Umjetna inteligencija (UI) sve se više afirmira u različitim aspektima suvremenog života, a bankarski sektor nije izuzetak. Upotreba UI tehnologije omogućila je bankama poboljšanje kvalitete svojih usluga i ubrzanje pružanja usluga. Iako je industrija još uvijek u ranoj fazi usvajanja UI-a, stručnjaci predviđaju da će nova generacija doživjeti puni potencijal nedavnih razvoja u strojnom učenju i otvorenim API-ima, među ostalim područjima.
Kako banke koriste UI
Integracija UI-a omogućila je bankama da svojim klijentima pruže pristup širem spektru bankarskih proizvoda i usluga na učinkovit način. To je jedna od ključnih prednosti koje UI donosi industriji. Nadalje, UI pomaže bankama uštedjeti milijune dolara na operativne troškove, omogućavajući im da klijentima ponude primamljivije ponude. Evo nekoliko primjera kako se UI koristi u bankarskom sektoru:
Score klijenata: Sustavi procjene klijenata temeljeni na UI-u automatiziraju odluke o kreditu. Ranije bi procesuiranje zahtjeva za kredit od velikih tvrtki trajalo tjednima. S UI-jem, taj proces sada traje samo oko 7 minuta, bez potrebe za papirologijom. Brzo vrijeme obrade značajan je uspjeh koji poboljšava zadovoljstvo klijenata.
Chatbotovi: Mnoge banke koriste chatbotove kako bi ubrzale proces savjetovanja i smanjile operativne troškove. Međutim, postoji prostor za poboljšanje jer chatbotovi trenutno mogu obrađivati samo ograničen spektar problema klijenata. Ljudska intervencija potrebna je u više od 50% slučajeva.
Antifraudna zaštita i financijsko praćenje: UI se koristi za borbu protiv financijske prijevare analizirajući ponašanje klijenata i pravovremeno obavještavajući banke o bilo kakvoj sumnjivoj aktivnosti. To vrijedi i za individualne i korporativne bankarske klijente.
Bankomati: UI može analizirati opterećenje svakog bankomata i odrediti odgovarajuću količinu gotovine za dopunu. Ova značajka pomaže bankama dodatno optimizirati operativne troškove.
Obrada dokumenata: UI se koristi u nekim bankama za obradu zahtjeva za otvaranje bankovnog računa i druge financijske operacije koje zahtijevaju identifikaciju klijenata. UI može u roku od dvije sekunde izvući oko 70 podataka iz skeniranih dokumenata ili fotografija te potvrditi identitet klijenta na temelju otprilike 15 različitih parametara.
Od procjene rizika do personaliziranih usluga i analize emocija
Iako je UI bio primarno korišten za procjenu kredita, procjenu rizika i chatbotove, njegove primjene u bankarskom sektoru proširile su se na personalizirana iskustva klijenata i analizu emocija. Emocionalne neuronske mreže mogu odrediti razinu zadovoljstva klijenta bankarskim uslugama bez potrebe za anketama.
Personalizirane bankarske usluge predstavljaju obećavajuće područje rasta. Velike banke imaju milijune klijenata i nude stotine bankarskih proizvoda. Međutim, pokušaj da se svim klijentima pruže sve usluge bilo bi neučinkovito. UI rješava taj problem precizno identificirajući usluge ili proizvode za koje je određeni klijent vjerojatno zainteresiran na temelju njihovih podataka. To značajno poboljšava efikasnost banke.
Korištenjem tehnologija strojnog učenja, UI prepoznaje obrasce ponašanja u transakcijama klijenata, što omogućuje personalizirane ponude u stvarnom vremenu. Analizirajući situaciju klijenta, UI može preporučiti proizvode koji odgovaraju njihovim interesima. Primjerice, ako je klijent nedavno potrošio značajnu količinu novca i istražuje kreditne ocjene, to ukazuje na potencijalni interes za kredit. Slično tome, klijent s raspoloživim sredstvima koji istražuje informacije o investicijama na društvenim mrežama možda je zainteresiran za jedan od bankinih investicijskih proizvoda.
UI analizira aktivnosti svakog klijenta na bankovskoj web stranici i mobilnoj aplikaciji te stvara personalizirane profile. Na temelju tih profila, UI prilagođava ponude specifičnih bankarskih proizvoda. Ovaj pristup je posebno privlačan jer ne uključuje ljude u stvaranje profila i preporuke proizvoda.
UI ne samo da koristi banci nego i poboljšava iskustvo klijenata. Može poslužiti kao podsjetnik na određene kupnje koje klijent često obavlja ili čak upozoriti ako unese pogrešan PIN kod. Ova razina proaktivne podrške banke jača vezu s klijentima.
Još jedan važan faktor koji banke moraju uzeti u obzir su kanali koje klijenti preferiraju za bankarske operacije. Mnogi poduzetnici posluju koristeći popularne platforme za razmjenu poruka. Kako bi udovoljile tim preferencijama, banke su implementirale UI ne samo na vlastitim web stranicama i mobilnim aplikacijama, već i na ovim popularnim messengerima.
Lokacijska inteligencija
UI igra ključnu ulogu u odlučivanju gdje otvoriti nove poslovnice banaka. Tehnologija lokacijske inteligencije agregira informacije iz postojećih poslovnica kako bi procijenila potencijalno opterećenje i učinkovitost potencijalnih lokacija. Razmatraju se razni faktori kao što su vrste klijentskih aktivnosti, analiza konkurenata, broj stanovnika, i obrasce prometa. UI bankama pruža preporuke utemeljene na podacima za najprikladnije lokacije poslovnica.
Umjetna inteligencija revolucionira bankarsku industriju poboljšavajući efikasnost, personalizaciju i sigurnost. Kako UI nastavlja evoluirati, banke će otključati još veći potencijal za ispunjenje i premašivanje očekivanja klijenata.
Česta pitanja
The source of the article is from the blog oinegro.com.br