Samotné bankovnictví a finanční služby jsou oblasti, které mohou získat velkou výhodu z využití umělé inteligence. Banky se již aktivně zajímají o tuto technologii a snaží se ji využít pro zlepšení svých služeb a procesů. V tomto článku se podíváme na několik konkrétních oblastí, kde by banky mohly využít umělou inteligenci.
Pět případů, jak využít AI v bance
1. KYC a AML proces
Ve světě dodržování bankovních předpisů přináší rozhodnutí o změně technologických řešení významné náklady. Nicméně, vylepšení stávajícího systému pro sledování AML transakcí pomocí souborů menších, zaměřených modelů, nabízí průlomovou cestu k vyšší efektivitě a srozumitelnosti. Tyto modely, které lze nasadit během několika dní, mohou dramaticky snížit údržbové náklady a umožnit bankám přesně identifikovat a eliminovat zdroje šumu v systému.
Běžné taktiky zločinců se neustále vyvíjejí a statická pravidla mohou bohužel zaostávat. Naštěstí, využití umělé inteligence v procesech KYC a AML může pomoci odhalit skrytá rizika a zvýšit efektivitu. Dynamická segmentace zákazníků na základě totožnosti, chování a dalších datových bodů může napomoci k výraznému zvýraznění statistických odchylek.
Navíc, není nutné zatěžovat vaše nejlepší fraud specialisty falešnými upozorněními. Umělá inteligence může prioritizovat všechna příchozí upozornění a poskytnout mnohem větší kontext pro každý podezřelý případ, čímž umožní vašemu týmu rychleji se vypořádat s nejrizikovějšími položkami. Tato nová éra technologických řešení nabízí bankám možnost nejen zlepšit své schopnosti detekovat a řešit rizika, ale také výrazně zlepšit efektivitu a srozumitelnost svých procesů.
Mezi firmy, které nabízí AML řešení patří Sanction Scanner nebo Resistant.AI.
2. Analýza rizik
Další oblastí, kde by umělá inteligence mohla bankám pomoci, je analýza rizik. Banky by mohly využít strojové učení pro analýzu velkého množství dat a identifikaci trendů a vzorců v chování klientů. To by mohlo pomoci bankám lépe rozpoznat potenciální podvody a další rizika, a tak minimalizovat ztráty a škody. V Česku fungují firmy Resistant.AI nebo ThreatMark.
Kromě toho, AI může poskytnout značné výhody pro banky ve sledování a vyhodnocování rizik spojených s jejich zákazníky na základě externích datových zdrojů. Algoritmy mohou být naprogramovány tak, aby pravidelně procházely veřejně dostupné zdroje informací, jako jsou databáze sankcí, černé listiny a zpravodajské zdroje, aby identifikovaly potenciální rizika spojená s existujícími nebo potenciálními zákazníky.
3. Personalizace služeb
Díky schopnostem umělé inteligence zpracovat a analyzovat obrovské množství dat může dojít k posunutí v přístupu k personalizaci služeb na zcela novou úroveň. AI může nejen sledovat a analyzovat transakční chování klientů, ale také interpretovat složité vzorce a vazby, které by mohly naznačovat změny v jejich finančních potřebách nebo životním stylu.
Takové informace mohou bankám poskytnout hlubší a širší pochopení potřeb a preferencí svých klientů, umožňujíc jim tak vytvořit a nabídnout vysoce cílené a uživatelsky přívětivé finanční produkty a služby. Využití AI k personalizaci může vést k větší spokojenosti zákazníků, loajalitě a konečně také k lepším finančním výsledkům pro banku.
4. Chatboti
Použití umělé inteligence v podobě chatbotů se v posledních letech stává stále více běžným řešením ve finančním sektoru. Tito virtuální asistenti, napájeni AI a strojovým učením, mohou efektivně zpracovávat a reagovat na otázky a požadavky klientů v reálném čase. Chatboti mohou být programováni tak, aby pochopili a reagovali na přirozený jazyk, což umožňuje zákazníkům interagovat s nimi tak, jak by to dělali s lidským operátorem.
Kromě zlepšení zákaznické zkušenosti mohou chatboti bankám poskytnout cenné údaje o chování a potřebách zákazníků. Tyto informace mohou být využity pro další vylepšení produktů a služeb a pro přizpůsobení komunikačních strategií. Navíc, nasazení chatbotů může vést k výraznému snížení nákladů na zákaznický servis a ke zvýšení efektivity, protože dokážou obsloužit velké množství zákazníků současně, a to 24 hodin denně, 7 dní v týdnu.
Tyto služby u nás nabízí firmy Coworkers.ai nebo AddAI.Life.
5. Analýza trhů a investic
Použití umělé inteligence v analýze trhů a investic představuje další významnou příležitost pro banky. Strojové učení je schopné zpracovávat a analyzovat mnohem větší množství dat než tradiční analytické metody, což zahrnuje jak strukturované data, tak nestrukturované data, jako jsou zprávy o novinkách, sociální média nebo transkripce zasedání centrálních bank. Tyto sofistikované analytické nástroje mohou identifikovat složité vzorce a trendy v datech, které mohou poskytnout důležité vstupy pro strategické rozhodování v oblasti investic.
Fintech platformy, jako je Analytical Platform v Česku, jsou příkladem toho, jak lze tyto nástroje využít. Tyto platformy vyvíjejí AI nástroje, které umožňují bankám a dalším finančním institucím rychle a efektivně analyzovat trhy, identifikovat možnosti a minimalizovat rizika. Výsledkem je nejen zvýšená efektivita, ale také zlepšení finančních výsledků a konkurenceschopnosti na stále více digitalizovaném a globalizovaném finančním trhu.
Ukázka využití AI v JP Morgan Chase a Wells Fargo
JP Morgan Chase, největší banka v USA, využívá strojové učení k analýze dat a identifikaci podvodů v oblasti platebních karet. Tato technologie umožňuje bankovním pracovníkům rychleji identifikovat neobvyklé transakce, které by mohly signalizovat podvodné aktivity. Díky tomu může banka rychleji reagovat na podvodné aktivity a snížit riziko pro sebe i pro své klienty.
Další příklad pochází z Wells Fargo, kde banka využívá umělou inteligenci pro rozpoznávání hlasu při ověřování totožnosti klientů. Tato technologie pomáhá bankám snižovat náklady a zjednodušit proces ověřování totožnosti.
Z těchto příkladů je zřejmé, že umělá inteligence může bankám přinést mnoho výhod, jako je zlepšení efektivity, snížení rizika a zvýšení kvality služeb. Významným přínosem je také zlepšení zákaznické zkušenosti a rychlejší a přesnější vyhodnocování informací. Využívání umělé inteligence je již běžnou praxí v mnoha bankách po celém světě a očekává se, že v budoucnu bude tato technologie stále více využívána ke zlepšení bankovních a finančních služeb.
Omezují využívání AI v bankovnictví regulace?
V oblasti bankovnictví se platformy umělé inteligence (AI) v nějaké formě uplatňují již více než deset let a Česká republika drží krok s tímto trendem. SAS Institute, jeden ze světových lídrů v AI, strojovém učení a analýze dat, nedávno ve spolupráci s Českým institutem ředitelů uvádí, že i větší banky využívají až 40 různých nástrojů umělé inteligence a strojového učení. Nicméně regulační prostředí může představovat výzvu pro další širší integraci AI do bankovnictví.
„Jednou ze stěžejních otázek současného prudkého rozvoje umělé inteligence je vysvětlitelnost. U některých typů AI nedokážeme přesně vysvětlit, jak ke svým závěrům dospěla. Došli jsme tak do stavu, kdy se uživatelé umělé inteligence musí rozhodnout mezi potenciálně výkonnější formou AI a částečnou ztrátou kontroly nad výstupy, nebo standardními modely umělé inteligence, u které výstupy dokážeme přesně vysvětlit. Stále naléhavější otázkou tedy v oblasti AI je použití různých typů modelů v různých situacích a to, kdo má zodpovědnost za rozhodování AI,“ uvedl Luděk Šafář, CE Presales Director, SAS Institute ČR.
Více naleznete v tomto článku:
Zdroj: Reuters, Bank Innovation
Autor