В последнее время именно искусственный интеллект трансформировал банковское дело в том виде, в котором мы его знаем — и речь идет не просто о чат-ботах, используемых для привлечения клиентов онлайн-банкинга. Решения для чат-ботов основаны на типе искусственного интеллекта, известном как обработка естественного языка (NLP), а это лишь одна из многих форм машинного обучения, влияющих на банковское дело.

Согласно Национальному институту бизнес-исследований, сегодня 32% руководителей финансовых учреждений подтверждают использование технологий искусственного интеллекта, таких как прогнозирующая аналитика, механизмы рекомендаций, распознавание голоса и отклик. В этой статье мы рассматриваем некоторые способы применения ИИ для банковского дела, повышения продуктивности, обеспечения безопасности и максимизации эффективности бизнеса для финансовых учреждений.

Видеонаблюдение и видеоаналитика

Безопасность и видеонаблюдение уже давно являются важным ресурсом для раскрытия и предотвращения преступлений в различных условиях финансового бизнеса. Видеонаблюдение используется для мониторинга отдельных общественных отделений, штаб-квартир национальных корпораций и зданий критической инфраструктуры, а также их периметров, парковок, терминалов и прочего.

В то время, как большинство банков полагаются на видеонаблюдение в целях безопасности, они сталкиваются с некоторыми проблемами, связанными с традиционными системами, когда дело доходит до расследования и предотвращения преступлений. Например, идентификация подозреваемых по видео вручную, может быть трудоемкой и времязатратной.

А вот программное обеспечение для анализа видео на основе искусственного интеллекта позволяет банкам преодолеть эти и другие проблемы. Используя методы глубокого обучения, аналитические решения для видеоконтента анализируют видео, идентифицируют появляющиеся объекты. Затем извлекают их и классифицируют, индексируя метаданные, чтобы сделать видео доступным для поиска, действенным и количественным. С возможностями видеоаналитики можно:

  • Фильтровать видео для выявления подозреваемых на основе известных сведений (пол, цвет одежды, направление движения, тип транспортного средства и прочее);
  • Ускорять видеозапись для всестороннего понимания и расследования инцидентов;
  • Запускать оповещения на основе совпадений лиц из базы данных.

Централизованное финансовое учреждение может объединять видеоданные филиалов своих банков, для полного понимания поведенческих тенденций, чтобы оптимизировать обслуживание клиентов, а также создавать безопасные протоколы и схемы зданий. Для крупных финансовых учреждений эти решения могут сэкономить сотни тысяч человеко-часов в год и предотвратить убытки.

Персональное управление финансами

Сегодня ИИ по управлению личными финансами (PFM) претерпел некоторые кардинальные изменения. Одним из мощных приложений PFM, управляемых искусственным интеллектом, является прогноз расходов, который использует личные данные о тратах пользователя для создания точного графика за определенный период.

Преимущества прогноза расходов очевидны. Улучшенный анализ рисков позволяет клиентам и организациям принимать правильные решения. Оппортунистическое прогнозирование увеличивает вероятность выявления и использования редких возможностей. Количество преимуществ точного прогнозирования ограничено только воображением, но в  целом, все сводится к повышению точности прогнозов.

Стоит отметить, что точность прогноза возрастает, когда агрегируется больше данных о клиентских расходах. Но по мере того, как технология становится сложнее, аналитика сможет предоставлять впечатляюще точные прогнозы на длительный период времени.

Обнаружение мошенничества и кибербезопасность

По данным Forbes, затраты на киберпреступность оцениваются в 0,8% от годового мирового ВВП, а мошенничество с кредитными картами - основополагающая растущая проблема. В то же время, кибербезопасность является многогранной дисциплиной, в которой ИИ может иметь серьезное значение для выявления мошенничества. 

Обнаружение мошенничества долгое время было животрепещущим вопросом, представляющим серьезные проблемы: клиенты слишком часто запускали меры по борьбе с махинациями, которых не было. Например, нередко клиенты блокируются со своих учетных записей из-за ложной тревоги, что приводит к разочарованиям и убыткам. Хотя обеспечение безопасности данных клиента — первоочередной приоритет, точное обнаружение мошенничества занимает второе место. 

Искусственный интеллект используется для уменьшения ложных срабатываний и повышения точности определения противоправных действий. Банки все больше полагаются на бизнес-аналитику для повышения производительности и точного выявления махинаций.

Кроме того, приложения ИИ предлагают многочисленные преимущества для безопасности и производительности финансовых учреждений. Возможные решения включают борьбу с отмыванием денег, алгоритмическую торговлю и другие моменты.

Финансовые консультации

Большая подкатегория финансовых услуг и консультаций до сих пор в некоторой степени зависела от спекуляций. Как отмечают исследователи, ИИ — это быстро развивающееся решение, с помощью которого можно улучшить взаимодействие с консультативными бизнес-клиентами и помочь тем стать лучшими для инвесторов. Имея доступ к данным, а также приложения искусственного интеллекта для обработки и визуализации, банки могут предоставить анализ недостаточно используемых данных, предлагая клиентам точные аналитические рекомендации для принятия финансовых решений.

Финансовый анализ на основе ИИ также полезен для консультантов, и его необходимость будет расти по мере развития технологии, позволяя тем, у кого передовые системы и ресурсы данных, превосходить конкурентов.

Искусственный интеллект, как и другие инструменты, является множителем силы — расширяет способности компаний и кругозор пользователей. По мере развития данной технологии, улучшенное восприятие, внимание и логика позволят создавать решения и расширять возможности бизнеса такими способами, которые прежде не существовали. Будь то банки, финансовые учреждения или организации другого типа, ИИ революционизирует способы ведения бизнеса.