Останнім часом саме штучний інтелект трансформував банківську справу в тому вигляді, в якому ми її знаємо — і мова йде не просто про чат-боти, що використовуються для залучення клієнтів онлайн-банкінгу. Рішення для чат-ботів засновані на типі штучного інтелекту, відомому як обробка природної мови (NLP), а це лише одна з багатьох форм машинного навчання, які впливають на банківську справу.

Згідно Національному інституту бізнес-досліджень, сьогодні 32% керівників фінансових установ підтверджують використання технологій штучного інтелекту, таких як прогнозуюча аналітика, механізми рекомендацій, розпізнавання голосу та відгук. У цій статті ми розглядаємо деякі способи застосування ШІ для банківської справи, підвищення продуктивності, забезпечення безпеки і максимізації ефективності бізнесу для фінансових установ.

Відеоспостереження і відеоаналітика

Безпека і відеоспостереження вже давно є важливим ресурсом для розкриття і запобігання злочинів в різних умовах фінансового бізнесу. Відеоспостереження використовується для моніторингу окремих громадських відділень, штаб-квартир національних корпорацій та будівель критичної інфраструктури, а також їх периметрів, парковок, терміналів та іншого.

У той час, як більшість банків покладаються на відеоспостереження з метою безпеки, вони стикаються з деякими проблемами, пов'язаними з традиційними системами, коли справа доходить до розслідування і запобігання злочинів. Наприклад, ідентифікація підозрюваних у відео вручну, може бути трудомісткою и часозатратною.

А ось програмне забезпечення для аналізу відео на основі штучного інтелекту дозволяє банкам подолати ці та інші проблеми. Використовуючи методи глибокого навчання, аналітичні рішення для відеоконтенту аналізують відео, ідентифікують об'єкти, що з'являються. Потім витягують їх та класифікують, індексуючи метадані, щоб зробити відео доступним для пошуку, дієвим та кількісним. З можливостями відеоаналітики можна:

  • Фільтрувати відео для виявлення підозрюваних на основі відомих даних (стать, колір одягу, напрямок руху, тип транспортного засобу та інше);
  • Прискорювати відеозапис для всебічного розуміння і розслідування інцидентів;
  • Запускати оповіщення на основі збігів облич з бази даних.

Централізована фінансова установа може об'єднувати відеодані філій своїх банків, для повного розуміння поведінкових тенденцій, щоб оптимізувати обслуговування клієнтів, а також створювати безпечні протоколи і схеми будівель. Для великих фінансових установ ці рішення можуть заощадити сотні тисяч людино-годин на рік і запобігти збиткам.

Персональне управління фінансами

Сьогодні ШІ з управління особистими фінансами (PFM) зазнав деяких кардинальних змін. Одним із потужних додатків PFM, керованих штучним інтелектом, є прогноз витрат, який використовує особисті дані про витрати користувача для створення точного графіка за певний період.

Переваги прогнозу витрат очевидні. Покращений аналіз ризиків дозволяє клієнтам і організаціям приймати правильні рішення. Опортуністичне прогнозування збільшує ймовірність виявлення і використання рідкісних можливостей. Кількість переваг точного прогнозування обмежена тільки уявою, але в цілому, все зводиться до підвищення точності прогнозів.

Варто відзначити, що точність прогнозу зростає, коли агрегується більше даних про клієнтські витрати. Але по мірі того, як технологія стає складніше, аналітика зможе надавати вражаюче точні прогнози на тривалий період часу.

Виявлення шахрайства та кібербезпека

За даними Forbes, витрати на кіберзлочинність оцінюються в 0,8% від річного світового ВВП, а шахрайство з кредитними картками — основна зростаюча проблема. У той же час, кібербезпека є багатогранною дисципліною, в якій ШІ може мати серйозне значення для виявлення шахрайства.

Виявлення шахрайства довгий час було актуальним питанням, яке представляло серйозні проблеми: клієнти занадто часто запускали заходи по боротьбі з махінаціями, яких не було. Наприклад, нерідко клієнти блокуються зі своїх облікових записів через помилкові тривоги, що призводить до розчарувань та збитків. Хоча забезпечення безпеки даних клієнта — першочерговий пріоритет, точне виявлення шахрайства займає друге місце.

Штучний інтелект використовується для зменшення помилкових спрацьовувань і підвищення точності визначення протиправних дій. Банки все більше покладаються на бізнес-аналітику для підвищення продуктивності і точного виявлення махінацій.

Крім того, додатки ШІ пропонують численні переваги для безпеки і продуктивності фінансових установ. Можливі рішення включають боротьбу з відмиванням грошей, алгоритмічну торгівлю та інші моменти.

Фінансові консультації

Велика категорія фінансових послуг та консультацій досі в деякій мірі залежала від спекуляцій. Як відзначають дослідники, ШІ — це рішення, що швидко розвивається, за допомогою якого можна поліпшити взаємодію з консультативними бізнес-клієнтами та допомогти тим стати кращими для інвесторів. Маючи доступ до даних, а також додатки штучного інтелекту для обробки та візуалізації, банки можуть надати аналіз даних, що недостатньо використовуються, пропонуючи клієнтам точні аналітичні рекомендації для прийняття фінансових рішень.

Фінансовий аналіз на основі ШІ також корисний для консультантів, та його необхідність буде рости по мірі розвитку технології, дозволяючи тим, у кого передові системи і ресурси даних, перевершувати конкурентів.

Штучний інтелект, як і інші інструменти, є множником сили — розширює можливості підприємств і кругозір користувачів. З розвитком даної технології, покращене сприйняття, увага та логіка дозволять створювати рішення та розширювати можливості бізнесу такими способами, які раніше не існували. Чи то банки, фінансові установи або організації іншого типу, ШІ революціонізує способи ведення бізнесу.