Umetna inteligenca spreminja industrije kot po tekočem traku, in bančništvo ni nobena izjema. Od sklepanja kreditov preko klepetalnih robotov, zaznavanja pranja denarja in do avtomatizacije investiranja, prihodnost bančništva je drugačna tako za banke kot uporabnike. Kakšne so prednosti in kakšna so tveganja?
Glede na znatna sredstva, obsežne lastniške podatke in prilagodljive poslovne modele bank ni presenetljivo, da so bile prav banke med prvimi, ki so sprejele tehnologije strojnega učenja in globokega učenja – pogosto imenovane tradicionalna umetna inteligenca. Te tehnologije se že dolgo, celo desetletja, uporabljajo za izboljšanje upravljanja tveganj, zmanjšanje izgub, preprečevanje goljufij, povečanje zadrževanja strank ter povečanje učinkovitosti in dobičkonosnosti.
Zaradi istih dejavnikov bodo banke zdaj začele uporabljati naslednji nivo tehnologije umetne inteligence: generativno umetno inteligenco. Ta nastajajoča oblika umetne inteligence naj bi postopoma preoblikovala bančno industrijo z uvajanjem novih zmogljivosti, ustvarjanjem dodatnih virov prihodkov in zmanjševanjem stroškov. Sčasoma bi se lahko konkurenčno ravnovesje prevesilo v korist bank, ki lahko učinkovito izkoristijo zmožnosti umetne inteligence.
Umetna inteligenca ni novinec v bančništvu, se pa hitro spreminja
Vključevanje umetne inteligence v bančništvo seveda ni nov pojav; banke že leta uporabljajo UI za izboljšanje različnih vidikov svojega poslovanja. Vendar se področje umetne inteligence v bančništvu pospešeno spreminja.
Poglejmo si kratko zgodovino umetne inteligence v bančništvu:
- 1960-1980: Razvoj sistemov, ki temeljijo na pravilih, vključno z ekspertnimi sistemi v osemdesetih letih, je začel posredno vplivati na bančništvo z izboljšanjem procesov odločanja na podlagi strukturiranih podatkov.
- 1990: Razvoj algoritmov strojnega učenja je omogočil bolj izpopolnjeno obdelavo podatkov v bančništvu, na primer za odkrivanje goljufij in upravljanje storitev za stranke s pomočjo prvih oblik klepetalnih robotov.
- Konec 90ih: Pionirska orodja umetne inteligence so se uporabljala v bolj neposrednih bančnih funkcijah. Pomemben razvoj je vključeval naprednejše sisteme NLP za interakcijo s strankami in izpopolnjene algoritme za finančne napovedi.
- 2000: Vključevanje umetne inteligence v bančništvo je postalo izrazitejše z razvojem tehnologij, ki so sposobne obdelovati velike količine podatkov, kar je povečalo zmogljivosti upravljanja tveganj, personalizacije strank in algoritemskega trgovanja.
Nov igralec na sceni: Generativna umetna inteligenca
Tradicionalno se je torej umetna inteligenca v bančništvu osredotočalea na racionalizacijo procesov, kot so storitve za stranke, upravljanje tveganj in odkrivanje goljufij. Vendar pa je generativna umetna inteligenca pripravljena preoblikovati ta področja z bolj dinamičnimi in kompleksnimi aplikacijami.
Zmogljive možnosti, ki jih ponuja generativna umetna inteligenca, izhajajo iz njene sposobnosti ustvarjanja vsebine na podlagi analize velikih količin podatkov, vključno z besedilom, sliko, videom in kodo. Ta zmožnost pomeni, da jo je mogoče na primer uporabiti za povzemanje vsebine, odgovarjanje na vprašanja v obliki klepeta ter urejanje ali pripravo nove vsebine v različnih oblikah.
Natančneje to pomeni, da lahko generativna umetna inteligenca v bančništvu hitro in poceni (ko bodo modeli uporabljeni v velikem obsegu) ustvari hiperpersonalizirane izdelke in storitve ali pospeši inženiring programske opreme, migracijo IT in posodobitev programov. Prav tako bi lahko povečala sposobnosti ljudi s klepetalnimi roboti ali virtualnimi pomočniki z umetno inteligenco – to je v ospredju partnerstva med banko Morgan Stanley in OpenAI, ameriškim raziskovalnim laboratorijem, ki stoji za ChatGPT.
Svetovna poraba za umetno inteligenco naj bi do se leta 2027 povečala na približno 450 milijard dolarjev, kaže poročilo družbe International Data Corp. (IDC), ponudnika tehnoloških tržnih informacij in svetovalnih storitev.
5 primerov uporabe umetne inteligence v bankah
Poglejmo si seznam glavnih prednosti umetne inteligence v bančništvu in financah:
1. Odkrivanje in preprečevanje goljufij
Odkrivanje goljufij je področje, na katerem so stroji zagotovo boljši od ljudi.
Sposobnost umetne inteligence, da hitro obdela velike količine podatkov, ji omogoča prepoznavanje anomalij, ki bi lahko kazale na goljufive dejavnosti, kar daleč presega tradicionalne ročne metode ali metode, ki temeljijo na pravilih in so nagnjene k visoki stopnji lažno pozitivnih rezultatov. Sistemi umetne inteligence analizirajo vzorce transakcij, vedenje uporabnikov in druge pomembne podatke, da dodelijo ocene tveganja, kar pomaga pri odkrivanju in preprečevanju goljufij, še preden do njih pride. Te zmogljivosti podpirajo strojno učenje in nevronske mreže, ki sčasoma nenehno izboljšujejo svojo natančnost na podlagi novih podatkov.
Tukaj velja tudi omeniti, da umetna inteligenca pomembno prispeva k skladnosti z zakonodajo. Z uporabo obdelave naravnega jezika in globokega učenja lahko sistemi umetne inteligence analizirajo in razumejo zapletene regulativne dokumente hitreje kot človeške ekipe, kar zagotavlja, da banke nemudoma upoštevajo najnovejše predpise. S tem se zmanjša tveganje visokih glob, ki bi lahko nastale zaradi neskladnosti.
2. Izboljšana podpora strankam s klepetalnimi roboti
Klepetalni roboti z umetno inteligenco spreminjajo storitve za stranke v bančnem sektorju, saj zagotavljajo pomoč 4/7, obravnavajo poizvedbe in rešujejo težave veliko hitreje kot človeško osebje. Ti klepetalni boti so sposobni upravljati številne naloge, od odgovarjanja na pogosta vprašanja do bolj zapletenih poizvedb, kot so podrobnosti o transakcijah ali težave z računi, kar bistveno izboljša izkušnjo storitev za stranke. Uporabljajo obdelavo naravnega jezika, da razumejo poizvedbe strank in se nanje odzovejo na pogovorni način, zaradi česar so interakcije prijaznejše do uporabnika.
Klepetalni roboti z umetno inteligenco se nenehno učijo na podlagi interakcij, da bi izboljšali svoje odzive, in lahko hkrati obravnavajo veliko število poizvedb, kar skrajša čakalne čase in poveča splošno zadovoljstvo strank. Brezhibna integracija teh klepetalnih robotov v bančne aplikacije in spletna mesta strankam omogoča takojšen dostop do pomoči, s čimer se krepita odnos in zvestoba do finančne institucije.
3. Optimizacija operativnih stroškov in tveganja
Bančni sektor je vse bolj digitalen, vendar je še vedno obremenjen z ročnimi procesi, ki zahtevajo veliko dokumentov. Te tradicionalne metode prispevajo k visokim operativnim stroškom in povečujejo tveganje napak zaradi človeške vpletenosti.
Robotska avtomatizacija procesov (RPA) uporablja programsko opremo za ponovitev izvajanja nalog, ki temeljijo na pravilih in jih običajno izvajajo ljudje. V bančništvu se RPA uporablja za racionalizacijo napornih in k napakam nagnjenih opravil vnašanja podatkov o strankah iz različnih dokumentov, kot so pogodbe in obrazci.
Ko se RPA poveže z napredkom na področju prepoznavanja pisave, obdelave naravnega jezika in drugimi tehnologijami umetne inteligence, postane prefinjeno orodje za inteligentno avtomatizacijo procesov. Ti izpopolnjeni roboti RPA so sposobni upravljati širši spekter bančnih postopkov, ki so bili nekoč odvisni od človeškega dela. Ta prehod na hiperavtomatizacijo ponazarja bistvene prednosti združitve umetne inteligence z RPA, kar izboljša učinkovitost in zmanjša število napak pri bančnem poslovanju.
4. Izboljšano odločanje o posojilih in kreditih
Podobno tudi banke uporabljajo sisteme, ki temeljijo na umetni inteligenci, da bi lažje sprejemale bolj informirane, varnejše in donosnejše odločitve o posojilih in kreditih. Trenutno so številne banke še vedno preveč omejene na uporabo bonitetnih ocen, kreditne zgodovine, referenc strank in bančnih transakcij, da bi ugotovile, ali je posameznik ali podjetje kreditno sposobno ali ne.
Vendar pa so ti sistemi za poročanje o kreditih daleč od popolnosti, saj so pogosto polni napak, v njih manjkajo dejanske transakcije in napačno so razvrščeni upniki. Poleg uporabe razpoložljivih podatkov lahko sistemi za odločanje o posojilih na podlagi umetne inteligence in algoritmi strojnega učenja preučijo vedenje in vzorce, da ugotovijo, ali bi bila stranka z omejeno kreditno zgodovino v resnici dobra posojilna stranka, ali poiščejo stranke, katerih vzorci bi lahko povečali verjetnost neplačila.
5. Avtomatizacija naložbenega procesa
Sistemi umetne inteligence so sposobni analizirati velike nabore podatkov in tako prepoznati naložbene priložnosti, ki bi jih človeški analitiki zaradi velike količine in zapletenosti podatkov morda spregledali. Ta zmožnost vključuje analizo tržnih trendov, gospodarskih kazalnikov in vzorcev vedenja potrošnikov, kar omogoča natančnejše in pravočasnejše naložbene odločitve.
Poleg tega orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, pomagajo pri ocenjevanju tveganja, upravljanju portfelja in optimizaciji ter zagotavljajo, da se naložbeni portfelji v realnem času prilagajajo glede na spreminjajoče se tržne razmere. To dinamično prilagajanje pomaga pri ohranjanju želenega profila tveganja in donosa naložbenega portfelja. Algoritmi umetne inteligence lahko na podlagi preteklih podatkov tudi predvidijo gibanja na trgu, kar omogoča proaktivne in ne reaktivne strategije upravljanja.
Tveganja uporabe umetne inteligence v bančništvu
- Etični pomisleki: Eden najpomembnejših etičnih izzivov je možnost, da sistemi umetne inteligence ohranijo ali celo povečajo obstoječe predsodke. Algoritmi umetne inteligence so pogosto usposobljeni na podlagi preteklih podatkov, ki lahko odražajo pretekle predsodke. To lahko vodi v diskriminatorne prakse, kot so nepošteno kreditno točkovanje ali pristranske odločitve o zaposlovanju, če niso skrbno nadzorovane in prilagojene. Za finančne institucije je ključnega pomena, da zagotovijo, da se aplikacije umetne inteligence ne zanašajo izključno na zgodovinske podatke in da vključujejo preverjanja za preprečevanje pristranskosti.
- Nezaupanje strank: Poleg upoštevanja predpisov morajo podjetja za finančne storitve pri uporabi orodij umetne inteligence paziti tudi na zaupanje strank. Klepetalni roboti, ki so cenjeni zaradi svoje priročnosti, bodo na primer izgubili zaupanje strank, če bodo delali napake.
- Regulativna tveganja in tveganja kibernetske varnosti: Hitro uvajanje umetne inteligence v bančništvu je prehitelo regulativne okvire, kar je povzročilo sivo območje v smislu skladnosti in nadzora. Regulativni organi še vedno dohitevajo zmožnosti in posledice umetne inteligence, kar za banke predstavlja izziv pri zagotavljanju skladnosti njihovih sistemov umetne inteligence z vsemi sedanjimi in prihodnjimi predpisi. Poleg tega so sistemi UI glavne tarče kibernetskih napadov, ki ne ogrožajo le varnosti občutljivih finančnih podatkov, temveč tudi integriteto samih sistemov UI.
- Strateška in operativna tveganja: Banke se soočajo s strateškimi tveganji v smislu usklajevanja tehnologij umetne inteligence s poslovnimi cilji in operativnimi tveganji, povezanimi z izvajanjem in razširjanjem sistemov umetne inteligence. Ta tveganja vključujejo morebitno neusklajenost aplikacij UI s potrebami strank in strateškimi cilji banke. Operativni izzivi izhajajo tudi iz potrebe po znatnih naložbah v talente in tehnologijo za podporo robustnim sistemom UI.
Ko potegnemo črto
Glavni cilj bank, ki vključujejo umetno inteligenco, je okrepiti varnost in povečati operativno učinkovitost ter zagotoviti, da tehnologija ne bo izpodrinila človeških interakcij. Pomembno je ohraniti personalizirano sodelovanje, ki ga stranke cenijo, in hkrati učinkovito obvladovati tveganja. Poleg tega je pri vpletanju UI v vsakodnevno poslovanje bank ključnega pomena, da se osredotočijo na potrebe strank, varstvo podatkov in standarde zasebnosti. Cilj strategije je zagotoviti bančno izkušnjo, osredotočeno na stranke, pri čemer se tehnološki napredek uskladi z zaupanjem, preglednostjo in prilagojenimi storitvami, ki jih stranke pričakujejo od svojih finančnih institucij.
Pogosta vprašanja
Kako umetna inteligenca izboljša izkušnjo strank v bančništvu?
Umetna inteligenca bistveno izboljša izkušnjo strank, saj ponuja personalizirane storitve, izboljšuje varnost z naprednim odkrivanjem goljufij in omogoča učinkovito odobravanje posojil. Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so klepetalni roboti, zagotavljajo 24-urno podporo strankam in prilagojene finančne nasvete.
Bo umetna inteligenca nadomestila človeške bančne uslužbence?
Ni verjetno, da bo umetna inteligenca popolnoma nadomestila človeške zaposlene v bančništvu. Namesto tega bo povečala človeške zmogljivosti in omogočila zaposlenim, da se osredotočijo na zapletene naloge z dodano vrednostjo, ki zahtevajo kritično razmišljanje in osebno interakcijo.
Ali je umetna inteligenca varna za bančne transakcije?
Tehnologije umetne inteligence povečujejo varnost bančnih transakcij z odkrivanjem goljufivih dejavnosti in analiziranjem vzorcev vedenja, da bi preprečile varnostne grožnje. Vendar pa so za učinkovito reševanje nastajajočih izzivov na področju kibernetske varnosti bistvene stalne izboljšave in posodobitve sistemov umetne inteligence.
Ali lahko umetna inteligenca pomaga bankam pri sprejemanju boljših odločitev o posojilih?
Da, umetna inteligenca je bankam v veliko pomoč pri sprejemanju natančnejših odločitev o posojilih. Z avtomatizacijo ocen tveganja in analizo različnih virov podatkov lahko sistemi umetne inteligence hitro ocenijo kreditno sposobnost, kar vodi k učinkovitejšim in zanesljivejšim procesom dajanja posojil.
