Улучшение принятия решений по кредитам и кредитам
Точно так же банки используют системы на основе ИИ, чтобы помочь принимать более обоснованные, безопасные и выгодные кредитные и кредитные решения. В настоящее время многие банки все еще слишком ограничены использованием кредитных рейтингов, кредитной истории, отзывов клиентов и банковских транзакций, чтобы определить, является ли лицо или компания кредитоспособным.
Однако, как подтвердят многие, эти системы кредитной отчетности далеки от совершенства и часто изобилуют ошибками, отсутствием реальной истории транзакций и неправильной классификацией кредиторов. В дополнение к использованию доступных данных, системы принятия решений о кредитах на основе ИИ и алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение и модели поведения, чтобы определить, действительно ли клиент с ограниченной кредитной историей может стать хорошим кредитным клиентом, или найти клиентов, чьи модели поведения могут повысить кредитоспособность. вероятность дефолта.
Проблема с использованием систем на основе ИИ для принятия решений о займах и кредитах заключается в том, что они могут страдать от проблем, связанных с предвзятостью, как и их человеческие коллеги. Это связано с тем, как обучаются модели ИИ для принятия кредитных решений. Банки, которые хотят использовать машинное обучение как часть реальных производственных систем, должны обязательно учитывать предвзятость и этику в своих процессах обучения ИИ, чтобы избежать этих потенциальных проблем. Это особенно актуально при использовании алгоритмов ИИ, таких как подходы к глубокому обучению, которые по своей сути необъяснимы.
Еще одним потенциальным камнем преткновения является проблема объяснимости. Финансовые учреждения действуют в соответствии с правилами, которые требуют, чтобы они разъясняли свои решения о выдаче кредита потенциальным клиентам. Это затрудняет внедрение инструментов, построенных на основе нейронных сетей, которые работают, выявляя тонкие корреляции между тысячами переменных, которые обычно непонятны человеческому разуму. Объяснение решений нейронных сетей является сложной задачей и может негативно повлиять на качество обслуживания клиентов.
Снижение операционных расходов и рисков банка
Банковская индустрия в значительной степени работает в цифровом формате, но она по-прежнему изобилует процессами, основанными на человеческом факторе, которые иногда требуют большого объема бумажной работы. В этих процессах банки сталкиваются со значительными операционными расходами и проблемами риска из-за возможности человеческой ошибки. ИИ в банковской сфере применяется к этим процессам, чтобы исключить большую часть трудоемкой и подверженной ошибкам работы, связанной с вводом данных о клиентах из контрактов, форм и других источников. Усовершенствованное распознавание рукописного ввода, обработка естественного языка и другие технологии в сочетании с интеллектуальными инструментами автоматизации процессов все чаще используются в бэк-офисных операциях для обработки широкого спектра банковских рабочих процессов.
Кроме того, заменив эти человеческие процессы автоматизацией на основе ИИ, банки могут вводить аудиторский и нормативный контроль там, где раньше это было невозможно. Заменив людей интеллектуальными автоматизированными помощниками, банки могут сосредоточить свои человеческие ресурсы на более важных задачах, таких как предложение новых услуг своим клиентам или повышение удовлетворенности клиентов. По данным Accenture, банки получают от 20% до 25% экономии в своих операциях за счет внедрения интеллектуальных помощников и систем на основе искусственного интеллекта в свои рабочие процессы бэк-офиса.
ИИ-помощники для инвестирования
Наконец, некоторые банки все глубже погружаются в мир ИИ, используя свои интеллектуальные системы для принятия инвестиционных решений и поддержки своих инвестиционно-банковских исследований. Такие фирмы, как швейцарская UBS и нидерландская ING, используют системы искусственного интеллекта для поиска на рынках неиспользованных инвестиционных возможностей и информирования своих алгоритмических торговых систем. В то время как люди все еще находятся в курсе всех этих инвестиционных решений, системы ИИ открывают дополнительные возможности благодаря лучшему моделированию и исследованиям.
Кроме того, многие компании, предоставляющие финансовые услуги, предлагают роботов-консультантов, которые могут помочь их клиентам лучше управлять своими деньгами. Благодаря персонализации, чат-ботам и моделям для конкретных клиентов эти роботы-консультанты могут предоставлять высококачественные рекомендации по инвестиционным решениям и быть доступными, когда клиенту нужна их помощь.
Во всех этих отношениях искусственный интеллект в банковской сфере продолжает преобразовывать отрасль, чтобы обеспечивать более высокий уровень ценности для своих клиентов, снижать риски и расширять возможности, связанные с тем, чтобы быть финансовыми двигателями нашей современной экономики.
Узнайте больше о бизнес-стратегиях ИИ, посетив https://www.usmsystems.com/
