Большая клиентская база побуждает банки постоянно внедрять инновации для лучшего обслуживания пользователей. На помощь приходит искусственный интеллект (ИИ), предлагающий финкомпаниям различные способы совершенствования продуктов и услуг.
Согласно опросу OpenText, уже внедряют стратегии ИИ 75% опрошенных банков с активами более 100 млрд. долл. и 46% — с активами ниже этой суммы.
Один из самых распространенных способов использования передовых технологий в банковской деятельности – чат-боты на основе ИИ. Например, приложение для обмена сообщениями WeChat позволяет пользователям в Китае делать платеж в окне чата. В целом во многих крупных банках, таких как Bank of America, чат-боты с поддержкой ИИ делают возможным взаимодействие с клиентами круглосуточно и без выходных.
ИИ позволяет усовершенствовать услуги мобильного банкинга, автоматизируя систему управления кредитными и дебетовыми карточками. Кроме того, подняв анализ поведения заемщика на более высокий уровень с помощью ИИ, можно уменьшить вероятность мошенничества.
К примеру, USAA, компания, предлагающая банковские и страховые услуги для людей и семей, которые служат или служили в вооруженных силах США, решила инвестировать в ИИ именно с этой целью. Применив технологию, компания понимает, как клиенты используют ее программы, их типичное поведение, что дает возможность предупредить потенциальные махинации.
В USAA уверяют: применяя такие методы предотвращения мошенничества, экономят в среднем около 100 млн долл. в год. Впрочем, о пользе передовых технологий для оптимизации бюджета свидетельствуют и другие исследования. Так, по подсчетам McKinsey, благодаря ИИ банки потенциально смогут сэкономить около $447 млрд до 2023 года.
Решения на базе ИИ помогают банкам и кредиторам принимать разумные решения относительно андеррайтинга. Ведь ИИ, опираясь на целый ряд факторов, точнее оценивает заемщиков.
Например, индийская компания Agtech Cropin использует машинное обучение для анализа данных о производительности урожая, землепользования для разработки моделей андеррайтинга. Таким образом удается спрогнозировать кредитоспособность клиента гораздо точнее, чем благодаря традиционным моделям риска. А ZestFinance — производитель платформы ZAML, предлагает решения на основе ИИ, которое помогает финкомпаниям оценивать заемщиков — вовсе без кредитной истории.
Кроме того, модели ИИ в банковском деле используют для анализа настроений множества финансовых рынков. Применяя методы машинного обучения, ИИ-технологии могут прогнозировать рыночные условия и давать представление о рыночных тенденциях. По этой причине ИИ широко используют в управлении хедж-фондами.
Согласно исследованию Gartner, к 2025 году 75% венчурных капиталистов будут использовать ИИ для принятия инвестиционных решений на ранних стадиях. Таким образом, питчинг или финпоказатели будут играть все меньшую роль при принятии решений инвесторами о том, стоит ли вкладывать в ту или иную компанию.
Вызовы COVID-реальности
Коронавирус принципиально изменил ежедневный способ взаимодействия банков, сотрудников и клиентов. Пандемия подняла обслуживания потребителей на уровень стратегической цели. Зная привычки своих клиентов, банки могут быстрее прогнозировать поведение и предлагать новые соответствующие конкретным потребностям продукты и услуги. Например, технология ИИ позволяет банку делать страховые предложения, в зависимости от места проживания клиента.
Из-за требований дистанциирования, продиктованных пандемией, возросла роль чат-ботов. Разговорные платформы ИИ, которые могут отвечать на вопросы из тысяч тем выглядят незаменимыми в пост-ковидной реальности.
Кроме того, пандемия указала на уязвимые с точки зрения мошенничества места в финансовой системе. Таким образом, продолжает расти актуальность технологий, в том числе на базе ИИ, позволяющие предупредить махинации.
В будущем ИИ будет широко применяться в цифровых платежах для создания нейронной сети, которая интуитивно знает, как человек хочет потратить свои деньги, прежде чем это сделает. Этому будет способствовать технология геозонирования, которая будет отслеживать, когда человек войдет в магазин, сохранит дебетовую/кредитную карточку в файле для удобства автоматической оплаты и устранит потребность в кассах и системах торговых точек (POS).
Автор Evgeniya Davydenko
Источник psm7.com