Blog

5 min lezen

Hoe machinaal leren en kunstmatige intelligentie worden gebruikt in het bank- en financiewezen

AI & ML

FinTech

IT-uitbesteding

Dmitry Nazarevich

CTO

Datum: 13 januari 2023

Bijgewerkt: 13 januari 2023

In het afgelopen decennium, kunstmatige intelligentie is veranderd van een concept in een kracht die enorme financiële voordelen oplevert voor bedrijven in verschillende sectoren. IT-evangelisten noch niet-techneuten ontkennen dat AI dankzij zijn ontwrichtende mogelijkheden een enorm potentieel heeft. Of het nu helpt bij het ontwerpen van kleding voor modemerken, artsen overtreft bij het opsporen van de eerste tekenen van kanker of financiële organisaties helpt bij het nemen van weloverwogen beslissingen - AI bestrijkt meerdere gebieden die lang als specifiek menselijk werden beschouwd.

Wat betreft de AI en ML-gebruiksgevallen in het bankwezen, Business Insider meldt dat bijna 80% van de FinTech-organisaties de voordelen van AI voor hun bedrijf begrijpen, terwijl 75% van de bedrijven met activa van meer dan $100 miljard momenteel AI-strategieën in hun werkroutines implementeren. Volgens een ander rapport van Business Insider, zullen banken en andere financiële instellingen tot $447 miljard besparen dankzij op AI gebaseerde apps.

Toepassingen van AI in het bank- en financiewezen

We leven in een wereld waarin AI een integraal onderdeel van ons leven is geworden, en het zou kortzichtig zijn om het belang ervan te ontkennen. FinTech biedt op zijn beurt talrijke voordelen voor belanghebbenden en klanten.

Cyberbeveiliging en fraudedetectie

De hele dag door verrichten mensen miljoenen transacties, zoals rekeningen betalen, geld storten, geld opnemen, cheques verzilveren, enz. Banken moeten hun inspanningen op het gebied van cyberbeveiliging voortdurend opvoeren om deze transacties te beveiligen en frauduleuze handelingen in realtime te weerstaan voordat het misdrijf wordt gepleegd. Banken maken gebruik van kunstmatige intelligentie om digitale betalingen te verbeteren, kwetsbaarheden in software op te sporen, verdacht gedrag van klanten vast te stellen en de risico's van oplichting te beperken. Met behulp van ML kan AI illegale acties zoals e-mail phishing, creditcard/mobiele fraude, identiteitsdiefstal en valse verzekeringsclaims opsporen en voorkomen.

Zo heeft de Deense Danske Bank haar verouderde fraudedetectiesoftware bijgewerkt met moderne AI-algoritmen. Dankzij het vermogen van ML om eerdere transacties te vergelijken (persoonlijke informatie, gegevens, IP-adres, locatie, enz.) en verdachte gevallen te identificeren, nam de fraudedetectie toe met 50% en werden de fout-positieven verminderd met 60%. Aangezien het bankwezen een geliefd doelwit is voor alle hackers, kan de invoering van ML en AI op alle fronten financiële organisaties helpen te reageren op digitale bedreigingen en cyberaanvallen te bestrijden voordat ze interne systemen, werknemers of klanten treffen.

Chatbots

Het gebruik van chatbots in het bankwezen is een van de mooiste voorbeelden van het implementeren van AI. Eenmaal ingezet blijven ze de klok rond beschikbaar, in tegenstelling tot mensen met vaste roosters en regelmatige eetpauzes. Bovendien analyseren ze klantgedrag en verzamelen ze eigen ervaring, waardoor gebruikersscenario's en gedragspatronen ontstaan. Door AI-verrijkte chatbots te integreren in bankapps kunnen managers er zeker van zijn dat hun klanten 24/7 gepersonaliseerde klantenondersteuning krijgen, met producten en diensten die dienovereenkomstig worden geleverd.

Sinds 2019 heeft Erica, een AI-aangedreven virtuele assistent van de Bank of America, meer dan 50 miljoen verzoeken van klanten verwerkt, waarbij taken zoals het verlagen van creditcardschulden en het bijwerken van kaartbeveiliging naadloos werden afgehandeld.

Beslissingen over leningen en kredieten

Tegenwoordig willen banken een breed scala aan slimme hulpmiddelen inzetten om beslissingen over leningen en kredieten beter geïnformeerd, nauwkeuriger en winstgevender te maken. Conventionele banksoftware zit vaak vol met fouten, onnauwkeurigheden in de transactiegeschiedenis of verkeerde classificaties van crediteuren. Financiële organisaties moeten bij het verstrekken van kredietmiddelen en het beoordelen van de solvabiliteit van een individu of bedrijf goed letten op de krediethistorie en klantreferenties. Kortom, op AI gebaseerde systemen analyseren de gedragspatronen van klanten om een datagestuurde beslissing te nemen over hun kredietwaardigheid en waarschuwingen te sturen als er controversiële of gevaarlijke activiteiten plaatsvinden.

Volgen van markttrends

Kunstmatige intelligentie in het bankwezen helpen bedrijven grote hoeveelheden gegevens te beheren om markttrends, aandelen en valuta uit te werken. Bovendien, machinaal leren in het bankwezen maakt gebruik van algoritmen om het marktsentiment te meten en investeringen voor te stellen. Financieel specialisten gebruiken AI om ervoor te zorgen dat aandelenbeleggingen redelijk zijn en dat het risico op mislukking laag is, zodat ze voorspelbaarder en winstgevender kunnen handelen.

Ervaring van de klant

Naarmate de tijd verstrijkt, verwachten klanten een betere gebruikerservaring en meer gemak bij het beheer van bank-apps. De noodzaak om een bankkantoor te bezoeken om geld te storten en op te nemen is bijvoorbeeld verdwenen met de komst van geldautomaten.

Tegenwoordig zijn mensen meer tech-savvy geworden en moeten banken nieuwe mogelijkheden bieden om digitale betalingen snel en veilig te verwerken. Bijgevolg helpt AI vaak om de tijd die nodig is om KYC-informatie te registreren te verkorten en fouten uit te roeien. De gebruik van kunstmatige intelligentie in het bankwezen stroomlijnt een snelle product time-to-market en vermindert belemmeringen voorafgaand aan de lancering. Bovendien hoeven klanten niet door het gedoe van het handmatig aanvragen van een persoonlijke lening omdat AI en ML in FinTech de goedkeuringstijden te verkorten en foutloze gegevens over de rekeningen van klanten vast te leggen.

Risicobeheer

Nu we leven in een tijd van valutaschommelingen, politieke onrust, natuurrampen en gewapende conflicten, worden de financiële en bancaire sector het meest getroffen. In turbulente tijden is het belangrijk verstandige investeringsbeslissingen te nemen om overeind te blijven en financiële verliezen te voorkomen. Hier komt AI om de hoek kijken: het biedt een nuttig overzicht van de huidige gebeurtenissen en voorspelt wat er in het verschiet ligt. Ook bepaalt AI of een klant een lening kan terugbetalen door gedragspatronen, kredietgeschiedenis en beschikbare persoonlijke gegevens te analyseren.

Naleving van de regelgeving

Wereldwijd wordt FinTech beschouwd als de meest gereguleerde sector van de wereldeconomie. Als belangrijkste wetgever controleert en censureert de overheid banken om te voorkomen dat ze financiële misdrijven plegen, geld witwassen of belastingen ontduiken.

Wettelijke eisen en normen veranderen vaak, dus hebben banken grote afdelingen die financiële wetgeving onderzoeken en uitvoeren. Helaas vergen deze nauwgezette maatregelen veel tijd en grote investeringen wanneer ze handmatig worden uitgevoerd. Gelukkig trekt AI (bekrachtigd door deep learning en NLP) nieuwe regelgeving af en evalueert compliance-eisen om aan alle externe en interne voorwaarden te voldoen. Hoewel AI een compliance-analist niet kan vervangen, kan het cruciale of controversiële momenten in de regelgeving markeren en het bedrijf beschermen tegen wetgevingsrisico's.

Voorspellende analyses

AI wordt veel gebruikt bij de analyse van natuurlijke taal en algemene semantiek. Het kan specifieke patronen en gegevenscorrelaties detecteren die mensen of traditionele technologieën gewoonlijk over het hoofd zien. Voorspellende analyses helpen financiële instellingen bij het bepalen van onaangeboorde verkoopkansen, datagestuurde statistieken of sectorspecifieke inzichten die aanzienlijke inkomsten kunnen opleveren.

Bestrijding van het witwassen van geld

Omdat criminelen steeds geraffineerder worden in hun pogingen om het systeem te misleiden, moeten banken de opkomende geavanceerde technologieën in de gaten houden om oplichters een stap voor te blijven. Verouderde AML-systemen met verouderde regels of drempels leveren vaak onnauwkeurige resultaten op met vals-positieve alarmpercentages. AI analyseert op zijn beurt enorme hoeveelheden gegevens en geeft een rode vlag als een ongebruikelijke transactie of verdacht gedrag wordt gedetecteerd.

Zo heeft de Britse Financial Conduct Authority (FCA) in 2022 een rapport gepresenteerd over het gebruik van AI in de financiële dienstverlening, waarin wordt geconcludeerd dat FinTech moet "de veilige toepassing van AI in financiële diensten monitoren en ondersteunen om het witwassen van geld tegen te gaan".

Procesautomatisering

Omdat FinTech nauwkeurigheid vereist, wordt veel van het tijdrovende of vervelende werk gedelegeerd aan automatisering. Mensen zijn gevoelig voor fouten als gevolg van vermoeidheid of onzorgvuldigheid. automatisering van robotprocessen (RPA) verhoogt de operationele efficiëntie en stelt besluitvormers in staat om zich te concentreren op kerndoelen die menselijke betrokkenheid vereisen.

JPMorgan Chase CoiN maakt bijvoorbeeld met succes gebruik van RPA om documenten te beoordelen en cruciale gegevens af te leiden, waarbij ongestructureerde informatie wordt omgezet in bruikbare inzichten.

Waarom zou de banksector AI moeten omarmen?

Vandaag de dag zien we hoe banken snel overschakelen op klantgerichte relaties en een holistische aanpak implementeren om volledig tegemoet te komen aan de eisen en verwachtingen van klanten. Klanten verwachten dat banken hen 24/7 op schaal bedienen en hun reis verbeteren met nieuwe innovatieve tools en functies. Om aan deze ambitieuze verwachtingen te voldoen, moeten bankorganisaties eerst interne obstakels overwinnen, zoals verouderde softwaresystemen, datasilo's, beperkte budgetten en een slechte kwaliteit van de activa. Zodra deze obstakels zijn overwonnen, zijn ze half voorbereid om AI te omarmen bij het aanpakken van hun dagelijkse problemen.

Al met al zorgt AI niet alleen voor ongeëvenaarde cybersecurity, maar maakt het ook financiële diensten handiger en tijdbesparend voor zowel klanten als werknemers.

Uitdagingen voor een bredere toepassing van AI in de financiële en bancaire sector

Ondanks de onmiskenbare voordelen wordt de grootschalige toepassing ervan gehinderd door diverse problemen, zoals een gebrek aan geloofwaardigheid en veiligheidsrisico's. Een alomvattende aanpak van AI en machinaal leren in financiën vermindert de kans op falen en levert aanzienlijke winsten op. Bij de omarming van AI in de financiële en bancaire sector kunnen besluitvormers op de volgende problemen stuiten.

Databeveiliging

AI verzamelt, bewaart en verwerkt grote hoeveelheden gevoelige informatie, die goed moet worden beschermd tegen ongeoorloofde toegang. Banken moeten dus de nadruk leggen op uitgebreide gegevensbescherming bij het verwerken van grote hoeveelheden AI-gerelateerde informatie om veiligheidsrisico's uit te sluiten en klant- en vertrouwelijke informatie veilig te houden.

Gebrek aan kwaliteitsgegevens

Alvorens AI te omarmen, moeten FinTech-bedrijven gegevens structureren om taken correct uit te voeren. Gegevens toepassen op reële situaties is onmogelijk als ze niet overeenkomen met de huidige realiteit. Bovendien kunnen gegevens die afwijken van het machineleesbare formaat onvoorzien gedrag van het AI-model veroorzaken. Daarom moeten banken die kunstmatige intelligentie willen toepassen, hun databeleid aanpassen en meer orde aanbrengen in de gegevensstromen.

Uitlegbaarheidsproblemen

Aangezien op AI gebaseerde software fouten elimineert en tijd bespaart, worden zij op grote schaal gebruikt in besluitvormingsprocedures. Helaas kunnen zij vertekeningen vertonen die het gevolg zijn van eerdere menselijke beoordelingsfouten. De reputatie van de bank loopt gevaar wanneer kleine afwijkingen in AI escaleren en grootschalige problemen veroorzaken. Daarom moeten de gegevens in AI-scenario's duidelijk en transparant zijn, zodat er geen ruimte is voor controverse en discrepanties.

Hoe Innowise kan helpen bij uw AI-reis

Sinds de oprichting in 2007 omarmt Innowise Group vooruitstrevende technologieën die bedrijven stimuleren en ons leven verbeteren door middel van moderne technologieën. Wij maken optimaal gebruik 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 diepgaande ondersteuning is uw bedrijf uitgerust met tools die de veiligheid van financiële activa en een enorm gemak voor zowel banken als hun klanten garanderen.

Bedankt voor de beoordeling!

Bedankt voor het commentaar!

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog

Coreless banking: banken bevrijden van starre softwaresystemen

Blog

Het verkennen van het snijvlak van AI en IoT_ de opkomst van AIoT en de impact ervan op de toekomst

AI en IoT op een kruispunt: de opkomst van AIoT en de impact op de toekomst

Blog

Grenzen doorbreken Innowise Group behoort tot Top 100 snelst groeiende bedrijven voor 2023

Grenzen doorbreken: Innowise Group behoort tot de Top 100 snelst groeiende bedrijven voor 2023

Blog

De impact van robotische procesautomatisering in het bankwezen

Blog

Hoe computervisie innovatie in verschillende sectoren stimuleert

Blog

Cyberbeveiliging in het bankwezen: belang, bedreigingen, uitdagingen

Blog

Een zakelijke gids voor bedrijf chatbot ontwikkeling

Blog

De juiste IT nearshoring partner kiezen: tips voor IT adviseuren in Europa

Blog

Waarom softwareontwikkeling uitbesteden aan Polen

Blog

Hoe bouw je een digitale portemonnee die geliefd zou zijn bij miljoenen

Blog

Alles wat u moet weten over SDLC: fasen, voordelen en meer

Blog

Hoe een performant softwareontwikkelteam te structureren

Blog

Beslissingsintelligentie: het nieuwe tijdperk van AI

Blog

Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

Blog

Innowise Group is opgenomen in de 2022 Global Outsourcing 100 lijst door IAOP

Blog

Hoe krijg je een notering op een cryptocurrency-uitwisseling?

Blog

Waarom machinaal leren goed is voor de detailhandel en e-commerce

Blog

De voor- en nadelen van IT-Outsourcing en Offshoring Services

Blog

Voordelen en nadelen van Java

Bracht ons een uitdaging?

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken. mogelijk.

Hoe machinaal leren en kunstmatige intelligentie worden gebruikt in het bank- en financiewezen