Stereotypowa koncepcja banku - eleganckich ludzi siedzących za biurkami i stemplujących dokumenty - przechodzi do historii. Prognozy wskazują, że do 2021 r. większość wszystkich operacji finansowych w Wielkiej Brytanii będzie dokonywana za pomocą aplikacji. Z perspektywy klienta, bankowość nigdy nie była łatwiejsza.

Ale zwykła migracja to za mało - technologie idą coraz dalej, a teraz firmy finansowe muszą przejść na automatyzację, a także "tylko" cyfryzację. Pośród tego wszystkiego, żadne rozwiązanie nigdy nie było tak krytyczne jak trwające wprowadzanie SI.

Sektor finansowy i historia transformacji

Choć SI może wydawać się nowa, to w rzeczywistości jest to najnowszy trend w długim okresie cyfrowym. Transformacja instytucji finansowych rozpoczęła się około 10 lat temu, kiedy to liderzy rynku przyjęli nowe kanały cyfrowe - a wraz z nimi bardziej efektywną sprzedaż produktów i szerszy zasięg klientów. W pewnym sensie banki przestały być po prostu posiadaczami i darczyńcami pieniędzy; stały się czymś zupełnie innym (czymś więcej!) - rodzajem usługi technologicznej.

W miarę jak ewolucja rozwijała się pomyślnie, wprowadzając nowoczesne technologie i metodologie dostarczania oprogramowania, takie jak DevOps, Agile, Lean i Continuous Delivery, instytucje finansowe wyznaczyły sobie inne obiecujące kierunki, takie jak modernizacja starych systemów i przyjęcie Cloud.

Jednak, jak już powiedzieliśmy, najważniejszym z nich jest prawdopodobnie wykorzystanie Sztucznej Inteligencji (AI).

Co więcej, wraz z globalną cyfryzacją sektora bankowego nowe technologie nie są już dłużej wykorzystywane jako "tylko" szansa na zdobycie przewagi; stały się one czymś w rodzaju standardu, do którego muszą stosować się banki. Może to stanowić wyzwanie, zwłaszcza dla starszych instytucji, które muszą teraz ewoluować w tę nową, nowoczesną formę, jeśli chcą pozostać konkurencyjne. Sztuczna inteligencja jest tylko najnowszą przeszkodą, ale poruszanie się po niej nie wchodzi w grę - organizacje finansowe muszą przyjąć to, co nieuniknione i pobierać opłaty.

Na szczęście, wszystko to jest osiągalne dzięki nowoczesnej sztucznej inteligencji.

Jeśli instytucje finansowe aspirują do tego, by być w czołówce najnowocześniejszych technologii i nowoczesnych usług, muszą szybko i sprytnie przyjmować najnowsze trendy. Obecnie rynek dąży do jak najlepszego wykorzystania sztucznej inteligencji - w szczególności nauki maszynowej - i wdrożenia jej w różnych obszarach.

To, w jaki sposób wdrożysz SI lub ML, zależy całkowicie od Twojej organizacji i jakie czynniki są najważniejsze, ale już teraz obserwujemy szereg istotnych pojawiających się trendów...

Ocena ryzyka kredytowego

AI, w przypadku zastosowania w zarządzaniu ryzykiem, wnosi do tabeli dwie decydujące cechy: niezawodność i szybkość.

Algorytmy uczenia się maszyn są bardzo dokładne. W porównaniu ze starymi, ręcznymi systemami punktacji, mogą one analizować więcej niż analitycy ryzyka, którzy zazwyczaj biorą pod uwagę tylko takie wskaźniki, jak dochody i statystyki. Technologia AI jest w stanie przetwarzać spostrzeżenia wygenerowane na podstawie przeszłych transakcji i wykorzystywać wszelkiego rodzaju dane zebrane przez banki w przeszłości, przewidując rzeczywiste ryzyko kredytowe przy zastosowaniu podejścia holistycznego. Może ona nawet uwzględniać informacje niefinansowe - jak np. bieżące wiadomości z całego świata.

A wszystko to szybciej niż to możliwe z ludzkiego punktu widzenia. Dosłownie.

Wykrywanie oszustw

Ograniczanie ryzyka finansowego przez systemy sztucznej inteligencji przewyższa ręczne wykrywanie nadużyć finansowych w kilku obszarach. Jak wspomniano powyżej, algorytmy uczenia maszynowego analizują duże ilości danych, dając nieznany wcześniej wgląd w wzorce zachowań - co ułatwia wykrycie nietypowych operacji i natychmiastową identyfikację transakcji, które wyglądają nietypowo. W rezultacie, statystyki pokazują, że wykrywalność prawdziwych oszustw można zwiększyć o około 50%.

Oprócz głównej roli, jaką odgrywa wykrywanie oszustw, program Machine Learning pomaga również w obniżeniu ryzyka naruszenia reputacji instytucji finansowej. Przecież błędne zawieszenie konta za oszustwo, które nie miało miejsca, zazwyczaj zabija zadowolenie klienta. Studia przypadków pokazały, że obecne systemy wykrywania oszustw maszynowych mogą zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów o prawie 80% - co w znacznym stopniu przyczynia się do unikania takich scenariuszy.

Cyfrowe zarządzanie majątkiem

Sztuczna inteligencja może również służyć jako dobrze poinformowany doradca finansowy.

Podobnie jak w przypadku ratingu ryzyka kredytowego, systemy Machine Learning mogą analizować zachowanie posiadaczy kont i oceniać ich wzorce wydatkowania - w tym przypadku, aby zalecać optymalne podejmowanie decyzji. Mogą oferować porady, jak zmaksymalizować oszczędności, proponować dopasowane produkty i narzędzia bankowe, a nawet wskazywać potencjalne błędy finansowe ("Hej, Joan, czy zauważyłaś, że wydałaś 2 407 funtów na Grande Latte w zeszłym roku?").

Ostatecznymi formami cyfrowego zarządzania majątkiem są zautomatyzowane systemy inwestycyjne, które zarządzają portfelem aktywów i w pojedynkę obracają zysk. Mają one już za sobą pozytywne doświadczenia, z powodzeniem zarządzając setkami miliardów dolarów - i przewiduje się, że liczby te będą szybko rosnąć w nadchodzących latach.

Analiza rynku

Machine Learning może również gromadzić różnorodne spostrzeżenia dotyczące rynku i dostarczać analizy sentymentów (interpretacja i klasyfikacja emocji w danych tekstowych) oraz przegląd danych historycznych, a także uwzględniać zgromadzone wiadomości.

Łącznie, wszystkie te źródła mogą kompleksowo wskazać, jak duże jest ryzyko inwestycyjne i jak potencjalnie zmaksymalizować zyski.

Indywidualne oferty - Marketing spersonalizowany

Wszystkie informacje zebrane i przetworzone w wyżej opisanych obszarach mogą być również wykorzystane w sprzedaży. Dzięki dogłębnemu zrozumieniu klienta, jego potrzeb i wzorców zachowań, łatwiej (i taniej) jest sprzedawać produkty i rozwiązania, którymi klient jest bardziej zainteresowany.

Lepsza segmentacja użytkowników i analiza preferencji marketingowych jest korzystna nie tylko dla instytucji finansowych, ale również dla ich klientów. Zindywidualizowane doświadczenie, oparte na szczegółowym profilowaniu, zwiększa satysfakcję klienta, któremu oferuje się produkty, którymi najprawdopodobniej byłby zainteresowany, unikając rezygnacji z kontaktu marketingowego i ogólnego niezadowolenia z taktyki sprzedaży firmy.

I więcej

Ta lista jest daleka od końca - i prawdopodobnie nigdy nie będzie! Wśród innych interesujących obszarów, w których można wdrożyć sztuczną inteligencję, można wymienić na przykład przeciwdziałanie praniu pieniędzy, bezpieczeństwo cybernetyczne czy automatyczną analizę przejrzystości i ograniczania strat. Są to jednak całe tematy same w sobie, być może na jeszcze jeden dzień!

Co dalej?

Wiele organizacji finansowych zaczęło już wprowadzać te nowe rozwiązania do swoich systemów. Wdrożenie Machine Learning to tylko część przejścia - pozostałe niezbędne składniki to m.in. ujednolicone podejście do doświadczeń użytkowników na wszystkich poziomach przedsiębiorstwa, a przede wszystkim zdolność do szybkiego reagowania na zmieniające się środowisko, z eksperymentami i niepowodzeniami wbudowanymi w kulturę firmy.

Jak na razie, jednym z głównych wyzwań, z którymi muszą się zmierzyć zwłaszcza większe i starsze firmy finansowe, nie jest, co zaskakujące, sama integracja nowoczesnych systemów, ale wypełnienie luki pomiędzy klasycznymi operacjami (bankowość z "przeszłości") a "nowym światem" finansów, napędzanym przez zmieniające się potrzeby klientów (poprzednia idea "posiadania pieniędzy" jest zastępowana przez potrzebę "używania pieniędzy").

Co więcej, wiele instytucji finansowych wciąż ewoluuje w kierunku systemów starożytnych, niektóre z nich pamiętają nawet lata 90-te, podczas gdy nowe rozwiązania dotyczące doświadczeń użytkowników muszą być oparte na systemach nowoczesnych. Standardy technologiczne w sektorze finansowym stale rosną ze względu na szybki rozwój startupów FinTech, nie wspominając już o tym, że świat finansów dąży do wyeliminowania papierowych pieniędzy w celu zwiększenia kontroli i przejrzystości. Innymi słowy - całkowicie cyfrowy sektor finansowy jest nieunikniony, wkrótce lub później.

Na koniec słowo zachęty: dla doświadczonych firm o ugruntowanej pozycji na rynku, przejście technologiczne w tym zakresie może wydawać się trudne, ale jak pokazują badania przypadków, korzyści są warte zachodu.

Komentarze (0)

Zostaw komentarz