Vat dit blogbericht samen met:
Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een enorme belangstelling bij financiële dienstverleners en banken. Door slimmere toepassingen te leveren die menselijke intelligentie kunnen simuleren, ontwricht AI in rap tempo bestaande bedrijfsmodellen en transformeert het elke functie – van kredietverlening en operationele processen tot klantenservice.
De afgelopen tien jaar zijn niche-startups die AI-technologieën gebruiken snel opgekomen en hebben ze de krantenkoppen gehaald, een plek die voorheen alleen was voorbehouden aan eeuwenoude giganten.
Er heerst dan ook enorm veel enthousiasme over de mogelijkheden en kansen die AI biedt voor de financiële dienstverlening. Maar zijn financiële dienstverleners er wel echt klaar voor om van deze kansen te profiteren? De sector is doorgaans een van de eerste die technologische doorbraken omarmt, en AI/ML-gestuurde automatisering en geavanceerde innovaties bieden nu al een cruciaal concurrentievoordeel dat bepaalt wie wint en wie achterblijft.
Nu 72 procent van de financiële professionals AI ziet als een probleemoplosser in de sector, verhogen financiële bedrijven hun investeringen in AI. Er valt echter nog veel te ontdekken. Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste toepassingen van AI/ML in de financiële wereld die de veranderingen in de financiële sector momenteel aanjagen.
Banken en financiële instellingen zijn dol op data. Ze registreren enorme hoeveelheden goed gelabelde data voor doeleinden zoals wettelijke vereisten en fraudebestrijding. Daarnaast verwerken ze uitgebreide externe data afkomstig van derden, zoals gegevens over kredietgeschiedenis.
Deze enorme goudmijn aan klant- en transactiegegevens versnelt de mogelijkheden voor analyses en machine learning voor deze organisaties. De nauwkeurigheid van AI/ML-algoritmen is direct gerelateerd aan de hoeveelheid invoergegevens. Beveiliging is een cruciaal aandachtspunt, aangezien organisaties met gevoelige financiële gegevens werken.
Frauduleuze transacties blijven een grote kostenpost voor banken. Alleen al in de VS verliezen banken jaarlijks meer dan 2 miljard dollar door fraude. Cyberfraude neemt wereldwijd toe in frequentie en ernst. Neurale netwerken, met hun opmerkelijke vermogen om betekenis te ontlenen aan complexe of onnauwkeurige gegevens, kunnen worden gebruikt om frauduleuze trends te detecteren die te complex zijn om door mensen of andere computertechnieken te worden opgemerkt.
Dit heeft brede toepassingen in het identificeren van potentiële fraude en het voorschrijven van corrigerende maatregelen voordat deze te ernstig worden. Machine learning-platformen kunnen worden gebruikt om netwerkdata te analyseren, op waarschijnlijkheid gebaseerde berekeningen te maken en verdachte activiteiten te detecteren voordat deze schade kunnen toebrengen aan financiële instellingen.
Banken gebruiken AI-gebaseerde kredietrisicobeoordeling om de kans op wanbetaling beter in te schatten. Machine learning- en AI-algoritmen kunnen een breed scala aan factoren als input gebruiken en een score genereren die de waarschijnlijkheid van wanbetaling aangeeft. Zo helpt ZestFinance, de ontwikkelaar van het AI-gestuurde Zest Automated Machine Learning (ZAML)-platform, bedrijven bij het beoordelen van kredietnemers met weinig tot geen kredietinformatie of -geschiedenis en biedt het geautomatiseerde acceptatieoplossingen die risico's beter voorspellen en verliezen beperken.
Een vergelijkbaar platform en een toonaangevende tool in de branche is ' Datarobot '. Het platform biedt vooraf gebouwde algoritmen, functies en geautomatiseerde machine learning-oplossingen om nauwkeurigere kredietmodellen te bouwen, waardoor het voor bedrijven in alle sectoren gemakkelijk wordt om de mogelijkheden van machine learning en deep learning met AI-technologie te benutten.
Banken en financiële dienstverleners hebben toegang tot grote hoeveelheden transactie-, gedrags- en demografische gegevens over consumenten. AI/ML-algoritmes kunnen deze gegevens snel doorzoeken om ze te categoriseren en te segmenteren. Vervolgens kunnen banken hun campagnes optimaliseren met gerichte, tijdige en relevante aanbiedingen. Hierdoor kunnen banken een hoger rendement op hun marketinguitgaven behalen en een betekenisvolle relatie met hun klanten opbouwen.
De behoeften en gewoonten van elke klant verschillen. Met behulp van AI-gebaseerde, klantgerichte modellen kunnen financiële instellingen hypergepersonaliseerde aanbiedingen op maat maken voor hun klanten.
Benieuwd naar meer toepassingsmogelijkheden van Analytics voor de banksector?
Lees hoe u kredietrisico's kunt beheersen, de omzet kunt verhogen en waarde kunt creëren met behulp van analyses in de bank- en financiële sector.
Banken maken hoge kosten voor klantenservice, zoals het afhandelen van klantvragen en -klachten. Digitale assistenten, zoals conversationele bots met AI-technologie, zijn steeds beter geworden in het interpreteren van menselijke taal en het intelligent communiceren met klanten. Dit kan de klantervaring verbeteren en tegelijkertijd de kosten van de klantenservice verlagen.
AI kan banken helpen de belasting van hun callcenter te verminderen door klanten zelfserviceopties en -oplossingen aan te bieden. Daarnaast geven de AI-gestuurde chatbots gebruikers ook weloverwogen aanbevelingen en helpen ze bij andere dagelijkse financiële beslissingen. Voor grote bedrijven zal dit de werkdruk van het afhandelen van reguliere klantklachten en -vragen verlichten, waardoor het team aan de frontlinie meer tijd en energie kan besteden aan het afhandelen van complexere klantvragen.
Wells Fargo heeft onlangs een chatbot getest op het Facebook Messenger-platform die direct kan reageren op vragen van klanten, zoals informatie over rekeningsaldi en de locatie van geldautomaten. Dit belooft de instelling klantgerichter te maken en een complete ervaring te bieden.
Dankzij AI-technologieën ontdekken bedrijven nieuwe en kosteneffectieve manieren om hun bedrijfsvoering te beheren. Regelgevingsaudits vormen een belangrijk onderdeel van de financiële dienstverlening. Robotic Process Automation (RPA), aangedreven door AI-technologie, kan de menselijke inspanningen bij het analyseren en lezen van omvangrijke contractdocumenten ondersteunen. Dit heeft verstrekkende gevolgen voor de hele sector en helpt tijd en moeite te besparen, terwijl het tegelijkertijd de menselijke inspanningen in het hele proces versterkt.
Door AI aangedreven computers kunnen grote, complexe datasets sneller en efficiënter analyseren dan mensen. De daaruit voortvloeiende algoritmische handelsprocessen automatiseren transacties en besparen waardevolle tijd.
Een van de oplossingen van Kavout is de Kai Score, een door AI aangedreven aandelenranglijst. De Kai Score analyseert enorme hoeveelheden data, zoals SEC-documenten en koerspatronen, en vat deze informatie samen in een numerieke rangorde voor aandelen. Hoe hoger de Kai Score, hoe groter de kans dat het aandeel beter presteert dan de markt.
Tegenwoordig eisen klanten slimmere, handigere en veiligere manieren om toegang te krijgen tot hun geld, het uit te geven, te sparen en te beleggen. Dit vermogen om, in zekere zin, de toekomst te zien, biedt financiële instellingen een enorm potentieel voordeel om productievere bedrijfsvoering te realiseren, betere klantbetrokkenheid via meer platforms te bewerkstelligen en risico's op een hoger niveau te identificeren en aan de regelgeving te voldoen.
Analytische oplossingen voor de bank- en financiële sector
Zoekt u een analyseoplossing die aansluit op uw specifieke bedrijfsbehoeften? Kies uit ons aanbod en neem contact met ons op.
AI en machine learning bieden financiële bedrijven een enorme kans om eersteklas klantenservice te bieden, administratieve en operationele kosten te verlagen, fraude op te sporen en te bestrijden voordat deze ernstige gevolgen heeft, en succesvolle strategieën te ontwikkelen voor omzetgroei.
Organisaties beschouwen data als een van hun essentiële activa en – mits verstandig gebruikt – kan het winst opleveren voor alle onderdelen van het bedrijf, van financiële planning tot verkoop en bedrijfsvoering, personeelszaken, enzovoort.
Met de snelle evolutie in het vakgebied van Business Intelligence is het toegankelijker, bruikbaarder en begrijpelijker maken van informatie een uitdaging geworden, met als doel de gebruikerservaring te vereenvoudigen. Tegenwoordig is de meeste data in bulk aanwezig, waardoor het voor managers en directieleden geen gemakkelijke taak is om deze te verwerken.