5 obszarów, w których SI przyda się bankom

25-07-2019, 21:00

Rozwiązania związane ze sztuczną inteligencją (SI) mogą przynieść duże zmiany w sektorze bankowym – twierdzą eksperci w jednym z ostatnich raportów. Zastosowanie najnowocześniejszych rozwiązań ma spowodować wzrost wydajności, spadek kosztów oraz pojawienie się atrakcyjnych dla klientów produktów.

Jak podkreślono w raporcie Deutsche Bank Research , banki wciąż eksperymentują z technologią opartą na sztucznej inteligencji. Jednak już teraz poważnie analizowane są możliwości wykorzystania AI w kilku obszarach.

1. Sztuczna inteligencja pomoże w walce z oszustami

AI jest testowane przede wszystkim pod kątem identyfikacji klienta w czasie rzeczywistym i zapobiegania oszustwom w bankowości internetowej. Oszustwa związane z kartami kredytowymi stały się w ostatnich latach jedną z najbardziej rozpowszechnionych form cyberprzestępczości, co spowodowane jest dużym wzrostem liczby płatności internetowych i mobilnych.

Aby zidentyfikować nielegalną działalność, algorytmy sztucznej inteligencji sprawdzają wiarygodność transakcji kart kredytowych klientów w czasie rzeczywistym i porównują nowe transakcje z poprzednimi kwotami oraz lokalizacjami, z których były wykonywane. System blokuje transakcję, jeśli tylko widzi potencjalne ryzyko.

2. AI sprawdzi naszą tożsamość

Sztuczna inteligencja jest również testowana w procesach KYC (Know Your Customer), w celu weryfikacji tożsamości klientów. Algorytmy sztucznej inteligencji skanują dokumenty i oceniają wiarygodność dostarczonych przez klientów informacji, porównując je z danymi dostępnymi w Internecie. Jeśli algorytmy sztucznej inteligencji identyfikują niespójności, podnoszą czerwoną flagę i przeprowadzane jest bardziej szczegółowa analiza – z manualną ingerencją pracowników danego banku.

3. Boty wesprą konsultantów

Innym obszarem, w którym banki eksperymentują z technologiami sztucznej inteligencji, są chatboty, czyli asystenci cyfrowi, którzy kontaktują się z klientami za pomocą wiadomości tekstowych lub głosowo i starają się odpowiedzieć na ich prośby bez udziału pracownika banku.

Dobrym przykładem podawanym przez autorów raportu są też robo-doradcy, którzy umożliwiają pełną automatyzację niektórych usług zarządzania aktywami i narzędzia planowania finansowego online. Analizując szereg danych historycznych są w stanie dokonywać lepszych predykcji dotyczących zachowań portfeli inwestycyjnych. Równocześnie na podstawie analizy zachowań pomagają klientom podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące wydatków i oszczędzania.

4. SI sprawdzi za nas poprawność dokumentów

Banki badają również sztuczną inteligencję, aby wizualizować informacje z dokumentów prawnych lub raportów rocznych, a także wyodrębnić ważne klauzule. Narzędzia te tworzą modele autonomicznie, będące wynikiem analizy danych i testów wstecznych, aby wyciągnąć wnioski z ewentualnych wcześniejszych błędów. Dzięki czemu są w stanie same sprawdzać poprawność dokumentów.

5. Sztuczna inteligencja przewidzi wydarzenia geopolityczne

Sztuczna inteligencja i narzędzia do samouczenia się maszyn (machine learning) umożliwiają również określanie ryzyka geopolitycznego i przewidzenie jego wpływu na rynki finansowe. Przykładem takiego rozwiązania jest platforma Alpha-Dig, która analizuje w czasie rzeczywistym dane pochodzące z mediów informacyjnych, społecznościowych i innych źródeł, tworzy obraz profilu ryzyka politycznego dla danego kraju. Żaden system nie jest w stanie przewidzieć konsekwencji wydarzeń geopolitycznych ze stuprocentową pewnością. Ale dzięki narzędziom, opierającym analizę na ogromnej ilości danych, można stworzyć obiektywne mierniki, które mogą pomóc inwestorom podejmować decyzje, ograniczając ryzyko w trudniejszych obszarach.

Źródło: Deutsche Bank Research


Źródło: materiał nadesłany do redakcji
  
znajdź w serwisie

RSS - Wywiad
Wywiad  
RSS - Interwencje
RSS - Porady
Porady  
RSS - Listy
Listy  
« Listopad 2019»
PoWtŚrCzwPtSbNd
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930