چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر صنعت خدمات مالی است

صنعت خدمات مالی وارد مرحله هوش مصنوعی (AI) ماراتن دیجیتال شده است ، سفری که با ظهور اینترنت آغاز شد و سازمان ها را در طی چندین مرحله از دیجیتالی سازی انجام داده است. ظهور هوش مصنوعی باعث اختلال در فیزیک صنعت می شود ، اوراق قرضه ای را که مؤلفه های مؤسسات مالی سنتی را در کنار هم قرار داده و درهای نوآوری های بیشتر و مدلهای عملیاتی جدید را باز می کند ، تضعیف می کند.

هوش مصنوعی حوزه ای از علوم رایانه است که بر ایجاد ماشین های هوشمند تأکید می کند که مانند انسان کار می کنند و کارهایی را انجام می دهند. این دستگاه ها قادر به آموزش خود ، سازماندهی و تفسیر اطلاعات هستند تا بر اساس این اطلاعات پیش بینی کنند. بنابراین به بخش اساسی فناوری در صنعت بانکداری ، خدمات مالی و بیمه (BFSI) تبدیل شده و نحوه ارائه محصولات و خدمات را تغییر می دهد.

چرا هوش مصنوعی در بانک ها؟چرا حالا؟

هوش مصنوعی در حال تغییر کیفیت محصولات و خدماتی است که صنعت بانکی ارائه می دهد. نه تنها روشهای بهتری را برای رسیدگی به داده ها و بهبود تجربه مشتری فراهم کرده است ، بلکه فرآیندهای سنتی را نیز ساده ، پیشرفته و تعریف مجدد کرده است تا آنها را کارآمدتر کند.

با در دسترس بودن فناوری هایی مانند هوش مصنوعی ، داده ها به ارزش ترین دارایی در یک سازمان خدمات مالی تبدیل شده اند. اکنون بیش از هر زمان دیگری ، بانک ها از راه حل های نوآورانه و مقرون به صرفه آگاه هستند و می فهمند که اندازه دارایی اگرچه مهم است ، اما دیگر به خودی خود برای ایجاد یک تجارت موفق کافی نخواهد بود.

در عوض ، موفقیت شرکت های BFSI اکنون با توانایی آنها در استفاده از فناوری برای مهار قدرت داده های خود برای ایجاد محصولات و خدمات نوآورانه و شخصی اندازه گیری می شود.

رانندگان اختلال در AI در بانکداری چیست؟

• انفجار داده ها (داده های بزرگ): انفجار بازار بزرگ داده ها به دلیل تغییر انتظارات مشتریان ، تأثیر عمده ای در صنعت بانکی داشته است. اکنون مشتریان در سطح دیجیتالی تر با بانک های خود در تعامل هستند و علاوه بر داده های ساخت یافته سنتی به عنوان مثال. داده های معامله ای ، سازمان ها امروزه حجم زیادی از داده های بدون ساختار مانند ایمیل ، پیام های متن و صوتی ، تصاویر و فیلم ها را از طریق خدمات مشتری ، سیستم عامل های رسانه های اجتماعی و سایر رسانه های جمع آوری داده ها جمع می کنند. با استفاده از داده های بزرگ ، بانک ها اکنون قادر به ارائه خدمات شخصی تر هستند. سازمان های بانکی از دیدگاه 360 درجه ای از تعامل مشتری با برند استفاده می کنند ، از جمله داده های شخصی اصلی ، تاریخ معاملات و تعامل رسانه های اجتماعی برای اطلاع رسانی فرآیندهای تصمیم گیری خود.
• در دسترس بودن زیرساخت ها (رایانه های سریع ، سخت افزار ، نرم افزار ، ابر): انفجار فناوری ابر و همچنین منابع محاسباتی بالا و در دسترس بودن زیرساخت ها ، امکان پردازش سریع داده های بزرگ را با هزینه های پایین تر و کارآیی در مقیاس پذیری فراهم می کند. این بدان معناست که سازمان ها بیش از هر زمان دیگری آماده استفاده از هوش مصنوعی هستند.·
• الزامات نظارتی: بانکها برای ارائه گزارش های دقیق به موقع ، تحت نظارت زیادی قرار دارند تا گزارش های دقیق را انجام دهند تا تعهدات نظارتی خود را انجام دهند. فرآیندهای انطباق نظارتی نیاز به جمع آوری داده ها از سیستم های مختلف منبع دارند. راه حل های محور AI فرصتی برای رفع برخی از چالش های سیستم های مالی امروز با اتوماسیون فرآیندهای جمع آوری داده ها ، بهبود سرعت و کیفیت تصمیمات و تقویت آمادگی سازمان برای انجام تعهدات مربوط به انطباق نظارتی فراهم می کند. توسعه مداوم هوش مصنوعی به طور اساسی عملیات جبهه و پشتی مؤسسات مالی را تغییر خواهد داد. گسترش هوش مصنوعی همچنین به تنظیم مقررات دیرینه و تغییرات اساسی در ساختار فعلی بازارهای مالی جهانی نیاز دارد. این تغییر فرصتی برای تیم های انطباق برای سرمایه گذاری استراتژیک در فن آوری های جدید به منظور این است که بانک ها بتوانند آینده بیشتری پیدا کنند.
• رقابت: بانک ها به طور مداوم با همتایان خود در صنعت و اخیراً با فین تک ها برای ارائه بهترین خدمات به مشتریان خود در حال رقابت هستند. فناوری در این فضا به عاملی متمایز تبدیل شده است زیرا سازمان ها از فناوری های پیشرفته موجود برای جمع آوری حجم وسیعی از داده های خود بهره می برند. در نتیجه، بانک ها از هوش مصنوعی برای بهینه سازی خدمات فعلی، ارائه پیشنهادات جدید به بازار و ارائه تجربه شخصی تر برای مشتریان خود استفاده می کنند.

عوامل ذکر شده در بالا به طور مداوم در حال تغییر هستند و ارزش ها و فرصت های جدیدی را برای کسب و کارها به ارمغان می آورند تا به طور موثر از مزایای ارائه شده توسط هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. بازار BFSI در موقعیت ایده آلی قرار دارد تا بخشی از این اختلال باشد و در سفر تحول دیجیتال خود پیشرفت کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بخش بانکداری

ما در حال حاضر شاهد چندین حوزه در خدمات بانکی هستیم که از این فناوری مخرب استفاده می کنند. موارد زیر برخی از موارد استفاده است که هوش مصنوعی بیشترین تأثیر را در صنعت BFSI داشته است.

• چت ربات ها: چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی که با پردازش زبان طبیعی (NLP) ترکیب شده اند، 24/7 با مشتریان تعامل و تعامل دارند و مکالمات آنلاین را بهبود می بخشند. علاوه بر پاسخ های معمولی به سؤالات مشتریان برای کمک به آنها در کار با جزئیات حساب خود، ربات های چت اکنون می توانند به باز کردن حساب های جدید و هدایت شکایات به واحدهای خدمات مشتری مناسب کمک کنند.
• تشخیص و پیشگیری از تقلب: تا همین اواخر، بانک ها به سیستم های نظارت بر تراکنش های سنتی و مبتنی بر قانون ضد پولشویی (AML) و غربالگری نام که تعداد زیادی از موارد مثبت کاذب را تولید می کنند، متکی بودند. با افزایش هشداردهنده جرایم مرتبط با کلاهبرداری و الگوهای کلاهبرداری در حال تغییر، اجزای هوش مصنوعی پیشرفته به سیستم های موجود اضافه می شوند تا امکان شناسایی الگوهای تراکنش هایی که قبلاً شناسایی نشده بودند، ناهنجاری های داده ها و روابط مشکوک بین افراد و نهادها را ممکن می سازد.

این امکان یک رویکرد پیشگیرانه تر را فراهم می کند، جایی که هوش مصنوعی برای جلوگیری از تقلب قبل از وقوع آن استفاده می شود، برخلاف رویکرد واکنشی سنتی برای تشخیص تقلب.

• مدیریت ارتباط با مشتری: مدیریت ارتباط با مشتری یک عامل مهم برای بانک ها است. بانک ها در حال حاضر خدمات شخصی سازی شده تر 24/7 را به مشتریان فردی ارائه می کنند، مانند ارائه ویژگی های تشخیص چهره و فرمان صوتی برای ورود به برنامه های مالی.

بانک ها همچنین برای تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری مشتری و انجام خودکار تقسیم بندی مشتری ، از هوش مصنوعی استفاده می کنند که امکان بازاریابی هدفمند و بهبود تجربه و تعامل مشتری را فراهم می کند.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: ظهور یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی در پیش بینی و پیش بینی دقیق را باز کرده است. تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی برای پیش بینی درآمد ، پیش بینی قیمت سهام ، نظارت بر ریسک و مدیریت پرونده اعمال می شود. افزایش نمایی در داده های جمع آوری شده در بهبود عملکرد مدل ها بسیار مهم بوده است و در نتیجه کاهش تدریجی در سطح مداخله انسان مورد نیاز است.
• مدیریت ریسک اعتباری: از آنجا که تنظیم کننده ها همچنان به نظارت بر مدیریت ریسک توجه می کنند ، موسسات مالی موظفند مدل ها و راه حل های قابل اطمینان تری را تدوین کنند. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک اعتباری به ویژه در FinTech و بازار بانکداری دیجیتال محبوبیت بیشتری کسب می کند.

هوش مصنوعی برای تعیین اعتبار وام گیرنده تسهیلات با استفاده از داده ها برای پیش بینی احتمال پیش فرض که به بهبود صحت تصمیمات اعتباری کمک می کند ، استفاده می شود. در نتیجه ، بازار به جای قضاوت متخصص ، به سمت وام های محور بینش حرکت می کند ، که به حداکثر رساندن رد مشتریان پرخطر و به حداقل رساندن رد مشتریان معتبر و همچنین کاهش ضررهای اعتباری که توسط موسسات مالی وارد شده است ، کمک می کند.

چه بعدی برای نیجریه؟

مشابه روندهای جهانی ، بازار نیجریه توسط فناوری هوش مصنوعی بسیار مختل شده است. اگرچه این سفر هنوز در مراحل ابتدایی خود است ، رهبران اجرایی BFSI ها شروع به تحقق پتانسیل هوش مصنوعی می کنند و گام ها برای تسریع در این تحول انجام می شوند.

در Deloitte ، ما به مشتریان خود ، از جمله مؤسسات مالی ، در این سفر برای تبدیل شدن به یک سازمان بینش محور (IDO) با ایجاد تغییرات سازمانی در جنبه های مختلف تجارت از جمله استراتژی ، مردم ، فرآیند ، داده ها و فناوری کمک می کنیم که هر کدام بایدبرای دستیابی به این هدف تراز کنید.