decydenci mogą napotkać następujące problemy.

Bezpieczeństwo danych

Sztuczna inteligencja gromadzi, przechowuje i obsługuje duże ilości wrażliwych informacji, które wymagają przyzwoitej ochrony przed nieautoryzowanym dostępem. W związku z tym banki powinny kłaść nacisk na kompleksową ochronę danych podczas przetwarzania dużych ilości informacji związanych ze sztuczną inteligencją, aby wyeliminować zagrożenia bezpieczeństwa i zachować bezpieczeństwo klientów i informacji poufnych.

Brak danych wysokiej jakości

Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji firmy FinTech muszą ustrukturyzować dane, aby prawidłowo wykonywać zadania. Zastosowanie danych w rzeczywistych sytuacjach jest niemożliwe, jeśli nie odpowiadają one aktualnym realiom. Co więcej, dane, które różnią się od formatu nadającego się do odczytu maszynowego, mogą powodować nieprzewidziane zachowanie modelu AI. Dlatego banki dążące do wdrożenia sztucznej inteligencji powinny zmodyfikować swoje zasady dotyczące danych i wprowadzić większy porządek w ich przepływie.

Sztuczna inteligencja w finansach i bankowości

Kwestie wytłumaczalności

Ponieważ oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji eliminuje błędy i oszczędza czas, jest szeroko stosowane w procedurach decyzyjnych. Niestety, mogą one być obarczone uprzedzeniami wynikającymi z wcześniejszych ludzkich błędów. Reputacja banku jest zagrożona, gdy drobne rozbieżności w sztucznej inteligencji eskalują i powodują problemy na dużą skalę. Dlatego też dane wykorzystywane w scenariuszach AI powinny być jasne i przejrzyste, nie pozostawiając miejsca na kontrowersje i rozbieżności.

Jak Innowise może pomóc w podróży AI

Od momentu powstania w 2007 roku, Innowise wdraża technologie, które napędzają biznes i poprawiają nasze życie dzięki nowoczesnym technologiom. W pełni wykorzystujemy sztuczną inteligencję, dostarczając zaawansowane rozwiązania, takie jak asystenci głosowi, analityka treści z obsługą NLP, analiza zachowań klientów, oprogramowanie do wykrywania oszustw i wiele innych. Dzięki naszemu dogłębnemu wsparciu Twoja firma jest wyposażona w narzędzia, które zapewniają bezpieczeństwo aktywów finansowych i ogromną wygodę zarówno dla banków, jak i ich klientów.

Dziękujemy za ocenę!
Dziękuję za komentarz!
autor
Denis Yarosh Account Manager w branży FinTech

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog
Small cover The evolution of P2P transactions
Blog
Tokenizacja Sprint
Blog
Osłona bezrdzeniowa
Blog
Przełamując granice, Innowise znalazł się wśród 100 najszybciej rozwijających się firm w 2023 r.
Blog
cykl życia oprogramowania
Blog
Wspinanie się po piramidzie: jak stworzyć wydajny zespół programistów?
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Blog
Blog

Przyniósł nam wyzwanie?

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka