Naujienoje svarstoma, kaip dirbtinysis intelektas (AI) keičia bankininkystės ir finansų paslaugų sektorių, atnešdamas didelius pokyčius ir inovacijas. AI 2023 m. padarė žymų pažangą ir tapo iškiliu į temą diskusijų objektu naujienose, verslo ratuose ir profesinio tinklo platformose, tokiose kaip LinkedIn. Nors mūsų dėmesys AI sparčiai auga, mes dar tik paeilgėjome paviršių, atskleisdami AI potencialą.
Finansų paslaugų bendrovės dabar gali pasinaudoti privačiais AI modeliais, kurie suteikia jiems išskirtinius algoritmus, pritaikytus jų konkrečioms poreikiais. AI ne tik bankininkystėje ir finansų paslaugų sektoriuje yra laikinas madas, kaip sako Johnas Trapani, finansinių paslaugų lyderis įmonėje Appian, bet ir galingas įrankis su įvairiais pritaikymo būdais, įskaitant rizikos valdymą, operatyviąją efektyvumą ir klientų patirtį.
AI integravimas į didelio masto darbo procesus yra šiuolaikinis iššūkis, su kuriuo susiduria organizacijos Lietuvoje. Kad sėkmingai įdiegtų AI, šios organizacijos turi giliau suprasti jo naudojimo atvejus ir potencialius rizikos veiksnius, susijusius su jo diegimu.
AI naudojimas gali atrakinti unikalias žinias finansų valdyme, teikiant asmeninius ataskaitas klientams pagal jų investavimo trajektorijas ir rizikos toleranciją. AI varomos sistemos naudoja numatymo modelius analizuodamos kliento kredito istoriją, finansinius ataskaitas ir rinkos tendencijas, teikdamos pritaikytus komentarus, žinias ar prognozes realiu laiku. Ši automatizuota teikimo procedūra užtikrina tikslumą ir reguliarumą.
Darbo procesų ir klientų aptarnavimo veiklos optimizavimas yra kita sritis, kurioje AI gali turėti didelį poveikį. Panaudodami generatyvinį AI, investicinių bankų galimybės gali padidėti iki 35%. Klientų bendravimas dabar gali vykti per internetinius portalus ir AI varomus pokalbių robotus, pakeisdama tradicinius asmeninius susitikimus ir telefoninius pokalbius. AI taip pat didina produktyvumą vidaus komandoms padedant įprastiems darbų, tokiems kaip dokumentų santraukos, teisės aktų projektavimas, informacijos ištraukimas analitikams tyrimai ir rinkti duomenis patikrinimui.
Finansinių nusikaltimų ir rizikos mažinimas yra pagrindinis prioritetas finansų įstaigoms. AI gali padėti stiprinant esamus sistemas, kad būtų geriau atpažįstami sandorių modeliai, duomenų anomalijos ir įtartinos sąsajos tarp asmenų ir subjektų. Taikydamos duomenų agnostinį AI sprendimą, šios įmonės gali prisitaikyti prie nuolat kintančio finansinių nusikaltimų pobūdžio.
Įmonės duomenų privatumas yra svarbus dalykas organizacijoms. Vieši AI modeliai, naudojantys viešus ir klientų duomenis, kelia riziką dalintis konkurentams priklausomais duomenimis. Tačiau procesų automatizavimo platformos, kuriose yra natūralios AI galimybės, leidžia organizacijoms apmokyti savo privačius modelius nerizikuojant privatumu. Turėdamos privačią AI modelį, finansinių paslaugų organizacijos gali užtikrinti, kad jų algoritmai ir duomenys būtų išskirtinai naudojami jų naudai, apsaugant klientų informaciją viso proceso metu.
Sėkmingas AI įdiegimas priklauso nuo duomenų kokybės, žmogaus įsikišimo ir bendradarbiavimo. Nors AI gali padidinti efektyvumą, žmogaus priežiūra yra būtina darbo procesų orkestreavimui ir maksimalaus AI potencialo pasiekimui.
Ankstyvas AI naudojimas suteikia finansinių paslaugų organizacijoms konkurencinį pranašumą. Kadangi AI taikymai toliau plėtojasi, įmonės, kurios anksčiau priims šią technologiją, turės pranašumą prieš savo konkurentus. Strateginis ir apgalvotas įdiegimas yra pagrindinis maksimalių naudos iš AI bankininkystės ir finansų paslaugų sektoriuje raktas.