Почему ИИ — это будущее финансов
Posted: Thu Dec 26, 2024 4:35 am
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня находится на переднем крае стратегии цифровой трансформации в финансах. По данным McKinsey Global Institute , использование искусственного интеллекта для улучшения основных банковских операций и масштабирования услуг позволит достичь в отрасли более 250 миллиардов долларов. Благодаря голосовым помощникам, чат-ботам, автоматизации процессов и прогнозной аналитике финансовые услуги действительно претерпевают изменения.
Это только начало. Поскольку мы скоро вступаем в новое десятилетие, давайте обсудим влияние ИИ на финансы, как он влияет на потребителей и бизнес и как ИИ изменит индустрию финансовых услуг в будущем.
Краткая история цифровых финансовых услуг
Традиционно финансовые услуги предоставлялись обычными банками. Эволюция онлайн-банкинга началась в 1980-х годах. Лишь в 1994 году Стэнфордский федеральный Список пользователей Telegram в Бельгии кредитный союз стал первым финансовым учреждением в США, предложившим услуги интернет-банкинга всем своим клиентам. Не прошло и года, как Президентский банк стал первым банком в стране, предложившим своим клиентам доступ к своим счетам онлайн. В 2006 году более 80% банков предлагали услуги интернет-банкинга.
С середины 1990-х годов финансовые услуги прошли долгий путь. Наиболее распространенной тенденцией в банковском деле сегодня является переход к цифровым технологиям, особенно к мобильным банковским приложениям и цифровому банкингу. В век удобства и скорости клиенты не хотят тратить время на поездку в агентство. Так обстоит дело с миллениалами и поколением Z, которые составляют большую часть сегодняшней рабочей силы.
Эта цифровая трансформация привела к усилению конкуренции со стороны необанков (только цифровых банков), таких как Varo и Carillon, а также к консолидации стартапов и более мелких банков. В 2018 году финансирование FinTech достигло $32,6 млрд на конец третьего квартала. По данным CB Insights , это на 82% больше по сравнению с $17,9 млрд в 2017 году .
Даже технологические компании, такие как Google, начинают заниматься потребительским банкингом. Это усиливает и без того нестабильный рынок. Как этим компаниям удается оставаться впереди конкурентов? Ответ кроется в ИИ.
Влияние ИИ на финансовый сектор
Финансовые службы осознали потенциал ИИ. По оценкам аналитиков и экспертов, к 2030 году ИИ сэкономит банковскому сектору около 1000 миллиардов долларов . По данным Narrative Science Indeed, 32% банков, участвующих в их отчете за 2018 год, уже интегрируют ИИ в свои процессы, системы прогнозирования, рекомендации, распознавание голоса и время отклика. . Новая волна инноваций ориентирована на качество обслуживания клиентов. Широкое распространение получает диалоговый искусственный интеллект, такой как чат-боты. На заднем плане автоматизация процессов Автоматизация задач и алгоритмический анализ предлагают множество преимуществ для улучшения финансового положения. Сегодня роботы сокращают потребность в персонале. Фактически, роботы сокращают потребность в сотрудниках, сообщает Gartner , что роботизированная автоматизация процессов (RPA) стоит одну треть от суммы офшорного сотрудника и одну пятую от суммы наземного сотрудника. RPA — это основанная на правилах система, которая автоматизирует повторяющиеся задачи и технически не имеет интеллекта, хотя обычно ее называют искусственным интеллектом. В финансах машинное обучение сегодня составляет основную часть усилий по искусственному интеллекту, хотя автоматизация также играет огромную роль в банках. Машинное обучение приносит несколько преимуществ в обновлении финансового сектора, в том числе помогает банкам собирать, организовывать и анализировать массы данных в финансовых услугах. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных без человеческого программирования. Распознавание голоса — еще одна интеллектуальная функция, которая позволяет клиентам выполнять банковские операции с помощью голосовых команд. Обработка естественного языка (NLP) — это технология, которая делает это возможным, постоянно обеспечивая работу виртуальных помощников (также известных как дополненные агенты) и чат-ботов, таких как Eno от Capital One .
Варианты использования ИИ в финансах
Ниже приведены пять вариантов использования ИИ в индустрии финансовых услуг:
Обслуживание клиентов. Преимущество использования виртуального помощника, такого как Eno, заключается в экономии времени, которую технология позволяет обеспечить при оказании поддержки клиентам. Голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, помогают людям делать больше, что повышает гибкость омниканального опыта. Благодаря интегрированному чат-боту и технологии искусственного интеллекта специалисты банковского дела могут сопровождать клиентов на различных этапах пути покупателя, извлекая выгоду из быстрого реагирования и персонализации обслуживания клиентов .
Мошенничество и борьба с отмыванием денег (AML) . Алгоритмы анализируют историю случаев риска и выявляют ранние признаки потенциальных проблем в будущем. ИИ в финансах — мощный союзник, когда дело доходит до анализа деятельности в реальном времени на данном рынке или в среде. ИИ может обеспечить значительную эффективность таких операций, как «Знай своего клиента» (KYC) и контроль мониторинга транзакций посредством машинного обучения и автоматизации рабочих процессов, которые ранее выполнялись вручную.
Согласие . Отсутствие надлежащих процессов, мер безопасности и центральных хранилищ может привести к кибератакам, утечкам информации и судебным искам. Это связано с тем, что банки обязаны соблюдать строгие нормативные требования. Благодаря автоматизации потока информации между сторонами данные быстро и безопасно передаются на централизованную платформу. Каждая заинтересованная сторона информируется и участвует в процессах транзакции и утверждения, что исключает риск человеческой ошибки и нарушения сроков. Автоматизация процессов может интегрироваться с искусственным интеллектом и RPA, чтобы помочь банкам справляться с постоянно меняющимися изменениями в политике.
Управление рисками. Кредитный скоринг на основе искусственного интеллекта основан на более сложных и изощренных правилах, чем те, которые используются в традиционных системах кредитного скоринга. ИИ помогает кредиторам различать заявителей с высоким риском дефолта и тех, кто кредитоспособен, но не имеет обширной кредитной истории. Он в значительной степени полагается на прогнозную аналитику и обработку естественного языка для определения альтернативных моделей оценки кредитного риска.
это простое программное обеспечение для управления бизнес-процессами и рабочими процессами. ProcessMaker упрощает сотрудничество бизнес-аналитиков с ИТ-отделами для автоматизации сложных бизнес-процессов, связывающих людей и существующие корпоративные системы. Компания ProcessMaker со штаб-квартирой в Дареме, Северная Каролина, США, имеет сеть партнеров, охватывающую 35 стран на пяти континентах. Сотни коммерческих клиентов, в том числе многие компании из списка Fortune 100, доверяют ProcessMaker цифровую трансформацию своих основных бизнес-процессов, что позволяет им быстрее принимать решения, улучшать соответствие требованиям и повышать производительность.
Это только начало. Поскольку мы скоро вступаем в новое десятилетие, давайте обсудим влияние ИИ на финансы, как он влияет на потребителей и бизнес и как ИИ изменит индустрию финансовых услуг в будущем.
Краткая история цифровых финансовых услуг
Традиционно финансовые услуги предоставлялись обычными банками. Эволюция онлайн-банкинга началась в 1980-х годах. Лишь в 1994 году Стэнфордский федеральный Список пользователей Telegram в Бельгии кредитный союз стал первым финансовым учреждением в США, предложившим услуги интернет-банкинга всем своим клиентам. Не прошло и года, как Президентский банк стал первым банком в стране, предложившим своим клиентам доступ к своим счетам онлайн. В 2006 году более 80% банков предлагали услуги интернет-банкинга.
С середины 1990-х годов финансовые услуги прошли долгий путь. Наиболее распространенной тенденцией в банковском деле сегодня является переход к цифровым технологиям, особенно к мобильным банковским приложениям и цифровому банкингу. В век удобства и скорости клиенты не хотят тратить время на поездку в агентство. Так обстоит дело с миллениалами и поколением Z, которые составляют большую часть сегодняшней рабочей силы.
Эта цифровая трансформация привела к усилению конкуренции со стороны необанков (только цифровых банков), таких как Varo и Carillon, а также к консолидации стартапов и более мелких банков. В 2018 году финансирование FinTech достигло $32,6 млрд на конец третьего квартала. По данным CB Insights , это на 82% больше по сравнению с $17,9 млрд в 2017 году .
Даже технологические компании, такие как Google, начинают заниматься потребительским банкингом. Это усиливает и без того нестабильный рынок. Как этим компаниям удается оставаться впереди конкурентов? Ответ кроется в ИИ.
Влияние ИИ на финансовый сектор
Финансовые службы осознали потенциал ИИ. По оценкам аналитиков и экспертов, к 2030 году ИИ сэкономит банковскому сектору около 1000 миллиардов долларов . По данным Narrative Science Indeed, 32% банков, участвующих в их отчете за 2018 год, уже интегрируют ИИ в свои процессы, системы прогнозирования, рекомендации, распознавание голоса и время отклика. . Новая волна инноваций ориентирована на качество обслуживания клиентов. Широкое распространение получает диалоговый искусственный интеллект, такой как чат-боты. На заднем плане автоматизация процессов Автоматизация задач и алгоритмический анализ предлагают множество преимуществ для улучшения финансового положения. Сегодня роботы сокращают потребность в персонале. Фактически, роботы сокращают потребность в сотрудниках, сообщает Gartner , что роботизированная автоматизация процессов (RPA) стоит одну треть от суммы офшорного сотрудника и одну пятую от суммы наземного сотрудника. RPA — это основанная на правилах система, которая автоматизирует повторяющиеся задачи и технически не имеет интеллекта, хотя обычно ее называют искусственным интеллектом. В финансах машинное обучение сегодня составляет основную часть усилий по искусственному интеллекту, хотя автоматизация также играет огромную роль в банках. Машинное обучение приносит несколько преимуществ в обновлении финансового сектора, в том числе помогает банкам собирать, организовывать и анализировать массы данных в финансовых услугах. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных без человеческого программирования. Распознавание голоса — еще одна интеллектуальная функция, которая позволяет клиентам выполнять банковские операции с помощью голосовых команд. Обработка естественного языка (NLP) — это технология, которая делает это возможным, постоянно обеспечивая работу виртуальных помощников (также известных как дополненные агенты) и чат-ботов, таких как Eno от Capital One .
Варианты использования ИИ в финансах
Ниже приведены пять вариантов использования ИИ в индустрии финансовых услуг:
Обслуживание клиентов. Преимущество использования виртуального помощника, такого как Eno, заключается в экономии времени, которую технология позволяет обеспечить при оказании поддержки клиентам. Голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, помогают людям делать больше, что повышает гибкость омниканального опыта. Благодаря интегрированному чат-боту и технологии искусственного интеллекта специалисты банковского дела могут сопровождать клиентов на различных этапах пути покупателя, извлекая выгоду из быстрого реагирования и персонализации обслуживания клиентов .
Мошенничество и борьба с отмыванием денег (AML) . Алгоритмы анализируют историю случаев риска и выявляют ранние признаки потенциальных проблем в будущем. ИИ в финансах — мощный союзник, когда дело доходит до анализа деятельности в реальном времени на данном рынке или в среде. ИИ может обеспечить значительную эффективность таких операций, как «Знай своего клиента» (KYC) и контроль мониторинга транзакций посредством машинного обучения и автоматизации рабочих процессов, которые ранее выполнялись вручную.
Согласие . Отсутствие надлежащих процессов, мер безопасности и центральных хранилищ может привести к кибератакам, утечкам информации и судебным искам. Это связано с тем, что банки обязаны соблюдать строгие нормативные требования. Благодаря автоматизации потока информации между сторонами данные быстро и безопасно передаются на централизованную платформу. Каждая заинтересованная сторона информируется и участвует в процессах транзакции и утверждения, что исключает риск человеческой ошибки и нарушения сроков. Автоматизация процессов может интегрироваться с искусственным интеллектом и RPA, чтобы помочь банкам справляться с постоянно меняющимися изменениями в политике.
Управление рисками. Кредитный скоринг на основе искусственного интеллекта основан на более сложных и изощренных правилах, чем те, которые используются в традиционных системах кредитного скоринга. ИИ помогает кредиторам различать заявителей с высоким риском дефолта и тех, кто кредитоспособен, но не имеет обширной кредитной истории. Он в значительной степени полагается на прогнозную аналитику и обработку естественного языка для определения альтернативных моделей оценки кредитного риска.
это простое программное обеспечение для управления бизнес-процессами и рабочими процессами. ProcessMaker упрощает сотрудничество бизнес-аналитиков с ИТ-отделами для автоматизации сложных бизнес-процессов, связывающих людей и существующие корпоративные системы. Компания ProcessMaker со штаб-квартирой в Дареме, Северная Каролина, США, имеет сеть партнеров, охватывающую 35 стран на пяти континентах. Сотни коммерческих клиентов, в том числе многие компании из списка Fortune 100, доверяют ProcessMaker цифровую трансформацию своих основных бизнес-процессов, что позволяет им быстрее принимать решения, улучшать соответствие требованиям и повышать производительность.