ИИ протягивает руку

Финансовые компании активно используют потоки данных и комплексную IT-инфраструктуру и работают в постоянно меняющейся регуляторной среде, поэтому инновации по управлению данными с помощью ИИ для них будут наиболее востребованы. Однако в этой связи возможны определенные риски, которыми необходимо управлять. Ниже приведены примеры областей применения, где будут полезны подобные разработки

  1. Гиперперсонализация в маркетинге и клиентском опыте. Благодаря альтернативным данным машинное обучение может прогнозировать поведение клиентов и повышать конверсию. Сообщения клиентам могут быть составлены индивидуально в зависимости от профиля личности, убеждений/веры, политических взглядов, покупательского поведения и предпочитаемого вида коммуникации. Эти сообщения будут восприниматься как написанные человеком.
  2. Более эффективные и соответствующие требованиям практики взыскания долгов. Модели обработки естественного языка (NLPNatural Language Processing) обеспечат более эффективную коммуникацию с неплательщиками по займам, позволят снизить количество ошибок, жалоб и судебных исков. ИИ будет анализировать взаимодействия с клиентом, отмечать разговоры, по которым предстоит принять действия, и позволит коллекторам действовать максимально эффективно и корректно.
  3. Улучшенные процессы оценки платежеспособности заемщика, выдачи кредита и риск-менеджмента. Использование машинного обучения и нейросети снизит уровень убыточности. Модели прогнозирования позволят произвести скоринг в режиме реального времени и оценить вероятность повышенной кредитной нагрузки. NLP будет использован для подготовки необходимых документов, что ускорит процесс выдачи кредита и даст возможностькредитору вложить капитал быстрее и эффективнее.
  4. В высокой степени персонализированные и доступные финансовые консультации. Соблюдая интересы организации, ИИ будет осуществлять мониторинг клиентов, рекомендовать инвестиции, проводить сделки и составлять финансовые планы на основании индивидуальных обстоятельств/предпочтений.
  5. Внедрение автоматизированных B2B-платежей.Инструменты ИИ ускорят проведение платежей B2B благодаря усовершенствованной процедуре сверки, при которой платежи автоматически сравниваются с выставленными счетами, тем самым сокращается число процессов, проводимых вручную.
  6. Модернизация и расширение инфраструктуры. Возможности ИИ в кодировании ускорят процессы цифровой трансформации в банках, включая оптимизацию работы дата-центров и миграцию приложений в публичные и частные облака, что поможет снизить затраты. No-code-разработчики будут создавать сложное программное обеспечение, используя повседневный язык.
  7. Защита от фрода. Состязательное машинное обучение (тип генеративного ИИ, который представляет собой тренировку двух моделей ИИ друг на друге) будет использовано, чтобы улучшать процесс выявления мошенничества и принимать действия по борьбе с ним.
  8. Регуляторная отчетность (и другие практики управленческой деятельности). ИИ позволит неспециалистам составлять отчеты (управленческие и регуляторные), включающие в себя вопросы, которые до недавнего времени были в зоне ответственности экспертов. ИИ также практически нивелирует затраты времени на анализ рынка, анализ данных, распознавание образов и другие процедуры, производимые вручную.
  9. Усиленная защита персональных данных. Генеративный ИИ будет использован для создания синтетического набора данных, близкого к реальным данным, в целях соблюдения регуляторных норм по конфиденциальности. Вместо использования клиентских данных, которые не могут быть разглашены в соответствии с законами/нормами, будут созданы иные, подходящие для общего доступа.

Необходимо управлять связанными с ИИ рисками, в результате чего его внедрение может происходить медленнее, чем ожидалось. Финансовым организациям нужно будет следить за возможными программными ошибками, уязвимостью к кибератакам, предвзятостью, вопросами юридической ответственности за решения ИИ и недостаточным отслеживанием (среди прочих рисков) рисков в области ИИ.

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «Банковское обозрение», подробнее в Правилах сервиса
Анализ
×