De rol van generatieve AI in banken en financiële instellingen

Of het nu gaat om web 2.0 of mobiele toepassingen, bedrijven hebben innovatieve technologieën gebruikt op hun weg naar digitale transformatie. Banken en financiële instellingen hebben pionierswerk verricht op het gebied van experimenteren, mislukken en zich snel aanpassen aan innovatieve technologieën, wat heeft geleid tot early adopters van generatieve AI-technologie. Terwijl chatgpt de wereld veroverde in 2023, stonden vooraanstaande financiële instellingen zoals Goldman Sachs & Co, Morgan Stanley, JPMorgan Chase & Co en Wells Fargo & Co al op het punt om Gen-AI in te zetten in hun dagelijkse bankactiviteiten, wat leidde tot verbeterde operationele efficiëntie.

Wat denk je?

In het rapport van McKinsey staat dat generatieve AI in potentie aanzienlijke nieuwe waarde kan leveren aan banken – tussen 200 en 340 miljard dollar op gebieden als kapitaalmarkten, vermogensbeheer, vermogensbeheer, klantenservice en risk & legal.

Het is noodzakelijk om te onderzoeken hoe generatieve AI werkt om de voordelen van generatieve AI in het bankwezen te begrijpen.

Generatieve AI:

• creëert inhoud op menselijk niveau, zoals afbeeldingen, tekst, code en video.
• helpt bij mensachtige besluitvorming en voegt contextueel bewustzijn toe aan bedrijfs- en financiële workflows.
• wordt gevoed door foundation-modellen, die draaien op deep-learning algoritmen

Lees meer: Generatieve AI-diensten

Generatieve AI stimuleert de verschuiving van de financiële dienstverlening naar BaaS.

Met behulp van generatieve AI-technologie versnellen financiële instellingen hun zoektocht naar de juiste AI-leverancier om het banking as a service (BaaS)-model over te nemen voor een vroege verschuiving van ideevorming en planning naar implementatie.

Hoewel generatieve AI substantieel terrein wint in de financiële sector voor gepersonaliseerde klantenservice, strekken de toepassingen zich uit tot de bestrijding van het witwassen van geld, compliance, underwriting en KYC-processen, die kritieke gebieden van de frontoffice-, middle-office- en backofficeactiviteiten van banken bestrijken.

Generatieve AI in de bank- en financiële sector: gebruiksscenario’s

Gebruiksscenario 1 – Fraudedetectie

Technologie: diep leren

Uitdagingen:

1. Frauduleuze activiteiten blijven zich ontwikkelen, waardoor het moeilijk wordt voor bestaande systemen om deze effectief te identificeren en te detecteren.
2. Het identificeren van patronen met handmatige activiteiten of traditionele AI-algoritmen kan vervelend zijn, gezien de enorme hoeveelheden transactiegegevens.
3. Traditionele systemen markeren legitieme transacties soms als frauduleus, wat leidt tot hogere operationele kosten en ontevredenheid van klanten.

Generatieve AI-oplossing: Deep learning-algoritmen analyseren enorme hoeveelheden gegevens en identificeren vervelende patronen die wijzen op frauduleus gedrag. Met behulp van neurale netwerken leren deep learning-modellen voortdurend van nieuwe gegevens, waardoor hun vermogen om opkomende frauduleuze activiteiten te detecteren wordt vergroot. Bovendien kunnen deep learning-technieken het aantal valse positieven aanzienlijk verminderen door onderscheid te maken tussen frauduleuze en legitieme transacties, waardoor de klanttevredenheid verbetert. 

Gebruiksscenario 2 – Klantenservice

Technologie: natuurlijke taalverwerking

Uitdagingen:

1. Banken worden geconfronteerd met uitdagingen bij het bieden van gepersonaliseerde klantervaringen, omdat gegevens op verschillende systemen worden opgeslagen.
2. Vanwege de toenemende aard van klantgegevens hebben menselijke agenten hulp nodig om klanten snel gepersonaliseerde services te bieden.
3. Banken en andere NBFC’s moeten zich houden aan de privacyregels voor klantgegevens met betrekking tot het gebruik van specifieke klantgegevens voor diensten op maat.

Generatieve AI-oplossing: Algoritmen voor natuurlijke taalverwerking analyseren naadloos grote hoeveelheden klantgegevens om samenhangende klantprofielen te creëren. Met een 360-graden inzicht in het gedrag en de voorkeuren van klanten uit tekstuele data, verwijdert NLP alle obstakels, waardoor banken en NBFC’s gepersonaliseerd financieel advies, productaanbevelingen en een naadloze klantenservice-ervaring kunnen bieden via virtuele assistenten en activerings-AI-aangedreven kiosken. Bovendien zorgt NLP-technologie ervoor dat op maat gemaakte diensten naadloos worden geleverd met behoud van gegevensprivacy en naleving van wettelijke vereisten.

Lees meer: Generatieve AI versus Activatie AI

Gebruiksscenario 3 – Naleving

Technologie: versterkend leren

Uitdagingen:

• Financiële instellingen ervaren een complex regelgevingslandschap, dat regelmatig toezicht nodig heeft en zich moet houden aan wijzigingen in de regelgeving.
• Compliancetaken, waaronder het monitoren van transacties en het uitvoeren van due diligence, zijn tijdrovend en arbeidsintensief.
• Banken en NBFC’s die niet aan de wettelijke normen voldoen, kunnen te maken krijgen met problemen op het gebied van reputatieschade en financiële boetes.

Generatieve AI-oplossing: Compliance-taken kunnen worden geautomatiseerd met behulp van versterkende leeralgoritmen door het algoritme te trainen met wettelijke richtlijnen en historische gegevens om snelle beslissingen te nemen. Deze modellen kunnen het regelgevingsproces optimaliseren door gebruik te maken van boetes en beloningen, het risico op niet-naleving te verminderen en de efficiëntie te verbeteren.

Bovendien kunnen versterkende leertechnieken banken en NBFC’s helpen te leren en zich aan te passen aan veranderende regelgevingsvereisten, zodat ze kunnen blijven voldoen aan de veranderende regelgeving. 

Gebruiksscenario 4 – 24/7 chatbots voor klantenondersteuning

Technologie: natuurlijke taalverwerking

Uitdagingen:

1. Klanten kunnen complexe financiële vragen stellen die traditionele chatbots nodig hebben om gebruikers te begrijpen en erop te reageren.
2. Traditionele chatbots mherkennen de emotionele signalen van klanten mogelijk niet, wat van invloed is op de kwaliteit van de klantenservice.

Generatieve AI-oplossing: Algoritmen voor natuurlijke taalverwerking drijven chatbots aan, die vragen van klanten snel begrijpen en op complexe vragen reageren op een manier die vergelijkbaar is met menselijke output. Met sentimentanalyse helpen NLP-chatbots banken om gepersonaliseerde 24/7 klantondersteuningservaringen te bieden. NLP-chatbots leren ook van eerdere interacties en verbeteren in de loop van de tijd hun reacties en de kwaliteit van de klantenservice.

Gebruiksscenario 5 – Het KYC-proces automatiseren

Technologie: computervisie

Uitdagingen:

1. Traditionele processen zijn afhankelijk van handmatige documentverificatie, wat leidt tot inefficiëntie en vertragingen.
2. Inconsistenties en menselijke fouten in documentverificatieprocessen kunnen de KYC-nauwkeurigheid in gevaar brengen en NBFC’s kwetsbaar maken voor fraude.
3. Naarmate het klantenbestand groeit, wordt het KYC-proces arbeidsintensief en tijdrovend, waardoor de operationele kosten stijgen.

Generatieve AI-oplossing: Computer vision-algoritmen fungeren als een menselijk oog en helpen bij het extraheren en analyseren van identiteitsdocumenten zoals rijbewijzen en paspoorten.

Met optische tekenherkenning (OCR) en beeldherkenningstechnieken kunnen computervisiesystemen de authenticiteit van documenten verifiëren en de meest relevante informatie voor KYC-controles extraheren. De meeste banken en financiële instellingen worden geconfronteerd met uitdagingen bij het signaleren van potentiële fraudepogingen tijdens het primaire KYC-proces, en computer vision-algoritmen kunnen helpen bij het opsporen van afwijkingen en inconsistenties in documenten om frauduleuze KYC-activiteiten te voorkomen.

 Gebruiksscenario 6 – Trendanalyse voor markt- en beleggingsstrategieën

Technologie: diep leren

Uitdagingen:

1. Financiële instellingen genereren enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens uit klantenserviceoproepen en spraakkioskbronnen, waardoor het extraheren van relevante trends en betekenisvolle inzichten vervelend wordt.
2. Traditionele methoden voor trendanalyse kunnen de snelheid van de snel evoluerende marktomstandigheden en beleggerssentimenten niet bijhouden.

Generatieve AI-oplossing: Deep learning-algoritmen kunnen gestructureerde en ongestructureerde gegevens inspecteren om trends en patronen nauwkeurig te identificeren. Met neurale netwerken kunnen deze algoritmen correlaties en signalen detecteren die bestaande methoden mogelijk over het hoofd zien, waardoor financiële instellingen weloverwogen investeringsbeslissingen kunnen nemen. Deze technologie kan de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de loop van de tijd verbeteren door modelverfijning, waardoor investeerders waardevolle inzichten krijgen.

Of het nu gaat om traditionele AI of generatieve AI, het kiezen van de juiste technologie varieert van uitdaging tot uitdaging. Bij Zuci Systems inspecteren we uw data-infrastructuur, identificeren we niet-geactiveerde data en helpen we bedrijfsproblemen op te lossen met AI-technologieën. Wilt u overleggen met onze Chief Technology Officer?

Reserveer een plekje.