Wprowadzenie AI może mieć istotny wpływ na zmianę nastawienia konsumentów usług finansowych. Banki mogą poprawić obsługę klienta, sprawiając, że odmieni ona wizerunek tego sektora i pomoże w budowaniu przewagi rynkowej w przyszłości. Obecnie, wg Barometru Zaufania Edelmana 2022, usługi finansowe posiadają nikłe zaufanie, a wykorzystanie nowoczesnych technologii jest okazją, by to się zmieniło. Stając się prekursorem bezpiecznych i odpowiedzialnych innowacji w obszarze AI, sektor bankowy może być liderem transformacji biznesu.

Niektóre działania są zapewne mniej widoczne po stronie klientów, jednak dzieją się i wpływają na zmiany w bankowości.

Zobacz również:

• AI w walce z przestępstwami finansowymi
• Sztuczna inteligencja wkroczyła do aplikacji Speaking Practice
• Blaski i cienie AI

Przyzwyczailiśmy się już, jako konsumenci, do bycia obsługiwanym przez bankowe chatboty. Ale to tylko jedna z możliwości wykorzystania AI w tym sektorze gospodarki. Gdzie jeszcze algorytmy mogą znaleźć zastosowanie? Lista możliwości jest długa.

AI może na przykład automatyzować procesy wewnętrzne, skracając czas rozwiązywania problemów klienta i zwiększając efektywność pracy zespołów. Dzięki dostępowi do milionów danych dotyczących wcześniejszych interakcji B2B oraz B2C w czasie rzeczywistym może zarekomendować potencjalne kierunki trwającej rozmowy z interesantem i zasugerować odpowiedzi czy najlepsze rozwiązania w przypadku wystąpienia problemów.

Algorytmy analizy predykcyjnej mogą identyfikować klientów lub transakcje wysokiego ryzyka i ostrzegać instytucje finansowe o potencjalnych nieuczciwych działaniach, zanim do nich dojdzie

Eksperci SAS wskazują również obszar bezpieczeństwa jako ten, który może być wspierany przez AI.

Skala przestępstw finansowych nieustannie rośnie, w Wielkiej Brytanii w minionym roku, w wyniku oszustw, banki straciły ponad miliard funtów, a globalnie przeciętna organizacja traci każdego roku 5% swoich przychodów z powodu nadużyć.

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje wykrywają oszustwa finansowe i zapobiegają im.

„Algorytmy AI mają szerokie zastosowanie i wysoką efektywność. Pozwalają szybko określić autentyczność każdego zapytania od klienta, a także potrafią wychwycić pojedyncze podejrzane transakcje nawet wśród miliardów operacji codziennie obsługiwanych przez banki. Kluczowa jest ich zdolność do wykrywania bardzo złożonych nieuczciwych działań, które tradycyjne systemy oparte na regułach mogą przeoczyć. Mogą one wykrywać oszustwa bankowe obejmujące wiele kont, urządzeń i lokalizacji lub oszustwa, które są rozłożone na różne kanały. Sztuczna inteligencja umożliwia lepsze zarządzanie ryzykiem nadużyć. Algorytmy analizy predykcyjnej mogą identyfikować klientów lub transakcje wysokiego ryzyka i ostrzegać instytucje finansowe o potencjalnych nieuczciwych działaniach, zanim do nich dojdzie” – wyjaśnia Marta Prus-Wójciuk, Head of Fraud Practice w SAS.

W obszarze zarządzania ryzykiem jedną z głównych motywacji do wykorzystania potencjału danych i AI jest chęć efektywnej realizacji strategii, spełnienia wymagań regulatorów rynku i dążenia do optymalizacji wskaźnika przychody vs. koszty. Dodatkowo, obecna sytuacja na rynkach finansowych generuje nowe wyzwania dla zarządzających ryzykiem, którzy coraz szybciej muszą podejmować kluczowe decyzje w coraz bardziej zmiennym otoczeniu i przewidywać, jaki będzie wpływ konkretnego ryzyka na organizację, jej zyskowność oraz sposób prowadzenia biznesu w przyszłości. Aby to osiągnąć, potrzeba holistycznego spojrzenia na wyniki, wspartego zaawansowanymi algorytmami, które pozwalają w elastyczny sposób wykonywać analizy scenariuszowe czy testy warunków skrajnych, aby uzyskać pełen obraz potencjalnego wpływu zjawiska.

„Zmiany regulacyjne i rynkowe często są traktowane jako zagrożenie. Ale dzięki odpowiednim narzędziom można wykorzystać te wyzwania jako szansę do rozwoju. Dlatego warto korzystać z różnych technik, w tym modelowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego, które pozwala odnaleźć się w wielowymiarowej, nie sprawdzonej i nieprzewidywalnej na pierwszy rzut oka przestrzeni. Sztuczna inteligencja wspiera banki zarówno w kwestii regulacyjnej, jak i współpracy z klientem. Pomaga w podjęciu decyzji, czy z danym klientem warto współpracować albo jaką cenę zaproponować klientowi na konkretny produkt. AI również podpowie, jakie jest prawdopodobieństwo, że ten klient może mieć w przyszłości problemy z wypłacalnością, pozwalając na stworzenie zautomatyzowanego systemu wczesnego ostrzegania. Banki zaczynają wdrażać takie rozwiązania na skalę masową, to są sygnały wczesnego ostrzegania, które pozwolą im uniknąć strat i zareagować z odpowiednim wyprzedzeniem” – mówi Łukasz Libuda, Head of Risk Practice w SAS.