Tillämpningar av AI inom bank- och finanssektorn
AI har blivit en del av vårt dagliga liv och förändrar branscher på ett sätt som vi bara kunde föreställa oss för några år sedan. Att förneka dess betydelse skulle vara kortsiktigt: särskilt bank- och finanssektorn har genomgått stora förändringar tack vare FinTech-innovationer, vilket har medfört en mängd fördelar för både intressenter och kunder.
Cybersäkerhet och bedrägeribekämpning
Varje dag flödar miljontals transaktioner genom banksystemet: människor betalar räkningar, sätter in pengar, tar ut pengar, löser in checkar och mycket mer. Bakom kulisserna kämpar bankerna ständigt för att ligga steget före cyberbrottslingarna - de ökar sina säkerhetsinsatser för att skydda verksamheten och tillgångarna och för att stoppa bedrägliga aktiviteter innan de ens har en chans att inträffa.AI är nu en nyckelspelare i detta spel med höga insatser. Banker kan utnyttja potentialen i artificiell intelligens för att förbättra digitala betalningar, upptäcka sårbarheter i mjukvara, identifiera misstänkt kundbeteende och samtidigt minska risken för bedrägerier. Maskininlärning - en delmängd av AI - hjälper till att upptäcka och förhindra olagliga handlingar som nätfiske via e-post, kreditkorts- och mobilbedrägerier, identitetsstöld och falska försäkringsanspråk.Ta till exempel danska Danske Bank, som nyligen uppdaterade sin föråldrade programvara för bedrägeridetektering med moderna AI-algoritmer. Tack vare ML:s förmåga att analysera tidigare transaktioner (tänk personuppgifter, data, IP-adress, plats och så vidare) såg banken en 50% ökning av noggrannheten vid upptäckt av bedrägerier och en 60% minskning av falska positiva resultat. Eftersom banker är primära mål för hackare är det avgörande att ML och AI används på bred front. Dessa tekniker hjälper finansiella organisationer att reagera snabbt på digitala hot och stärker deras försvar mot cyberattacker innan de äventyrar interna system, anställda eller kunder.Chatbots
Att använda chatbottar inom banksektorn är ett av de enklare exemplen på AI-implementering. När de väl har installerats är de tillgängliga dygnet runt, till skillnad från mänsklig personal med fasta scheman och behov av regelbundna raster. Chattbottar svarar inte bara på frågor med ett svar som passar alla: de lär sig av kundinteraktioner och bygger upp en kunskapsmassa som gör att de kan förutse användarnas behov och skräddarsy sina svar därefter. Genom att integrera AI-drivna chatbots i bankappar kan cheferna vara säkra på att deras kunder får personlig kundsupport 24/7, med produkter och tjänster som är anpassade till individuella behov.Ett exempel på en framgångsrik chatbot är Erica: en AI-driven virtuell assistent från Bank of America. Sedan 2019 har Erica hanterat över 50 miljoner kundförfrågningar - från att hjälpa kunder att minska sin kreditkortsskuld till att uppdatera kortsäkerheten.Lån och kreditbeslut
Banker använder idag ett brett utbud av intelligenta verktyg för att förbättra noggrannheten, precisionen och lönsamheten i sina låne- och kreditbeslut. Konventionell bankmjukvara kommer ofta till korta, plågad av fel, felaktigheter i transaktionshistoriken och felklassificeringar av kreditgivare. Finansiella organisationer måste noga övervaka kredithistorik och kundreferenser när de beviljar krediter och utvärderar individers eller företags betalningsförmåga. AI-baserade system analyserar kundernas beteendemönster för att fatta datadrivna beslut om kreditvärdighet och omedelbart varna bankerna för misstänkta eller riskfyllda aktiviteter.Kundupplevelse
Kunderna har kommit att förvänta sig en intuitiv användarupplevelse utan krångel när de hanterar sina bankappar. Den tid är förbi när man behövde besöka ett bankkontor för enkla transaktioner som insättningar och uttag, tack vare de smidiga uttagsautomaterna.I dag - med en mer tekniskt kunnig befolkning - måste bankerna ständigt förnya sig för att kunna erbjuda snabba och säkra digitala betalningslösningar. AI hjälper till att minska den tid som behövs för att registrera KYC-information och eliminera fel, effektiviserar snabb produkttid till marknaden och tar proaktivt itu med problem före lansering innan de uppstår.Som om inte det vore nog har det aldrig varit enklare att ansöka om ett privatlån. Kunderna behöver inte längre gå igenom krånglet med manuella ansökningar: AI och ML inom FinTech kortar ner tiden för godkännande och samlar in exakta och felfria uppgifter om kundkonton.Riskhantering
Valutasvängningar, politiska omvälvningar, naturkatastrofer och väpnade konflikter kan alla sända chockvågor genom finans- och banksystemen. Under turbulenta tider är det avgörande att fatta kloka investeringsbeslut för att hålla sig flytande och undvika ekonomiska förluster. Det är här AI kommer in i bilden: genom att ge en användbar översikt över aktuella händelser, förutse framtida trender och förutspå vad som ligger framför oss hjälper AI investerare att navigera i osäkra vatten med tillförsikt. AI kan också hjälpa till att avgöra om en kund kommer att kunna betala tillbaka ett lån eller inte genom att analysera beteendemönster, kredithistorik och tillgängliga personuppgifter.Regelefterlevnad
FinTech framstår som en av de mest reglerade sektorerna i den globala ekonomin. Regeringarna spelar en viktig roll som de främsta vakthundarna - de övervakar och kontrollerar bankerna för att förhindra ekonomiska brott, penningtvätt och skatteflykt.Lagkrav och standarder ändras ofta - vilket innebär att bankerna måste ha välinformerade och flexibla avdelningar som ägnar sig åt att undersöka och implementera den ständigt föränderliga finansiella lagstiftningen. När den här processen görs manuellt är den både tidskrävande och kostsam. Nu kommer AI in i bilden: med hjälp av djupinlärning och NLP kan AI-system snabbt analysera nya regelverk och bedöma efterlevnadskrav, vilket säkerställer att organisationer uppfyller alla externa lagar och interna policyer. Även om AI inte kan ersätta en skicklig mänsklig compliance-analytiker, kan det peka ut kritiska eller tvetydiga aspekter av regleringen och skydda företaget mot lagstiftningsrisker.Prediktiv analys
Att använda AI för prediktiv analys är lite som att ha en mycket intuitiv assistent som kan hitta trender och korrelationer som människor eller konventionell teknik ofta förbiser. AI används ofta inom analys av naturligt språk och semantik för allmänna ändamål, tack vare dess förmåga att snabbt upptäcka specifika mönster och datakorrelationer. För banksektorn är detta en gamechanger: prediktiv analys hjälper finansinstitut att definiera outnyttjade försäljningsmöjligheter, leverera datadrivna mätvärden och avslöja branschspecifika insikter som kan öka intäkterna avsevärt.Varför ska banksektorn omfamna AI?
Bankvärlden förändras snabbt mot kundcentrerade modeller som syftar till att tillgodose varje kunds önskemål, behov och förväntningar. Dagens kunder vill att deras banker ska vara tillgängliga 24/7 och erbjuda innovativa verktyg och funktioner som gör bankupplevelsen problemfri. För att uppfylla dessa förväntningar måste bankerna först ta itu med interna utmaningar, som gamla mjukvarusystem, fragmenterade datasilos, begränsade budgetar och undermålig tillgångskvalitet. När dessa hinder har övervunnits är bankerna ett steg närmare att anamma AI för att lösa sina vardagsproblem.AI säkerställer inte bara oöverträffad cybersäkerhet: det gör också finansiella tjänster mer praktiska och tidsbesparande för både kunder och anställda.
Utmaningar i det bredare antagandet av AI inom finans och bank
Det säger sig självt att AI kommer med ett paket av otaliga fördelar - men dess utbredda användning hindras av olika frågor som trovärdighetsbrister och säkerhetsrisker som är stora. En holistisk strategi och ett heltäckande förhållningssätt till AI och maskininlärning inom finans kan minska dessa risker avsevärt, öka sannolikheten för framgång och de ekonomiska vinster som följer med det. När beslutsfattarna navigerar i den spännande världen av AI inom finans kan de stöta på ett antal vanliga hinder, som beskrivs nedan.
Datasäkerhet
AI samlar in, lagrar och hanterar enorma mängder känslig personlig information - vilket innebär att det är absolut nödvändigt för finansinstitut att införa skyddsåtgärder för att förhindra dataintrång och obehörig åtkomst. Banker bör prioritera järnhårda dataskyddssystem när de hanterar stora volymer AI-relaterad information för att eliminera alla risker och hålla konfidentiell information säker.Brist på kvalitetsuppgifter
Otillräcklig datakvalitet utgör en stor utmaning för FinTech-företag. Utan välorganiserad data är det nästan omöjligt att tillämpa insikter på verkliga situationer om de inte motsvarar den aktuella verkligheten. Dessutom kan data som skiljer sig från det maskinläsbara formatet leda till oförutsägbara beteenden i AI-modeller. Banker som vill använda artificiell intelligens bör ändra - och vid behov se över - sina datapolicyer och införa mer ordning i dataflödena.Förklaringsfrågor
Eftersom AI-baserade programvaror rensar bort misstag och sparar tid används de i stor utsträckning i beslutsprocesser. Tyvärr kan de ha fördomar som härrör från tidigare mänskliga bedömningsfel. Detta kan innebära att bankens rykte kan vara i fara om mindre avvikelser i AI eskalerar och orsakar storskaliga problem. All data som ingår i AI-scenarier ska vara tydlig och transparent och inte lämna något utrymme alls för potentiella avvikelser.Hur Innowise kan påskynda din AI-resa
I nästan två decennier har Innowise legat i framkant när det gäller banbrytande teknik som lyfter företag till nya höjder. Vi drar full nytta av kraften i artificiell intelligens och levererar avancerade lösningar, inklusive men inte begränsat till röstassistenter, NLP-aktiverade innehållsanalytiker, analys av kundbeteende, programvara för bedrägeridetektering och mycket mer. Med vårt stöd och vår expertis får din organisation tillgång till de verktyg som garanterar säkerheten för dina finansiella tillgångar - vilket resulterar i oöverträffad säkerhet och bekvämlighet för både dig och dina kunder.
