Цифровой банкинг на базе искусственного интеллекта

Будущее финансовой отрасли за цифровым банкингом

Реальный потенциал искусственного интеллекта еще очень далек от своих границ. Человечество только начинает изучать его, но уже добилось огромного прогресса. В частности, машины постепенно интегрируют в финансовую отрасль, создавая новый, цифровой банкинг. Успешное внедрение поможет компаниям повысить качество работы как внутри организации, так и с пользователями. Кроме того, это станет важным шагом для сокращения затрат и оптимизации штата сотрудников.

Цифровой банкинг — не просто тренд, а необходимость

Специалисты Gartner провели исследование, которое показало, что в течение ближайших 5 лет банки будут применять ИИ. По мнению руководителя Al Accenture Digital UK & I Энди Пардо, цифровизацию нужно использовать вдоль цепочки ценности, от первого общения с потенциальным клиентом до предложения дополнительных услуг крупным партнерам, сотрудничающим на протяжении длительного времени.

Фактически, искусственный интеллект — набор специальных алгоритмов, включающих восприятие языка, определения картинки с помощью “зрения”, машинного обучения и т.д. Все эти опции объединяются в облаке, необходимом для накопления и хранения информации. При появлении задачи, сведения запрашиваются из базы и робот получает возможность “слышать”, “видеть”, выполнять работы в рамках своих знаний.

Эти функции приведут к полному преображению финансовой отрасли. Классические банки, которыми человечество пользуется сегодня, кардинально изменятся, либо уйдут в небытие. Главный тренд в сфере — создание структуры самосовершенствования технологий, налаживание взаимодействия между процессами. Таким образом удастся улучшить доверие клиентов и повысить качество сервиса.

В 2015 году специалисты Forrester Research опубликовали отчет, где говорилось, что в ближайшие 5 лет автоматизация сделает невостребованными до 25% профессий. Это освободит людей от рутины, предложив сосредоточиться на творчестве. Финансовые организации уже применяют разработки с искусственным интеллектом. Например, Citibank запустил программу, способную поддерживать ценовые запросы, направляемые трейдерам. Американская компания JPMorgan успешно внедрила приложение COiN, проверяющее документацию на подлинность.

Еще один важный тренд в сфере — бесконтрольное обучение. То есть по сути, пользователь представляет роботу набор данных, но у человека нет ответа на вопрос, каким должен быть конечный результат. Машина изучает его самостоятельно, например, группируя клиентов по особенностям их поведения. В итоге формируется готовая база, позволяющая создать маркетинговую стратегию.

Такая практика прекрасно работает для управления рисками. Компьютер проводит анализ информации и сопоставляет ее с юридическими нюансами или другими сведениями, после чего высказывает свое мнение относительно ситуации. К примеру, HSBC интегрировал искусственный интеллект, чтобы бороться с мошенничеством и отмыванием денег. Банк OCBC обратился к известным разработчикам программного обеспечения, которые подготовят ИИ, способный выявить подозрительные финансовые операции.

Организациям предстоит длительный путь в адаптации к меняющимся реалиям и внедрить новые разработки. Однако прогресс очевиден уже сейчас. Следующий шаг — запуск сервисов, взаимодействующих с частными лицами. Сюда относятся всевозможные чат-боты, роботы-консультанты и другие автоматизированные сервисы работы с клиентом.

Учитывая широкий спектр технических областей, в рамках которых развивается и консультирует Александр Пан, данный ресурс ведется пресс-службой эксперта. В настоящий момент мы постоянно обновляем актуальные темы, входящие в компетенцию Александра - это IT, Искусственный Интеллект, Блокчейн и финансовые разработки. Желаем вам увлекательного чтения и приятного времяпровождения на данном блоге.

Прошлая статья
Обучение искусственных нейронных сетей: ИИ пишет рождественские истории
Цифровой банкинг на базе искусственного интеллекта