Sammanfatta detta blogginlägg med:
Artificiell intelligens skapar ett explosionsartat intresse bland finansiella tjänsteföretag och bankföretag. Genom att leverera smartare applikationer som kan simulera mänsklig intelligens, stör AI snabbt befintliga affärsmodeller och omvandlar alla funktioner – kredit och verksamhet till kundservice.
Under det senaste decenniet har nischade startups som använder AI-teknik snabbt dykt upp och tagit rubriker som tidigare bara var reserverade för sekelgamla jättar.
Därför finns det en enorm entusiasm över de möjligheter och möjligheter som AI ger finansbranschen. Men är finansföretag verkligen beredda att utnyttja möjligheten? Branschen har vanligtvis varit en av de tidigaste som anammat tekniska genombrott, och AI/ML-baserad automatisering och banbrytande innovationer erbjuder redan en avgörande konkurrensfördel som avgör vinnarna och eftersläntrarna.
Med 72 procent av finansexperterna som ser AI som en problemlösare i branschen ökar finansföretag sina AI-investeringar. Men det finns fortfarande mycket att utforska och upptäcka. Låt oss ta en titt på några av de främsta användningsfallen för AI/ML inom finans som driver förändringen i finanssektorn idag.
Banker och finansinstitut älskar data. De registrerar en stor mängd väldefinierad data för ändamål som regelverk och bedrägeriupptäckt. De bearbetar också omfattande extern data som inhämtats från tredjepartskällor, till exempel data relaterade till kredithistorik.
Denna enorma guldgruva av kund- och transaktionsdata accelererar analys- och maskininlärningsmöjligheter för dessa organisationer. AI/ML-algoritmers noggrannhet kan direkt korreleras med mängden indata. Säkerhet är en kritisk fråga eftersom organisationer arbetar med känslig finansiell data.
Bedrägerier är fortfarande en stor kostnad för banker. Banker förlorar årligen mer än 2 miljarder dollar på grund av bedrägerier enbart i USA. Cyberbedrägerier ökar i frekvens och allvarlighetsgrad runt om i världen. Neurala nätverk, med sin anmärkningsvärda förmåga att härleda mening från komplicerad eller oprecis data, kan användas för att upptäcka bedrägerietrender som kan vara för komplexa för att upptäckas av vare sig människor eller andra datortekniker.
Detta har omfattande tillämpningar för att identifiera potentiella bedrägerier och föreskriva korrigerande åtgärder innan de blir för allvarliga. Maskininlärningsplattformar kan användas för att analysera nätverksdata, skapa sannolikhetsbaserade beräkningar och upptäcka misstänkt aktivitet innan den kan orsaka skada för finansföretag.
AI-baserad kreditriskbedömning används av banker för att bättre bedöma risken för fallissemang. Maskininlärning och AI-algoritmer kan ta in många olika faktorer och ge en poäng som anger sannolikheten för fallissemang. Till exempel hjälper ZestFinance, tillverkaren av den AI-drivna Zest Automated Machine Learning (ZAML)-plattformen, företag att bedöma låntagare med liten eller ingen kreditinformation eller historik och tillhandahåller automatiserade underwriting-lösningar som bättre förutsäger risk och minskar förluster.
En liknande plattform och ett branschledande verktyg för detta är ' Datarabot '. Plattformen erbjuder färdiga algoritmer, funktioner och automatiserade maskininlärningslösningar för att bygga mer exakta kreditmodeller, vilket gör det enkelt för företag inom alla sektorer att utnyttja maskininlärning och djupinlärningsfunktioner med AI-teknik.
Banker och finansiella tjänsteföretag har tillgång till stora mängder transaktions-, beteende- och demografiska data om konsumenter. AI/ML-algoritmer kan snabbt sålla igenom denna data för att separera och skapa kategorier. Banker kan sedan optimera sina kampanjer med välriktade, aktuella och relevanta erbjudanden. Banker kan därför driva högre avkastning på sina marknadsföringsutgifter och utveckla meningsfullt engagemang med sina kunder.
Varje kunds behov och vanor skiljer sig från andras. Med AI-baserade kundcentrerade modeller kan finansinstitut skräddarsy hyperpersonaliserade erbjudanden för sina kunder.
Nyfiken på att veta fler användningsområden för Analytics för banksektorn?
Läs om hur du kan hantera kreditrisker, öka försäljningsintäkterna och skapa värde med Analytics inom bank- och finanstjänster
Banker har stora kostnader för kundtjänst, såsom att hantera kundförfrågningar och klagomål. Digitala assistenter som konversationsrobotar med AI-teknik har blivit bättre på att tolka mänskligt språk och interagera intelligent med dem, vilket kan förbättra kundupplevelsen och samtidigt minska kostnaderna för kundtjänst.
AI kan hjälpa banker att minska kundtjänstvolymen genom att erbjuda kunderna självbetjäningsalternativ och lösningar. Dessutom ger AI-drivna chattrobotar användarna beräknade rekommendationer och hjälp med andra dagliga ekonomiska beslut. För stora företag kommer detta att avlasta personalen med att hantera regelbundna kundklagomål och frågor och göra det möjligt för dem att lägga mer tid och ansträngning på att hantera krävande kundfrågor.
Wells Fargo har nyligen testat en chatbot på Facebook Messenger-plattformen som kan svara direkt på kundernas frågor, såsom information om kontosaldo och bankomatplats. Detta lovar att göra institutionerna mer kundcentrerade och leverera en helhetsupplevelse.
Med AI-teknik upptäcker företag nya och kostnadseffektiva sätt att hantera affärsverksamheten. Myndighetsrevisioner är en stor del av finansiella tjänster. Robotisk processautomation som drivs av AI-teknik kan öka mänskliga ansträngningar för att analysera och läsa igenom omfattande kontraktsdokument. Detta har långtgående konsekvenser för hela branschen. Och hjälper till att spara tid och ansträngning samtidigt som det ökar de mänskliga ansträngningarna i hela processen.
AI-drivna datorer kan analysera stora, komplexa datamängder snabbare och mer effektivt än människor. De resulterande algoritmiska handelsprocesserna automatiserar affärer och sparar värdefull tid.
En av Kavouts lösningar är Kai Score, en AI-driven aktierankare. Kai Score analyserar enorma mängder data, såsom SEC-rapporter och prismönster, och kondenserar sedan informationen till en numerisk rangordning för aktier. Ju högre Kai Score, desto större är sannolikheten att aktien överträffar marknaden.
Idag kräver kunder smartare, bekvämare och säkrare sätt att få tillgång till, spendera, spara och investera sina pengar. Denna förmåga att, på sätt och vis, se framtiden är en enorm potentiell fördel för finansinstitut att driva mer produktiv affärsverksamhet, bättre kundengagemang över fler plattformar samt nästa nivå av riskidentifiering och efterlevnadsåtgärder.
Analyslösningar för bank- och finanstjänster
Behöver du en analyslösning som passar dina specifika affärsbehov? Välj bland våra tjänster och kontakta oss.
AI och maskininlärning erbjuder en enorm möjlighet för finansföretag att erbjuda förstklassig kundservice, minska administrativa och operativa kostnader relaterade till verksamheten, identifiera och åtgärda bedrägerier innan de får allvarliga konsekvenser och skapa vinnande strategier för intäktstillväxt.
Organisationer betraktar data som en av sina viktigaste tillgångar och – om den används klokt – kommer den att ge vinster till alla delar av verksamheten, från finansiell planering till försäljning och drift, HR etc.
Med den snabba utvecklingen inom Business Intelligence är det viktigt att förenkla slutanvändarupplevelsen för att göra information mer tillgänglig, användbar och begriplig. Idag samlas det mesta av datan i bulk, vilket inte är en lätt uppgift för chefer och ledningspersoner att bearbeta.