AI je postigao značajan napredak u 2023. godini i postao je istaknuta tema rasprave u vijestima, poslovnim krugovima i profesionalnim mrežama poput LinkedIna. Međutim, iako je postao sve popularniji, tek smo zagrebali površinu potencijala AI-ja.
Financijske tvrtke sada mogu koristiti privatne AI modele koji im pružaju ekskluzivne algoritme prilagođene njihovim specifičnim potrebama. Prema Johnu Trapaniju, vodećem stručnjaku za financijske usluge u Appianu, AI nije tek prolazni trend u bankarskoj i financijskoj industriji, već snažan alat s raznovrsnom primjenom, uključujući upravljanje rizicima, operativnu učinkovitost i korisničko iskustvo.
Integracija AI-ja u radne procese u velikoj mjeri trenutni je izazov s kojim se suočavaju organizacije u Australiji. Da bi uspješno implementirale AI, te organizacije moraju produbiti svoje razumijevanje slučajeva upotrebe AI-ja i potencijalnih rizika povezanih s njegovom primjenom.
Korištenje AI-ja može otključati jedinstvene uvide u financijsko upravljanje pružajući personalizirane izvještaje klijentima na temelju njihovih investicijskih trajektorija i rizikove tolerancije. AI pogonjeni sustavi koriste prediktivne modele za analizu klijentove kreditne povijesti, financijskih izvještaja i trendova na tržištu, pružajući prilagođene komentare, uvide ili prognoze u stvarnom vremenu. Ova automatizirana isporuka jamči preciznost i redovitost.
Osiguravanje operativnih i korisničkih aktivnosti usluge još je jedno područje gdje AI može imati značajan utjecaj. Iskorištavanjem generativnog AI-ja, investicijske banke potencijalno mogu povećati produktivnost svojih front-officea do 35%. Komunikacija s klijentima sada može se odvijati putem online portala i AI pogonjenih chatbotova, zamjenjujući tradicionalne osobne sastanke i telefonske pozive. AI također poboljšava produktivnost internih timova pomažući u zadacima poput sažimanja dokumenata, izrade pravnih ugovora, izvlačenju informacija za analitičare istraživače te prikupljanju detalja za upitnike o provjeri valjanosti.
Smanjivanje financijskog kriminala i rizika najviši je prioritet za financijske tvrtke. AI može pomoći poboljšanjem postojećih sustava kako bi bolje identificirali transakcijske obrasce, anomalije podataka i sumnjive odnose između pojedinaca i subjekata. Implementacijom rješenja za AI neovisna o podacima, ove tvrtke mogu prilagoditi se stalno mijenjajućoj prirodi financijskih zločina.
Privatnost podataka tvrtke kritična je briga za organizacije. Javni AI modeli, koji koriste javne i korisničke podatke, predstavljaju rizik dijeljenja vlasničkih podataka s konkurentima. Međutim, platforme za automatizaciju procesa koje uključuju domaće AI sposobnosti omogućavaju organizacijama da treniraju svoje vlastite privatne modele bez ugrožavanja privatnosti. S privatnim AI modelom, financijske usluge organizacije mogu osigurati da se njihovi algoritmi i podaci koriste isključivo za njihovu korist, štiteći informacije o klijentima tijekom cijelog procesa.
Uspješna implementacija AI-a ovisi o kvaliteti podataka, ljudskom intervenciji i suradnji. Iako AI može poboljšati učinkovitost, ljudski nadzor je ključan za orkestraciju procesa i maksimiziranje potencijala AI-a.
Rani usvoj AI-a daje financijskim uslugama organizacijama konkurentsku prednost. Dok se primjene AI-a nastavljaju širiti, tvrtke koje prije prihvate ovu tehnologiju imat će prednost pred svojim konkurentima. Strateška i promišljena implementacija ključna je za maksimiziranje koristi od AI-a u bankarskoj i financijskoj industriji.
Česta pitanja (FAQ)
1. Koja je uloga AI-a u bankarskoj i financijskoj industriji?
AI ima ključnu ulogu u različitim aspektima bankarske i financijske industrije, uključujući upravljanje rizicima, operativnu učinkovitost, korisničko iskustvo i borbu protiv financijskog kriminala.
2. Kako AI pruža jedinstvene uvide u financijsko upravljanje?
AI-pogonjeni sustavi koriste prediktivne modele za analizu kreditne povijesti klijenta, financijskih izvještaja i trendova na tržištu. Na temelju te analize, prilagođeni komentari, uvidi ili prognoze dostavljaju se klijentima u stvarnom vremenu.
3. Kako AI optimizira operativne i korisničke aktivnosti?
AI zamjenjuje tradicionalne osobne sastanke i pozive telefonom online portalima i chatbotovima na AI-u, omogućujući učinkovitu komunikaciju s klijentima. Također pomaže u sažimanju dokumenata, izradi pravnih ugovora, izvlačenju informacija za istraživače te prikupljanju detalja za upitnike o provjeri valjanosti.
4. Kako AI ublažava rizik i financijski kriminal?
AI poboljšava postojeće sustave identificiranjem transakcijskih obrazaca, podataka anomalija i sumnjivih odnosa između pojedinaca i subjekata. To pomaže financijskim tvrtkama ostati ispred financijskih zločina i prilagoditi se njihovoj evoluciji.
5. Kako organizacije mogu zaštititi svoje vrijedne podatke prilikom korištenja AI-a?
Platforme za automatizaciju procesa s domaćim AI sposobnostima omogućavaju organizacijama da obuče vlastite privatne modele bez dijeljenja vlasničkih podataka s konkurentima. To osigurava privatnost podataka i kontrolu.
6. Koja je važnost ljudske intervencije u implementaciji AI-a?
Ljudski nadzor i suradnja su ključni za optimizaciju potencijala AI-a. Suradnja između ljudi i AI-a potiče snažnu i preciznu orkestraciju procesa, što vodi do maksimalne učinkovitosti.
7. Koje su prednosti ranog usvajanja AI-a u bankarskoj i financijskoj industriji?
Rani usvojenici stječu konkurentsku prednost koristeći AI za poboljšanje operativne učinkovitosti, unaprjeđenje korisničke usluge, ublažavanje rizika i ostajanje ispred konkurencije u sve više AI vođenom okruženju.
Proširujući temu raspravljanu u članku, zaronimo dublje u industriju i tržišne prognoze vezane uz AI u bankarskoj i financijskoj industriji.
Globalna veličina tržišta AI-a u financijskoj industriji očekuje se da će do 2026. godine doseći 26,41 milijardu dolara, rastući po stopi od 35,2% tijekom razdoblja prognoze. Taj rast potaknut je povećanom potražnjom za AI rješenjima za poboljšanje operativne učinkovitosti, unapređenje korisničkog iskustva i ublažavanje rizika.
Jedan od ključnih faktora koji potiču usvajanje AI-a u industriji je potreba za unaprijeđenjem upravljanja rizicima. AI-pogonjeni modeli mogu analizirati ogromne količine podataka kako bi identificirali potencijalne rizike i anomalije, omogućujući financijskim institucijama donošenje informiranih odluka i smanjenje vjerojatnosti prijevara ili financijskih zločina. To je posebno važno u eri gdje su sigurnosne prijetnje i financijski zločini postaju sve sofisticiraniji.
Osim toga, AI transformira korisničku uslugu u financijskoj industriji. Uz pomoć AI pogonjenih chatbotova i virtualnih asistenata, banke i druge financijske institucije mogu pružiti personaliziranu, stvarno-vremensku podršku svojim klijentima. To ne samo da poboljšava zadovoljstvo korisnika, već i smanjuje troškove automatizacijom rutinskih zadataka i upita.
Integracija AI-a u bankeove radne procese nije bez izazova. Jedan od glavnih problema je nedostatak razumijevanja i stručnosti u AI tehnologijama među organizacijama. Mnoge financijske uslužne tvrtke još su uvijek u početnim fazama istraživanja AI-a i mogu se suočiti s poteškoćama u identificiranju pravih slučajeva upotrebe i implementaciji.
The source of the article is from the blog crasel.tk