Toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in het bankwezen

Dit is een blog over de toekomst van AI en Machine Learning, en hoe toonaangevende technologieën de toekomst van de bank- en financiële sector vormgeven

Uit een recent onderzoek onder 34 grote banken in verschillende regio’s (VS, EU, Singapore, Afrika, Australië, India) bleek dat 27 van deze 34 banken kunstmatige intelligentie hebben geïmplementeerd in frontofficefuncties, waaronder als chatbots en virtuele assistenten. Enkele van de meest prominente banken in deze ruimte in verschillende regio’s zijn Bank of America, OCBC, ABN Amro, YES BANK, enz.

In de VS experimenteren alle grote banken met kunstmatige intelligentie om hun bedrijf op ten minste vier manieren te verbeteren: om de interactie met de klant soepeler te laten verlopen; fraude en witwassen verminderen; belastingaangifte verbeteren; en om wettelijke rapportage te automatiseren voor naleving van de wet.

Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop AI en ML de bank- en financiële sector vorm zullen geven:

Kunstmatige intelligentie en machine learning worden een cruciaal onderdeel van de toekomst van financiën. Ze helpen banken bij het analyseren van gegevens, het voorspellen van klantgedrag en het aanpassen van financiële diensten.

We gaan een fundamentele verschuiving zien in de manier waarop financiële diensten werken naar datagedreven bankieren . De komende vijf jaar zullen veel bankprocessen veranderen dankzij kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën.

• Gesprekschatbots en virtuele assistenten

Consumenten willen op een meer gemoedelijke manier met hun bank communiceren. Ze willen hetzelfde niveau van klantenservice als van Amazon, Netflix en Uber. De komst van chatbots en virtuele assistenten helpen dit in het bankwezen mogelijk te maken.

Net zoals consumenten een hoger niveau van klantenservice van andere industrieën zijn gaan verwachten, verwachten ze dit ook van hun banken. AI-aangedreven chatbots en virtuele assistenten kunnen de klok rond advies geven aan klanten over zaken als bankrekeningsaldi en andere transacties. Ze kunnen klanten ook toestaan om geld te verzenden met behulp van conversatietaal.

• Analyse van klantsentiment

Met de komst van big data en machine learning is analyse van klantsentiment een belangrijk gebied voor banken om AI toe te passen. Banken hebben al toegang tot een schat aan gegevens over hun klanten, maar veel hiervan is ongestructureerd en daardoor moeilijk te begrijpen voor computers. AI kan deze gegevens echter begrijpen en er nieuwe inzichten uit halen.

Wanneer een klant bijvoorbeeld de helpdesk belt met een probleem, kan een AI-systeem analyseren wat ze zeggen en de emoties die ze uiten in realtime identificeren. Dit stelt banken in staat om te bepalen of hun personeel problemen effectief oplost, en om actie te ondernemen als ze de zorgen van hun klanten niet wegnemen.

Deze systemen kunnen ook worden gebruikt om posts op sociale media en andere feedback van klanten te analyseren. Door patronen te identificeren in wat mensen online over hun bank zeggen, kunnen banken AI gebruiken om te voorspellen hoe klanten zullen reageren op bepaalde gebeurtenissen, zoals de lancering van een nieuw product of nieuwe dienst, of zelfs op veranderingen in marktomstandigheden die van invloed kunnen zijn op hen.

• ML-gestuurde acceptatieprocessen

Bij het analyseren van de kredietwaardigheid van een klant kan het vervelend zijn als deze geen kredietgeschiedenis bij de bank heeft. Big data en ML analyseren meer dan 10.000 datapunten die helpen beoordelen hoe kredietwaardig ze zijn. Daardoor is het mogelijk om vooraf goedgekeurde leningen te verstrekken aan een enorme mix van klanten, zelfs studenten en zelfstandigen.

Zelfs in het geval van zakelijke kredietverlening zal op AI gebaseerde acceptatie dit complexe proces kunnen vereenvoudigen, markttendensen kunnen analyseren, risico’s in kredietverlening, gedrag in de toekomst, de kans op fraude, enz. kunnen identificeren.

Hier is een korte uitlegvideo van onze oplossing HALO – Een analyseproduct met AI/ML-mogelijkheden , gericht op gegevensgestuurde geautomatiseerde kredietbeslissingen voor banken en financiële instellingen. Met HALO kunnen kredietverstrekkers nu de totale kredietkosten verlagen door de kwaliteit van de uitbetalingen van leningen te verbeteren. Betreed de wereld van AI-aangedreven leningen – HALO .

• Gepersonaliseerd bankieren

“Het grootste voordeel van AI en Machine Learning is personalisatie. Ik ben van mening dat een bank van de toekomst inzichten, waarschuwingen en aanbevelingen moet kunnen bieden die zijn toegesneden op de eigen financiële doelen van een individu, gebaseerd op hun bestedingspatroon, huidige spaar- en investeringsplannen, zorgverzekeringsportefeuilles en andere factoren.

Op dit moment bevindt AI zich in een vroeg stadium van ontwikkeling en implementatie in de banksector. Sommige banken gebruiken bijvoorbeeld al voorspellende analyses om de financiële behoeften van klanten te bepalen en te voorspellen.

Dit is slechts de eerste stap op weg naar gepersonaliseerd bankieren , aangezien banken moeten weten hoe klanten aangesproken willen worden voordat ze hen gepersonaliseerde diensten kunnen aanbieden. Hier moet veel werk worden verzet. Banken hebben veel gegevens nodig die gefragmenteerd zijn over verschillende systemen en afdelingen. Dit moet worden samengebracht met behulp van kunstmatige intelligentie , zodat het deze informatie kan ontginnen en relevante inzichten of advies kan leveren aan een klant.

Hier is een snel inzicht in “Personalized Banking” van onze Senior Manager – Business Intelligence & Analytics, Rajkumar Purushothaman voor het bouwen van de brug tussen digitaal en fysiek bankieren.

• Intelligente automatisering

ML-oplossingen zullen veel handmatig werk vervangen door handmatige taken te automatiseren met behulp van intelligente procesautomatisering. Enkele voorbeelden van procesautomatisering in de banksector die mogelijk zijn, zijn het automatiseren van papierwerk, chatbots, gamification van werknemersopleidingen, enz. Het verlaagt niet alleen de kosten, maar het verbetert ook de ervaring van de klant, terwijl het banken ook in staat stelt hun activiteiten op te schalen.

Bekijk enkele van de gebruiksscenario’s waarmee we onze bankpartners helpen.

• Geïntegreerde commando- en controlesystemen

In de huidige wereld van financiële dienstverlening hebben banken en andere financiële instellingen niet alleen te maken met hun eigen data, maar ook met data van derden. Het probleem hiermee is dat het silo’s van gegevens creëert die niet zijn geïntegreerd in een enkele bron van waarheidssysteem. Dit is een groot probleem omdat het betekent dat banken niet alle gegevens die ze hebben kunnen analyseren om betere beslissingen te nemen.

Om deze single source of truth-systemen te creëren, kunnen data-engineering en machine learning-algoritmen worden gebruikt om de verschillende databronnen met elkaar te integreren. Dit wordt het Integrated Command & Control Center genoemd. Het voordeel van deze aanpak is dat banken betere beslissingen kunnen nemen op basis van al hun beschikbare gegevens in plaats van slechts een deelverzameling.

• Vermogens- en portefeuillebeheer

De op AI gebaseerde systemen kunnen zelfs bepalen wie de potentiële investeerders zouden kunnen zijn op basis van hun salaris en bestedingsgedrag. Het is ook in staat om markttrends te beoordelen en goede fondsen te kiezen op basis van hun portefeuille. Het mooie hiervan is dat het virtueel kan, zonder dat u een voet in uw filiaal hoeft te zetten.

Beleggingsfondsen? Vaste deposito’s? Dit en nog veel meer kunt u vanuit uw luie stoel doen. Je kunt AI en ML hiervoor bedanken.

• Algoritmische handel

Het is duidelijk dat machine learning de toekomst van de handel is. Algoritmische handel – handelsplatforms die computers gebruiken om transacties uit te voeren – kan efficiënter en nauwkeuriger zijn dan echte live handelaren en heeft vele andere voordelen.

Hoewel de meeste mensen bekend zijn met algoritmische handel, zien we ook de opkomst van machine learning-algoritmen in het bankwezen. Algoritmen voor machinaal leren kunnen op enorme schaal werken – ze hebben geen datawetenschapper nodig om hen te vertellen wat ze moeten doen. Ze kunnen miljoenen datapunten tegelijk bekijken en conclusies trekken die veel nauwkeuriger zijn dan reguliere handelaren ooit zouden kunnen zijn.

Door machine learning te gebruiken , kunnen banken hun horizon verbreden tot voorbij traditionele risicomodellen en zich concentreren op de gebieden die op dit moment het meest winstgevend zijn.

• Cyberbeveiliging en antiwitwaspraktijken

Een innovatieve integratie van AI en machine learning in het bankwezen zal bankieren in de nabije toekomst zeker veiliger maken. Het gebruik van AI en ML zal de financiële dienstverlening helpen om hun cyberbeveiliging en antiwitwasoperaties te verbeteren.

Een groot aantal banken implementeert AI- en ML-technologie om verdachte of ongebruikelijke transacties te identificeren die verband kunnen houden met witwasactiviteiten. De verwachting is dat het gebruik van AI- en ML -technologieën de komende jaren flink zal toenemen.

De integratie van deze technologieën zal zeker een meer gestroomlijnde service opleveren, wat tijd, geld en mankracht bespaart. Bovendien zal het ook helpen bij het versterken van de beveiligingssystemen van banken, bedrijven en individuen om cyberaanvallen op hun instellingen, netwerken en rekeningen te voorkomen.

• AI-aangedreven fraudedetectie

ML-algoritmen kunnen fraude detecteren door miljoenen datapunten te doorlopen. Het verbetert de kwaliteit van realtime goedkeuringen en vermindert het aantal valse afwijzingen. Als er verdacht gedrag is van bepaalde bankrekeningen, zal het deze in realtime identificeren in plaats van ze na het misdrijf te detecteren.

Voor elke $ 1 die financiële instellingen verliezen door fraude, bedragen de herstelkosten minimaal $ 2,92. Dit is waar AI en ML een enorme deuk kunnen veroorzaken in de banksector. Hoewel banken monitoringsystemen hebben, zijn deze meestal gebaseerd op eerdere betalingsgegevens. Het ML-aangedreven algoritme maakt gebruik van enorme hoeveelheden gegevenssets van creditcardtransacties en kan gebeurtenissen gemakkelijk labelen als fraude versus niet-fraude.

Conclusie:

Hoewel AI en ML in de banksector nog in de kinderschoenen staan, kunnen we zeker hopen dat het nog breder zal worden toegepast. Gelukkig beginnen ook financiële instellingen het soort impact te begrijpen dat technologieën zoals AI en ML met zich meebrengen. Maar de waarheid is dat de meeste banken starre systemen volgen die aanzienlijke operationele en organisatorische uitdagingen met zich meebrengen om een technologisch aangedreven organisatie te worden. Om dit te overwinnen, moeten banken op deze technologieën vertrouwen en zich voorbereiden om ze te gebruiken.

Als u uw financiële organisatie wilt voorzien van AI en ML , bel dan de experts van Zuci. Plan nu een gesprek van 30 minuten in.