5 min lesing

Hvordan maskinlæring og kunstig intelligens brukes i bank- og finanssektoren

AI OG ML

FinTech

IT-outsourcing

I løpet av det siste tiåret, kunstig intelligens har gått fra å være et konsept til å bli en kraft som gir store økonomiske gevinster for bedrifter i ulike bransjer. Verken IT-evangelister eller ikke-teknologer benekter at kunstig intelligens har et enormt potensial takket være dens disruptive evner. Enten det dreier seg om å designe klær for motemerker, overgå leger i å oppdage de tidligste tegnene på kreft eller hjelpe finansorganisasjoner med å ta informerte beslutninger - KI spenner over flere områder som lenge har vært ansett som utpreget menneskelige.

Når det gjelder AI og Tilfeller av hvitvasking i bankvirksomhet, Business Insider-rapporter at nesten 80% av FinTech-organisasjoner forstår fordelene med AI for sine virksomheter, mens 75% av selskaper med eiendeler som overstiger $100 milliarder implementerer AI-strategier i sine arbeidsrutiner for øyeblikket. Ifølge en annen Business Insider-rapportvil banker og andre finansinstitusjoner spare opptil 1,447 milliarder kroner takket være AI-baserte apper.

Anvendelser av AI i bank- og finanssektoren

Vi lever i en verden der kunstig intelligens har blitt en integrert del av livene våre, og det ville være korttenkt å benekte dens betydning. Fintech gir på sin side en rekke fordeler for interessenter og kunder.

Cybersikkerhet og avdekking av svindel

I løpet av dagen gjennomfører folk millioner av transaksjoner, inkludert betaling av regninger, innskudd, uttak av penger, innløsning av sjekker osv. Bankene må hele tiden øke innsatsen for cybersikkerhet for å sikre disse operasjonene og motstå svindelforsøk i sanntid før forbrytelsen begås. Bankene bruker kunstig intelligens for å forbedre digitale betalinger, oppdage programvaresårbarheter, identifisere mistenkelig kundeatferd og redusere risikoen for svindel. Ved hjelp av ML bidrar kunstig intelligens til å oppdage og forhindre ulovlige handlinger som e-postfiske, kredittkort-/mobilsvindel, identitetstyveri og falske forsikringskrav.

Danske Bank i Danmark oppdaterte for eksempel sin foreldede programvare for å oppdage svindel med moderne AI-algoritmer. På grunn av MLs evne til å sammenligne tidligere transaksjoner (personopplysninger, data, IP-adresse, plassering osv.) og identifisere mistenkelige tilfeller, økte svindeloppdagelsen med 50%, og falske positiver ble redusert med 60%. Ettersom bankvirksomhet er et yndet mål for alle hackere, kan allsidig bruk av ML og AI hjelpe finansorganisasjoner med å reagere på digitale trusler og bekjempe nettangrep før de påvirker interne systemer, ansatte eller kunder.

Chatbots

Bruk av chatbots i banktjenester er et av de beste eksemplene på bruk av kunstig intelligens. Når de er tatt i bruk, er de tilgjengelige døgnet rundt, i motsetning til mennesker med faste tidsplaner og regelmessige middagspauser. I tillegg analyserer de kundeatferd og akkumulerer egen erfaring, og skaper brukerscenarier og atferdsmønstre. Ved å integrere AI-berikede chatbots i bankapper kan ledere være sikre på at kundene deres får personlig kundestøtte døgnet rundt, med produkter og tjenester som leveres deretter.

Siden 2019 har Erica, en AI-drevet virtuell assistent fra Bank of America, behandlet over 50 millioner kundeforespørsler og sømløst håndtert oppgaver som å redusere kredittkortgjeld og oppdatere kortsikkerhet.

Låne- og kredittbeslutninger

I dag tar bankene sikte på å bruke et bredt spekter av smarte verktøy for å gjøre låne- og kredittbeslutninger mer informerte, presise og lønnsomme. Konvensjonell bankprogramvare er ofte full av feil, unøyaktigheter i transaksjonshistorikken eller feilklassifisering av kreditorer. Finansorganisasjoner bør følge nøye med på kreditthistorikk og kundereferanser når de gir kredittressurser og vurderer en persons eller et selskaps solvens. Kort sagt analyserer AI-baserte systemer kundenes atferdsmønstre for å ta en datadrevet beslutning om deres kredittverdighet og sende advarsler hvis det oppstår kontroversielle eller farlige aktiviteter.

Sporing av markedstrender

Kunstig intelligens i bankvirksomhet hjelpe selskaper med å håndtere store datamengder for å utarbeide markedstrender, aksjer og valutaer. I tillegg maskinlæring i bankvirksomhet bruker algoritmer for å måle markedssentimentet og foreslå investeringer. Finansspesialister bruker kunstig intelligens for å sikre at aksjeinvesteringer er fornuftige og at risikoen for feil er lav, slik at de kan handle mer forutsigbart og lønnsomt.

Kundeopplevelse

Etter hvert som tiden går, forventer kundene bedre brukeropplevelse og økt bekvemmelighet ved bruk av bankapper. For eksempel ble behovet for å besøke en bankfilial for å sette inn og ta ut penger eliminert med innføringen av minibanker.

I dag har folk blitt mer teknologikyndige, og bankene må tilby nye muligheter for å behandle digitale betalinger raskt og sikkert. Derfor bidrar kunstig intelligens ofte til å redusere tiden det tar å registrere KYC-informasjon og eliminere feil. Den bruk av kunstig intelligens i bankvirksomhet strømlinjeformer rask produkttid til markedet og reduserer hindringer før lansering. Dessuten trenger ikke kundene å gå gjennom bryet med å søke om et personlig lån manuelt siden AI og ML i FinTech redusere godkjenningstider, og registrere feilfrie data om kundenes kontoer.

Risikostyring

Vi lever i en tid med valutasvingninger, politisk uro, naturkatastrofer og væpnede konflikter, og det er finans- og banksektoren som rammes hardest. I turbulente tider er det viktig å ta kloke investeringsbeslutninger for å holde seg flytende og unngå økonomiske tap. Her kommer kunstig intelligens inn i bildet, og gir en nyttig oversikt over aktuelle hendelser og forutsier hva som ligger foran oss. AI avgjør også om en kunde vil være i stand til å betale tilbake et lån ved å analysere atferdsmønstre, kreditthistorikk og tilgjengelige personopplysninger.

Overholdelse av regelverk

Globalt sett regnes FinTech som den mest regulerte sektoren i verdensøkonomien. Som hovedlovgiver overvåker og sensurerer myndighetene bankene for å hindre dem i å begå økonomisk kriminalitet, hvitvaske penger eller unndra skatt.

Juridiske krav og standarder endres ofte, så bankene har store avdelinger som undersøker og gjennomfører finanslovgivningen. Dessverre krever disse omhyggelige tiltakene mye tid og store investeringer når de gjøres manuelt. Heldigvis trekker kunstig intelligens (ved hjelp av dyp læring og NLP) ut nye forskrifter og evaluerer samsvarskravene for å oppfylle alle eksterne og interne vilkår og betingelser. Selv om AI ikke kan erstatte en samsvarsanalytiker, kan den fremheve viktige eller kontroversielle momenter i regelverket og beskytte selskapet mot lovgivningsrisiko.

Prediktiv analyse

AI er mye brukt i analyse av naturlig språk og generell semantikk. Den kan oppdage spesifikke mønstre og datakorrelasjoner som mennesker eller tradisjonelle teknologier vanligvis går glipp av. Prediktiv analyse hjelper finansinstitusjoner med å definere uutnyttede salgsmuligheter, datadrevne beregninger eller bransjespesifikk innsikt som kan gi betydelig innvirkning på inntektene.

Bekjempelse av hvitvasking av penger

Ettersom kriminelle blir stadig mer sofistikerte i sine forsøk på å lure systemet, bør bankene holde øye med nye avanserte teknologier for å ligge ett skritt foran svindlerne. Utdaterte AML-systemer med utdaterte regler eller terskler gir ofte unøyaktige resultater med falske positive alarmer. Kunstig intelligens analyserer på sin side store mengder data og heiser et rødt flagg hvis det oppdages en uvanlig transaksjon eller mistenkelig atferd.

For eksempel presenterte Storbritannias Financial Conduct Authority (FCA) en rapport om bruk av kunstig intelligens i finansielle tjenester i 2022, som konkluderte med at FinTech bør "overvåke og støtte sikker bruk av kunstig intelligens i finansielle tjenester for å bekjempe hvitvasking av penger".

Prosessautomatisering

Ettersom FinTech krever nøyaktighet, delegeres mye av det tidkrevende eller kjedelige arbeidet til automatisering. Mennesker er tilbøyelige til å gjøre feil på grunn av tretthet eller uforsiktighet. robotisert prosessautomatisering (RPA) øker driftseffektiviteten og gjør det mulig for beslutningstakere å konsentrere seg om kjerneoppgaver som krever menneskelig engasjement.

JPMorgan Chase CoiN bruker for eksempel RPA til å gjennomgå dokumenter og utlede viktige data, og gjør ustrukturert informasjon om til handlingsrettet innsikt.

Hvorfor bør banksektoren ta i bruk kunstig intelligens?

I dag ser vi hvordan bankene raskt går over til kundeorienterte relasjoner og innfører en helhetlig tilnærming for å oppfylle kundenes krav og forventninger. Kundene forventer at bankene skal betjene dem døgnet rundt og i stor skala, og forbedre deres reiser med nye innovative verktøy og funksjoner. For å oppfylle disse ambisiøse forventningene må bankorganisasjonene først overvinne interne hindringer, som eldre programvaresystemer, datasiloer, begrensede budsjetter og dårlig kvalitet på eiendelene. Når disse hindringene er omgått, er de halvveis forberedt på å ta i bruk kunstig intelligens for å takle sine daglige problemer.

Samlet sett sikrer kunstig intelligens ikke bare uovertruffen cybersikkerhet, men gjør også finansielle tjenester mer praktiske og tidsbesparende for både kunder og ansatte.

Utfordringer ved bredere bruk av kunstig intelligens i finans- og banksektoren

Til tross for de ubestridelige fordelene hindres utbredelsen av ulike problemer, som manglende troverdighet og sikkerhetsrisikoer. En helhetlig tilnærming til kunstig intelligens og maskinlæring i finans reduserer sannsynligheten for å mislykkes og gir betydelig fortjeneste. Når beslutningstakere tar i bruk kunstig intelligens i finans- og banksektoren, kan de støte på følgende problemer.

Datasikkerhet

AI samler inn, lagrer og håndterer store mengder sensitiv informasjon, noe som krever anstendig beskyttelse mot uautorisert tilgang. Derfor bør bankene legge vekt på omfattende databeskyttelse når de håndterer store mengder AI-relatert informasjon for å eliminere sikkerhetsrisikoer og beskytte kunde- og konfidensiell informasjon.

Mangel på kvalitetsdata

Før FinTech-selskapene tar i bruk kunstig intelligens, må de strukturere dataene slik at de kan utføre oppgavene riktig. Det er umulig å bruke data i virkelige situasjoner hvis de ikke samsvarer med dagens virkelighet. Videre kan data som avviker fra det maskinlesbare formatet, føre til uforutsett AI-modellatferd. Derfor bør banker som tar sikte på å ta i bruk kunstig intelligens, endre sine datapolitikker og innføre mer orden i datastrømmene.

Spørsmål om forklarbarhet

Siden AI-basert programvare luker ut feil og sparer tid, er de mye brukt i beslutningsprosedyrer. Dessverre kan de ha skjevheter som stammer fra tidligere menneskelige feilvurderinger. Bankens omdømme er i fare når mindre avvik i AI eskalerer og forårsaker store problemer. Derfor bør data som inngår i AI-scenarier være klare og transparente, og ikke gi rom for kontroverser og uoverensstemmelser.

Hvordan Innowise kan hjelpe deg med AI-reisen din

Siden grunnleggelsen i 2007 har Innowise omfavnet teknologier som driver virksomheter fremover og forbedrer livene våre gjennom moderne teknologi. Vi drar full nytte av kunstig intelligens og leverer avanserte løsninger som stemmeassistenter, NLP-aktiverte innholdsanalytikere, kundeatferdsanalyse, programvare for svindeloppdagelse og mye mer. Med vår dype støtte er virksomheten din utstyrt med verktøy som sikrer sikkerheten til finansielle eiendeler og enorm bekvemmelighet for både banker og deres kunder.

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Denis Yarosh Account Manager i FinTech

Dato: 13. januar 2023

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg

Små omslag Utviklingen av P2P-transaksjoner

Utviklingen av P2P-transaksjoner: en omfattende guide

Blogg

Programvare med åpen kildekode for avdekking av økonomisk svindel: lavere kostnader med opprettholdt kvalitet

Blogg

Digital tvilling i byggebransjen: fordeler, utfordringer og eksempler fra den virkelige verden

Blogg

Slik implementerer du et kjernebanksystem ved hjelp av løsninger med åpen kildekode

Blogg

Sprint tokenisering: en stor forandring innen databehandling

Blogg

Coreless banking: frigjør bankene fra rigide programvaresystemer

Blogg

Utforske skjæringspunktet mellom AI og IoT_ fremveksten av AIoT og dens innvirkning på fremtiden

AI og IoT ved et veiskille: fremveksten av AIoT og dens innvirkning på fremtiden

Blogg

Grenseoppgang Innowise er blant de 100 raskest voksende selskapene for 2023

Sprenger grenser: Innowise blant de 100 raskest voksende selskapene i 2023

Blogg

Virkningen av robotisert prosessautomatisering i bankvirksomhet

Blogg

Fremtidens smarte hjem

Blogg

Cybersikkerhet i banksektoren: betydning, trusler og utfordringer

Blogg

En virksomhetsveiledning for utvikling av chatbots for bedrifter

Blogg

Valg av riktig IT-nearshoring-partner: tips til IT-konsulenter i Europa

Blogg

Hvorfor outsource programvareutvikling til Polen

Blogg

Hvordan bygge en digital lommebok som vil bli elsket av millioner av mennesker

Blogg

Alt du bør vite om SDLC: faser, fordeler og mer

Blogg

Klatring i pyramiden: hvordan strukturere et programvareutviklingsteam med høy ytelse

Hvordan strukturere et høytytende programvareutviklingsteam

Blogg

Beslutningsintelligens: den nye æraen med kunstig intelligens

Blogg

Kunstig intelligens i helsevesenet

Blogg

Innowise er inkludert i 2022 Global Outsourcing 100-listen av IAOP

Blogg

Hvordan bli notert på en kryptovalutabørs?

Blogg

Hvorfor maskinlæring er bra for detaljhandel og netthandel

Blogg

Fordeler og ulemper ved IT-outsourcing og offshoring av tjenester

Blogg

Fordeler og ulemper med Java

Har du gitt oss en utfordring?

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Hvordan maskinlæring og kunstig intelligens brukes i bank- og finanssektoren