Велика клієнтська база спонукає банки постійно впроваджувати інновації для найкращого обслуговування користувачів. На допомогу приходить штучний інтелект (ШІ), що пропонує фінкомпаніям різні способи вдосконалення продуктів та послуг
Фото: pixabay.com
Згідно з опитуванням OpenText, вже впроваджують стратегії ШІ 75% опитаних банків з активами понад 100 млрд. дол. та 46% – з активами менше цієї суми.
Один із найпоширеніших способів використання передових технологій у банківській діяльності – чат-боти на основі ШІ. Наприклад, додаток для обміну повідомленнями WeChat дозволяє користувачам у Китаї робити платіж у вікні чату. Загалом, у багатьох великих банках, таких як Bank of America, чат-боти з підтримкою ШІ уможливлюють взаємодію з клієнтами цілодобово та без вихідних.
Системи ШІ дозволяють вдосконалити послуги мобільного банкінгу, автоматизуючи систему управління кредитними та дебетовими картками. Крім того, піднявши аналіз поведінки позичальника на вищий рівень з допомогою ШІ, можна зменшити ймовірність шахрайства.
Фото: pixabay.com
Приміром, USAA, компанія, що пропонує банківські та страхові послуги для людей та сімей, які служать чи служили у збройних силах США, вирішила інвестувати в ШІ з цією метою. Застосувавши технологію, компанія розуміє, як клієнти використовують її програми, їх типову поведінку, що дає можливість попередити потенційні махінації.
В USAA запевняють: застосовуючи такі методи запобігання шахрайства, економлять в середньому близько 100 млн дол. на рік. Утім, про користь передових технологій для оптимізації бюджету свідчать й інші дослідження.
Індійська компанія Agtech Cropin використовує машинне навчання для аналізу даних про продуктивність врожаю, землекористування для розробки моделей андеррайтингу. Таким чином вдається спрогнозувати кредитоспроможність клієнта набагато точніше, ніж завдяки традиційним моделям ризику. А ZestFinance – виробник платформи ZAML, пропонує рішення на основі ШІ, яке допомагає фінкомпаніям оцінювати позичальників без кредитної історії.
Фото: pixabay.com
Крім того, моделі ШІ в банківській справі використовують для аналізу настрою безлічі фінансових ринків. Застосовуючи методи машинного навчання, ШІ-моделі можуть прогнозувати ринкові умови та давати уявлення про ринкові тенденції. З цієї причини ШІ широко використовують в управлінні хедж-фондами. Згідно з дослідженням Gartner, до 2025 року 75% венчурних капіталістів будуть використовувати ШІ для прийняття інвестиційних рішень на ранніх стадіях. Таким чином, пітчинги чи фінпоказники відіграватимуть дедалі меншу роль при прийнятті рішень інвесторами про те, чи варто вкладати в ту чи ту компанію.
Виклики COVID-реальності
Коронавірус принципово змінив щоденний спосіб взаємодії банків, їхніх клієнтів та співробітників. Пандемія підняла обслуговування клієнтів на рівень стратегічної цілі. Знаючи звички своїх клієнтів, банки можуть швидше прогнозувати поведінку та надсилати потрібні підказки, пропонувати нові продукти та послуги, що відповідають конкретним потребам клієнта. Наприклад, технологія ШІ дозволяє банку робити страхові пропозиції, залежно від місця проживання клієнтів.
Через вимоги дитанціювання, продиктовані пандемією, зросла роль чат-ботів. Розмовні платформи ШІ, які можуть відповідати на запитання з тисяч тем виглядають незамінними у пост-ковідній реальності.
Фото: pixabay.com
Крім того, пандемія вказала на вразливі з точки зору шахрайства місця у фінансовій системі. Таким чином, продовжує рости актуальність технологій, у тому числі на базі ШІ, що дозволяють попередити махінації.
У майбутньому ШІ буде широко застосуватися в цифрових платежах для створення нейронної мережі, яка інтуїтивно знає, як людина хоче витратити свої гроші, перш ніж це зробить. Цьому сприятиме технологія геозонування, яка буде відстежувати, коли людина ввійдете в магазин, збереже дебетову/кредитну картку у файлі для зручності автоматичної оплати та усуне потребу в касах та системах торгових точок (POS).
