3 примера использования искусственного интеллекта в банковской сфере

автор рубрика
3 примера использования искусственного интеллекта в банковской сфере

Искусственный интеллект (ИИ, Artificial Intelligence, AI) может использоваться в банковском деле для снижения и оптимизации затрат на операции, привлечения клиентов и продавцов, увеличения продаж, улучшения рекламы и маркетинга. ИИ играет важную роль в обеспечении автоматизированной работы различных систем. В этой статье приведём 3 примера систем искусственного интеллекта в банковской сфера: от чат-ботов к полностью цифровым банкам, рекомендательные системы и системы аудита.

Зачем внедрять искусственный интеллект в банковские системы

Внедрение искусственного интеллекта (более конкретно методов Machine Learning) в банковскую сферу имеет несколько причин. К ним относятся:

  • Скорость и точность банковских операций
  • Снижение операционных затрат для повышения рентабельности капитала
  • Работа банков 24/7

Поскольку пользователи находятся в системе, оставляют отзывы, пользуются теми или иными услугами, то это помогает собирать данные и тем самым улучшать работы банковской системы.

1. Чат-боты и цифровой банк

Банки предоставляют финансовые услуги, поэтому они требуют наличие специализированных офисов. Стоимость содержания офиса включает в себя покупку или аренду здания, стоимость энергопотребления и, что не менее важно, заработную плату персонала.

Всякий раз, когда банк пытается сократить расходы, он, естественно, думает о человеческих ресурсах. Человек не всегда может выполнять все функции, включая работу с наличными, информирование клиентов о политике и предложениях банка. Человеческий разум сбивается с толку, особенно когда в банке наблюдается спешка. Это приводит к задержкам в операциях и финансовым потерям для банка.

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, многие банки пополнили свои ряды чат-ботами. Стиль общения чат-ботов становится все более похожим на то, как пишет реальный человек. Преимуществом использования чат-ботов заключается в том, что банки могут работать в течение длительного времени без дополнительных затрат времени, то есть 24/7 на протяжении всего года. Еще одним положительным моментом является то, что чат-боты могут обрабатывать несколько клиентов одновременно с одинаковой точностью.

Одним из примеров использования чат-ботов является СберБизнесБот от СберБанка. Помимо встроенных чат-ботов в существующие банковские системы есть настоящие цифровые банки, которые не имеют физических офисов . Например, Ally – это полностью автоматизированный онлайн-банк. Общая выручка Ally до 2019 года составила 6,394 миллиарда долларов США при чистой прибыли 1,721 миллиарда долларов США. Помимо обычных банковских операций, Ally предлагает самостоятельную торговлю, портфели для инвестирования и даже жилищные ссуды. Выполнение всех операции в режиме онлайн позволяет банку больше сосредоточиться на улучшенных и сложных банковских операциях.

Ещё один пример банка без отделений и офисов является Discover Bank.

2. Система аудита

Искусственный интеллект может помочь свести к минимуму ошибки, совершаемые человеческим персоналом. Машины работают без усталости, их не беспокоит погода, они не поддаются эмоциям и всегда мотивированы. Боты могут выполнять сложные и важные задачи без каких-либо ошибок с учетом контроля со стороны. Если банк может минимизировать убытки, вызванные человеческими факторами, он может увеличить чистую прибыль.

OSP разработала специальную программу «ИИ в решениях для аудита (англ. AI in Auditing Solutions)», которая работает быстрее и эффективнее для внутреннего аудита. Их интеллектуальный помощник выполняет ряд задач по учетной документации. К этим задачам относятся отчеты об аудите, системы планирования аудита, интеллектуальный перебор данных и проверка отчетности.

Еще один интересный инструмент предлагает HighRadius под названием «Облако согласования банков (англ. Bank Reconciliation Cloud)». Он проводит аудит ежедневного закрытия счетов путем автоматической классификации банковских операций на операционные и неоперационные кассовые категории. Этот интеллектуальный помощник поддерживает интеграцию с ERP-системами, такими как SAP, Oracle, MS Dynamics и т. д.

3. Рекомендательные системы

Искусственный интеллект помогает банкам формулировать персонализированные предложения. Банки работают с широким кругом клиентов, от частных лиц до предприятий. Традиционные банки теряют своих частных клиентов, поскольку инвестиционные возможности отдельных лиц сокращаются, а во время пандемии все больше людей начали инвестировать.

Основная их проблема заключается в том, что у банка могут быть сотни тысяч клиентов, и подготовка индивидуальных индивидуальных предложений – трудоемкий и дорогостоящий подход. Но благодаря новейшим технологиям банки теперь могут использовать возможности искусственного интеллекта для анализа финансового поведения каждого клиента.

Немногие компании предлагают поддержку банкам в поисках персонализированных предложений на основе данных. CrayOnData – один из примеров, который помогает банкам разрабатывать платформы для персонализированных предложений. Помимо этого, есть еще Optimizely и Maya AI, которые также вносят значительный вклад в это дело.

 

Python является одним из самых востребованных языков программирования для разработок систем искусственного интеллекта и решения задач Data Science. Python — это простой в освоении язык, у которого есть множество библиотек машинного обучения (Machine Learning) для написания своих чат-ботов, аудиторских и рекомендательных систем. А практические навыки для создания вышеприведенных систем вы получите на нашем специализированном курсе«PYNN: Введение в Нейронные сети на Python» в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации Data Scientist’ов и IT-специалистов в Москве.

Комментировать

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *