5 min att läsa

Hur maskininlärning och artificiell intelligens används i bank och finans

AI och ML

FinTech

IT outsourcing

Dmitry Nazarevich

CTO

Datum: 13 januari 2023

Uppdatering.: 13 januari 2023

Under det senaste decenniet, har artificiell intelligens förvandlats från ett koncept till en kraft som ger stora ekonomiska vinster till företag inom olika branschvertikaler. Varken IT-evangelister eller nontechies förnekar att AI har enorm potential tack vare dess störande förmågor. Oavsett om det är att hjälpa till att designa tyg för modemärken, överträffa läkare för att upptäcka de tidigaste tecknen på cancer eller hjälpa finansiella organisationer att fatta välgrundade beslut – AI spänner över flera sfärer som länge betraktas som tydligt mänskliga.

När det gäller AI- och ML-användningsfall i banksektorn, rapporterar Business Insider att nästan 80% av FinTech-organisationerna förstår fördelarna med AI för sina företag, medan 75% av företagen med tillgångar som överstiger 100 miljarder dollar implementerar AI-strategier i sina arbetsrutiner just nu. Enligt en annan rapport från Business Insider, banker och andra finansinstitut kommer att spara upp till $447 miljarder euro tack vare AI-baserade appar.

Tillämpningar av AI inom bank och finans

Vi lever i en värld där AI har blivit en integrerad del av våra liv, och att förneka dess betydelse skulle vara kortsiktigt. FinTech erbjuder i sin tur många fördelar för intressenter och kunder.

Cybersäkerhet och bedrägeribekämpning

Under hela dagen genomför människor miljontals transaktioner, inklusive att betala räkningar, deponera pengar, ta ut pengar, betala checkar etc. Bankerna måste ständigt öka sina cybersäkerhetsinsatser för att säkra dessa operationer och motstå bedrägliga handlingar i realtid innan brottet begås. Banker använder artificiell intelligens för att förbättra digitala betalningar, upptäcka programvarusårbarheter, identifiera misstänkt kundbeteende och mildra riskerna med scamming. Bemyndigad av ML hjälper AI till att upptäcka och förhindra olagliga handlingar som e-postfiske, kreditkort/mobilbedrägeri, identitetsstölder och falska försäkringsanspråk.

Danmarks Danske Bank uppdaterade till exempel sin föråldrade programvara för bedrägeribekämpning med moderna AI-algoritmer. På grund av ML: s förmåga att jämföra tidigare transaktioner (personlig information, data, IP-adress, plats osv) och identifiera misstänkta fall, bedrägeribekämpning ökade med 50% och falska positiva resultat minskade med 60%. Eftersom bank är ett uppskattat mål för alla hackare kan all-around ML och AI-adoption hjälpa finansiella organisationer att reagera på digitala hot och bekämpa cyberattacker innan de påverkar interna system, anställda eller kunder.

Chatbots

Att använda chatbots i bank är ett av de finaste exemplen på att implementera AI. När de väl är utplacerade är de tillgängliga dygnet runt, till skillnad från personer med fasta scheman och regelbundna middagspauser. Dessutom analyserar de kundbeteende och ackumulerar egen erfarenhet, skapar användarscenarier och beteendemönster. Genom att integrera AI-berikade chatbots i bankappar kan Chefer vara säkra på att deras kunder får personlig kundsupport 24/7, med produkter och tjänster levererade i enlighet därmed.

Sedan 2019 har Erica, en AI-driven virtuell assistent från Bank of America, behandlat över 50 miljoner kundförfrågningar, sömlöst hanterat uppgifter som att minska kreditkortsskulden och uppdatera kortsäkerheten.

Lån och kreditbeslut

Idag syftar bankerna till att använda ett brett utbud av smarta verktyg för att göra lån och kreditbeslut mer informerade, exakta och lönsamma. Konventionell bankprogramvara är ofta full av fel, felaktigheter i transaktionshistoriken eller borgenärernas felklassificeringar. Finansiella organisationer bör ägna stor uppmärksamhet åt sina kredithistorier och kundreferenser när de tillhandahåller kreditresurser och bedömer en persons eller företagets solvens. Kort sagt analyserar AI-baserade system kundernas beteendemönster för att fatta ett datadrivet beslut om deras kreditvärdighet och skicka varningar om några kontroversiella eller farliga aktiviteter uppstår.

Spårning av marknadstrender

Artificiell intelligens i banksektorn hjälper företag att hantera stora datamängder för att utarbeta marknadstrender, aktier och valutor. Dessutom använder machine learning in banksektorn algoritmer för att mäta marknadssentiment och föreslå investeringar. Finansspecialister använder AI för att säkerställa att aktieinvesteringar är rimliga och att risken för misslyckande är låg så att de kan handla mer förutsägbart och lönsamt.

Kundupplevelse

Med tiden förväntar sig kunderna förbättrad användarupplevelse och förbättrad bekvämlighet när de hanterar bankappar. Till exempel eliminerades behovet av att besöka en bankkontor för att sätta in och ta ut pengar med tillkomsten av bankomater.

Idag har människor blivit mer tekniskt kunniga, med banker som måste erbjuda nya möjligheter att behandla digitala betalningar snabbt och säkert. Följaktligen hjälper AI ofta till att minska den tid som behövs för att registrera KYC-information och utrota fel. Användningen av artificiell intelligens i bank effektiviserar snabb produkttid till marknaden och mildrar försvårar före lanseringen. Dessutom behöver kunderna inte gå igenom besväret med att manuellt ansöka om ett personligt lån eftersom AI och ML i FinTech minskar godkännandetiderna och fångar felfria data om kundernas konton.

Riskhantering

Eftersom vi lever i en tid av valutafluktuationer, politisk oro, naturkatastrofer och väpnade konflikter, är Finans och Bank mest drabbade. Under turbulenta tider är det viktigt att fatta försiktiga investeringsbeslut för att hålla sig flytande och undvika ekonomiska förluster. Här spelar AI in, ger en användbar översikt över aktuella händelser och förutsäger vad som väntar. AI avgör också om en kund kommer att kunna betala tillbaka ett lån genom att analysera beteendemönster, kredithistoria och tillgängliga personuppgifter.

Regelefterlevnad

Globalt betraktas FinTech som den mest reglerade sektorn i världsekonomin. Som huvudlagstiftare övervakar och censurerar regeringen banker för att hindra dem från att begå ekonomiska brott, tvätta pengar eller undvika skatter.

Lagkrav och standarder ändras ofta, så bankerna har stora avdelningar som forskar och genomför finansiell lagstiftning. Tyvärr kräver dessa noggranna åtgärder mycket tid och stora investeringar när de görs manuellt. Lyckligtvis subtraherar AI (empowered by deep learning och NLP) nya regler och utvärderar efterlevnadskrav för att uppfylla alla externa och interna villkor. Även om AI inte kan ersätta en compliance-analytiker kan det lyfta fram viktiga eller kontroversiella ögonblick i Regler och skydda företaget från lagstiftningsrisker.

Prediktiv analys

AI används ofta i naturlig språkanalys och semantik för allmänt bruk. Det kan upptäcka specifika mönster och datakorrelationer som människor eller traditionell teknik vanligtvis saknar. Prediktiv analys hjälper finansinstitut att definiera outnyttjade försäljningsmöjligheter, datadrivna mätvärden eller branschspecifika insikter som kan leda till betydande intäktspåverkan.

Bekämpning av penningtvätt

Eftersom brottslingar blir mer sofistikerade i sina försök att lura systemet, bör bankerna hålla ett öga på framväxande avancerad teknik för att ligga ett steg före svindlarna. Föråldrade AML-system med föråldrade regler eller tröskelvärden ger ofta felaktiga resultat med falskt positiva larmfrekvenser. AI analyserar i sin tur stora datapooler och höjer en röd flagga om en ovanlig transaktion eller misstänkt beteende upptäcks.

Till exempel presenterade Storbritanniens Financial Conduct Authority (FCA) en rapport om användningen av AI i finansiella tjänster 2022, där man drog slutsatsen att FinTech bör "övervaka och stödja ett säkert införande av AI i finansiella tjänster för att bekämpa penningtvätt".

Processautomation

Eftersom FinTech kräver noggrannhet delegeras mycket av det tidskrävande eller tråkiga arbetet till automatisering. Människor är benägna att göra fel i ljuset av trötthet eller slarv, varför Robotic Process Automation (RPA) ökar operativ effektivitet och gör det möjligt för beslutsfattare att koncentrera sig på kärnmål som kräver mänskligt engagemang.

Till exempel använder JPMorgan Chase CoiN framgångsrikt RPA för att granska dokument och härleda viktiga data, vilket gör ostrukturerad information till handlingsbara insikter.

Varför ska banksektorn omfamna AI?

Idag observerar vi hur bankerna snabbt skiftar mot kundcentrerade relationer och implementerar en helhetssyn för att fullt ut möta kundernas krav och förväntningar. Kunderna förväntar sig att bankerna ska betjäna dem 24/7 i stor skala och förbättra sina resor med nya innovativa verktyg och funktioner. För att möta dessa ambitiösa förväntningar bör bankorganisationer först övervinna interna hinder, såsom äldre mjukvarusystem, datasilos, begränsade budgetar och dålig tillgångskvalitet. När dessa hinder kringgås är de halvberedda att omfamna AI för att ta itu med sina vardagliga problem.

Sammantaget säkerställer AI inte bara oöverträffad cybersäkerhet utan gör också finansiella tjänster bekvämare och tidsbesparande för både kunder och anställda.

Utmaningar i det bredare antagandet av AI inom finans och bank

Trots dess obestridliga fördelar hindras dess utbredda antagande av olika frågor, såsom brist på trovärdighet och säkerhetsrisker. Men en övergripande strategi för AI och maskininlärning inom finans minskar dock felodds och lockar betydande vinster. När man omfamnar AI inom finans och bank kan beslutsfattare stöta på problem enligt följande.

Datasäkerhet

AI samlar in, lagrar och hanterar stora mängder känslig information, vilket kräver anständigt skydd mot obehörig åtkomst. Därför bör bankerna betona omfattande dataskydd vid hantering av stora volymer AI-relaterad information för att eliminera säkerhetsrisker och bevara kund- och konfidentiell information säker.

Brist på kvalitetsuppgifter

Innan de omfattar AI måste FinTech-företag strukturera data för att utföra uppgifter korrekt. Att tillämpa data på verkliga situationer är omöjligt om det inte motsvarar nuvarande realiteter. Dessutom kan data som skiljer sig från det maskinläsbara formatet orsaka oförutsedda AI-modellbeteende. Därför bör banker som syftar till att anta artificiell intelligens ändra sin datapolicy och införa mer ordning i dataflöden.

Förklaringsfrågor

Eftersom AI-baserad programvara rensar bort misstag och sparar tid, används de i stor utsträckning i beslutsprocedurer. Tyvärr kan de ha fördomar som härrör från tidigare mänskliga bedömningsfel. Bankens rykte är i fara när mindre avvikelser i AI eskalerar och orsakar storskaliga problem. Därför bör data som är involverade i AI-scenarier vara tydliga och transparenta och lämna inget utrymme för kontroverser och avvikelser.

Hur Innowise kan hjälpa dig med din AI-resa

Sedan starten 2007 har Innowise Group anammat avancerad teknik som motor företag och förbättra våra liv genom modern teknik. Vi drar full nytta av artificiell intelligens och levererar avancerade lösningar som röstassistenter, NLP-aktiverade innehållsanalytiker, kundbeteendeanalys, programvara för bedrägeribekämpning och många fler. Med vårt djupa stöd är ditt företag utrustat med verktyg som säkerställer säkerheten för finansiella tillgångar och enorm bekvämlighet för både banker och deras kunder.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Coreless banking: att frigöra banker från stela mjukvarusystem

Blogg

Utforska skärningspunkten mellan AI och IoT_ framväxten av AIoT och dess inverkan på framtiden

AI och IoT vid vägskälet: uppkomsten av AIoT och dess inverkan på framtiden

Blogg

Brytande gränser Innowise Group rankas bland de 100 snabbast växande företagen för 2023

Bryta gränser: Innowise Group rankas bland de 100 snabbast växande företagen för 2023

Blogg

Effekterna av robotic process automation i bank

Blogg

Hur datorseende driver innovation inom olika branscher

Blogg

Cybersäkerhet inom bankväsendet: betydelse, hot och utmaningar

Blogg

En affärsguide för företags chatbot-utveckling

Blogg

Att välja rätt IT nearshoring partner: tips för IT-konsulter i Europa

Blogg

Varför outsourca mjukvaruutveckling till Polen

Blogg

Hur man bygger en digital plånbok som skulle älskas av miljoner

Blogg

Allt du bör veta om SDLC: faser, fördelar med mera

Blogg

Att klättra i pyramiden: hur man strukturerar ett högpresterande team för mjukvaruutveckling

Hur man strukturerar ett högpresterande mjukvaruutvecklingsteam

Blogg

Beslutsintelligens: den nya eran av AI

Blogg

Artificiell intelligens i vården

Blogg

Innowise Group ingår i 2022 Global Outsourcing 100-listan av IAOP

Blogg

Hur blir man listad på en kryptovalutabörs?

Blogg

Varför maskininlärning är bra för detaljhandel och e-handel

Blogg

För- och nackdelar med IT-outsourcing och offshoring-tjänster

Blogg

Fördelar och nackdelar med Java

Har du en utmaning för oss?

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad. uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Hur maskininlärning och artificiell intelligens används i bank och finans