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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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".
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, og derfor øker robotisert prosessautomatisering (RPA) driftseffektiviteten og gjør det mulig for beslutningstakere å konsentrere seg om kjernemål som krever menneskelig involvering.
JPMorgan Chase CoiN bruker for eksempel RPA til å gjennomgå dokumenter og utlede viktige data, og gjør ustrukturert informasjon om til handlingsrettet innsikt.
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.
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.
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.
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.
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.
Siden grunnleggelsen i 2007 har Innowise Group 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.
Ranger denne artikkelen:
4.8/5 (45 anmeldelser)
Relatert innhold
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. avtale.
Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig. mulig.
Ved å registrere deg godtar du våre Brukervilkår og Personvernerklæring, inkludert bruk av informasjonskapsler og overføring av personopplysninger.
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre nettleseropplevelsen din, vise tilpassede annonser eller innhold og analysere trafikken på nettstedet. Ved å klikke på "Godta alle" samtykker du i vår bruk av informasjonskapsler. Ta en titt på våre Retningslinjer for personvern.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.