Автоматизация ИИ незаметно вошла в банковскую отрасль, автоматизируя только традиционные и простые задачи, такие как ввод данных, внесение наличных, обновление сберегательной книжкии загрузка зарплаты, и это лишь некоторые из них. В настоящее время автоматизация ИИ раздвигает границы технологий, внедряя робототехнику для оптимизации практически каждого процесса, от продажи финансовых продуктов клиентам до обработки кредитов; создание гораздо более продуктивных отношений между клиентами и машинами.
Банковская отрасль находится в идеальном положении для использования систем автоматизации ИИ для удовлетворения постоянно растущих нормативных требований. В настоящее время крупнейшие банки используют ИИ для значительных изменений в рабочей силе, клиентском опыте и расходах. На самом деле, согласно опросу, проведенному Accenture в 2016 году среди руководителей банков, когда их спросили, в каких областях они планируют увеличить использование автоматизации, их тремя главными ответами были взаимодействие с клиентами/опыт (90%), ИТ-задачи (90 %) и задачи работников умственного труда (91 %). Итак, давайте рассмотрим эти области на практике, а также рассмотрим другие популярные способы автоматизации ИИ в банковской сфере.
- Обработка данных в реальном времени
Одной из самых больших проблем в банковском деле является необходимость обрабатывать, контролировать и анализировать миллионы неструктурированных и изменчивых данных. Автоматизация ИИ не только одновременно обрабатывает большие данные; он также не оставляет места для человеческих ошибок и ничего не упускает из поля зрения. Обработка данных в режиме реального времени в основном используется в следующих случаях;
- Информация о контрактах, соблюдении и нормативных требованиях. Банковская отрасль тратит большую часть своих операционных расходов на обеспечение соответствия и нормативных требований, что является большой проблемой, когда это необходимо делать в режиме реального времени. Поэтому крупные банки используют автоматизацию ИИ, такую как JP Morgan. Они разработали программу под названием МОНЕТА, которая позволяет им уменьшить количество ошибок при обслуживании кредита. По словам разработчиков программы, эти ошибки связаны с человеческим фактором при интерпретации 12 000 новых оптовых контрактов каждый год.
- Управление рисками: машины могут одновременно считывать все входные данные, которые отличают хорошие транзакции от мошенничества, которые могут быть легко проигнорированы людьми.
- Мониторинг торговли. Алгоритмы искусственного интеллекта также могут обнаруживать и расследовать мошенническую торговлю, когда власти могут быть обмануты несколько раз в течение длительного периода времени.
- Интеллектуальное управление денежными средствами. Применяя автоматизацию искусственного интеллекта к притоку и оттоку денежных средств, машины могут изучать циклы сбора наличных и рекомендовать скидку в рамках стратегии ценообразования, чтобы увеличить денежные потоки для различных предприятий. По данным CenterState, бизнес может увеличить свои денежные остатки в среднем на 15% и, возможно, ближе к 30%.
- Более высокая эффективность
Автоматизация ИИ — отличный способ сократить время и усилия, затрачиваемые на рутинные, частые и повторяющиеся задачи (такие как анализ отчетов о состоянии, отслеживание соответствия и нормативных требований, обработка сверки и ИТ-задач, таких как обновление программного обеспечения, сброс пароля, устранение неполадок и т. д.). которые являются самыми большими операционными нагрузками в банковской отрасли.
Поскольку машины используются не только для решения простых задач, но и для определения выдачи кредитов или рекомендации инвестиций клиентам; в последнее время в отрасли все чаще беспокоятся о том, что роботы займут все рабочие места. Фактически, опрос Accentura Преимущества робототехники в финансовых услугах показывает, что в некоторых областях банковской отрасли время на выполнение задач сократилось до 90%. Также JP Morgan Chase & Co удалось сократить время, затрачиваемое на рутинные задачи, такие как интерпретация кредитных договоров, буквально до секунд, а не до 360 000 часов в год, используя машинное обучение.
Да, автоматизация ускоряет выполнение задач и позволяет банкам оптимизировать свою эффективность очень очевидным образом, однако она также направляет сотрудников к более важным задачам и более стратегическим видам деятельности. Так что не надо паниковать (по крайней мере, пару лет)!
- Экономия затрат
Нет никаких сомнений в том, что банки знают, как обращаться с деньгами, и неудивительно, что банковская отрасль одной из первых использует последние инновации, когда речь идет об экономии средств.
Как упоминалось выше, автоматизация ИИ повышает эффективность, ускоряет затрачиваемое время и устраняет человеческие ошибки, поэтому банкам удается добиться огромной экономии средств… Насколько огромной?
Давайте сначала посмотрим на ИТ-отделы, банки которых уже давно используют автоматизацию ИИ. В Опросе Accenture Technology Vision почти половина банков указали, что за последние два года они добились 15% или более экономии затрат за счет автоматизации систем. В некоторых областях финансовых услуг затраты сократились на 80 %, а время выполнения задач сократилось до 90 %.
Если процентов недостаточно, чтобы вы могли их наглядно представить, отчет Citibank* может оказаться более содержательным: Citigroup заявляет, что соблюдение требований и регулирование обходится банковской отрасли в 270 миллиардов долларов в год и приходится 10% операционных расходов. Таким образом, банкам приходится либо удваивать количество сотрудников для обеспечения соответствия и регулирования, либо использовать автоматизацию с использованием ИИ.
- Улучшение качества обслуживания клиентов
В этом клиентоориентированном мире разнообразные потребности, приоритеты и предпочтения клиентов вынуждают банки пересматривать способы взаимодействия с ними, чтобы предлагать наиболее актуальные услуги в любое время. Алгоритмы ИИ теперь могут отслеживать и анализировать данные о клиентах (поведенческие, демографические, местоположение и т. д.), чтобы определить личность клиента, и, помимо рекомендации лучшего сервиса, они могут сразу понять и решить проблему. Не говоря уже о предоставлении более дешевых услуг.
Одной из областей, где автоматизация ИИ начала расцветать для обслуживания клиентов, является консультирование по инвестициям. Робоконсультанты играют все более важную роль в управлении активами благодаря своим знаниям и способности изучать текущий рынок. условия и, что более важно, меняющиеся цели клиентов. В дополнение к этому они создают ценность для клиентов за счет перекрестных продаж дополнительных услуг.
Машины также способны распознавать выражения лиц и эмоции и строить отношения с клиентами, например программы для чат-ботов. Они могут понимать и учиться, взаимодействуя с людьми, что позволяет им сопереживать клиентам и в конечном итоге решать сложные проблемы.
Swedbank внедрил такую технологию, и они запустили робота с искусственным интеллектом (виртуальный личный помощник) по имени Нина. Он был создан, чтобы предоставить инструмент, который может определить основную причину проблемы и автоматически ответить на вопросы. Таким образом, Swedbank удалось сократить посещения филиалов и звонки в контактный центр.
Проактивное поведение — настоящая ключевая особенность чат-ботов. Клиенты могут разговаривать на естественном языке, а чат-боты могут отвечать, когда им есть что сказать. В то время как чат-боты обеспечивают управление обслуживанием клиентов, понимают проблему и дают рекомендации, они еще недостаточно развиты, чтобы предоставлять услуги полностью без посторонней помощи.
Улучшения в инструментах автоматизации ИИ позволят лучше определять предпочтения потребителей, реагировать на них с пониманием и эмоциональным интеллектом в ближайшее время. При добавлении повышенной скорости; эти улучшения определенно построят более значимые отношения с клиентами, возможно, лучше, чем с людьми.
- Новые рабочие зоны
Поскольку мы уже упоминали, что машины лучше людей выполняют большинство задач в банковской сфере, у нас в голове возникает главный вопрос: это конец большинства рабочих мест? Да, это будет конец. завершение некоторых заданий, однако также будут переопределены новые роли. Автоматизация ИИ изменит не только то, как работают сотрудники банка, но и тип выполняемой ими работы.
Давайте посмотрим на это таким образом; когда интернет-банкинг и мобильный банкинг стали принимать на себя большую часть взаимодействий с клиентами, количество сотрудников филиалов сократилось. Но также значительно появились новые названия должностей и категории, в основном в ИТ-отделах.
Та же логика применима и к автоматизации ИИ. Он заменяет некоторые части рабочих мест при создании новых рабочих мест. Например, инвестирование в клиентов со средним и низким уровнем дохода с индивидуальным подходом раньше не было прибыльным для банков. Однако, поскольку автоматизация ИИ берет на себя большую часть нагрузки с сотрудников, банки теперь могут создавать персонализированные новые услуги для этих клиентов, что означает, что будет больше клиентов, больше услуг для каждого отдельного клиента и, следовательно, рабочих мест для сотрудников.
Кроме того; Поскольку все устройства и системы собирают разные типы данных, не все системы ИИ будут иметь одни и те же данные для работы. Поэтому банкам приходится нанимать больше людей для решения подобных задач.
Автоматизация ИИ определенно создаст рабочую силу с цифровыми возможностями и позволит сотрудникам сосредоточиться на более важных функциях и более стратегической работе, такой как разработка новых предложений продуктов, предоставление специализированного обслуживания клиентов для улучшения результатов бизнеса.
Отделы кадров будут играть здесь очень важную роль, определяя рабочую силу, управляя развитием навыков и поиском талантов.
Заключение
Успешными банками завтрашнего дня станут те, кто систематически интегрирует человеческий интеллект и машинный интеллект и использует их сосуществование в своих продуктах, услугах и бизнес-моделях. Автоматизация ИИ будет по-прежнему повышать ценность задач сотрудников, предоставлять клиентам лучший опыт и более дешевые услуги, а также повышать ценность инвестиций акционеров.
Это сообщение изначально было размещено на странице www.exastax.com/blog
