Über den Autor Diego Caicedo ist Mitbegründer und CEO von OmniBnk, einer Neobank, die Finanzdienstleistungen für kleine Unternehmen in Lateinamerika anbietet.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen würden die Finanzwelt revolutionieren und damit das Bankerlebnis verbessern. Die Auswirkungen der Technologie sind enorm, obwohl sich die meisten Banken noch in einem frühen Stadium der Einführung von Technologien für künstliche Intelligenz befinden.
Eine Umfrage von Narrative Science und dem National Business Research Institute ergab, dass 32% der Führungskräfte im Bereich Finanzdienstleistungen bestätigten, dass sie bereits Technologien für künstliche Intelligenz wie Predictive Analytics, Empfehlungs-Engines und Spracherkennung verwenden. .
Legacy-Systeme sind ein großes Hindernis für die Einführung von KI. Da der Bankensektor ein traditionellerer Sektor ist, zögern Führungskräfte, aktuelle Technologieprozesse zu aktualisieren oder zu modifizieren. Das Problem ist, dass diese Legacy-Systeme häufig eine nahtlose KI-Integration verhindern.
Mit dem Aufstieg der Fintech-Unternehmen müssen Banken jedoch Technologien einsetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Verbraucher wollen mehr von Banken und KI kann dazu beitragen. Und maschinelles Lernen, eine Untergruppe künstlicher Intelligenz, ist dynamisch und ermöglicht es Banken, sich weniger auf menschliche Experten zu verlassen, sodass sich die Mitarbeiter mehr auf die Verbesserung des Geschäfts konzentrieren können. Kundenerfahrung
Obwohl maschinelles Lernen viele Auswirkungen auf das Bankerlebnis hat, wird die Technologie es in fünf Bereichen erheblich verbessern.
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Kreditentscheidungen
AI-basiertes Kredit-Scoring kann komplexere Regeln verwenden als herkömmliche Kredit-Scoring-Verfahren. Dies kann eine schnelle und genaue Beurteilung eines potenziellen Kreditnehmers zu wesentlich geringeren Kosten als bei herkömmlichen Methoden ermöglichen. Durch den Einsatz von Technologie werden auch Verzerrungen vermieden, da Maschinen objektiver sind als Mitarbeiter. Banken können feststellen, welche Antragsteller einem höheren Ausfallrisiko ausgesetzt sind und welche kreditwürdiger sind, auch ohne signifikante Bonitätshistorie.
Banken haben viele Daten über ihre Kunden, einschließlich vieler historischer Daten. Datenwissenschaftler können Modelle für maschinelles Lernen erstellen, die die Kreditwürdigkeit immer wieder bewerten, um aus Fehlern zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Das Ergebnis ist ein schnelleres und genaueres Bonitätsbewertungssystem, dem Banken vertrauen können. Verbraucher erhalten schnellere Antworten von Institutionen und können ihre Finanzen besser verstehen.
Risikobewertung und -management
Durch die Automatisierung von Kreditrisikotests verringern Banken Risiken, indem sie genaue Informationen erhalten, die keinen menschlichen Fehlern unterliegen. AI unternimmt noch mehr, um Risiken für Banken und Kunden zu reduzieren. Durch die Konsultation der Vorgeschichte von Risikofällen kann AI den Banken helfen, Probleme zu antizipieren und die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu vermeiden.
Algorithmen reduzieren die Risikobewertung innerhalb von Minuten, da sie große Datenmengen analysieren können, die Menschen in kurzer Zeit nicht verarbeiten können. Big Data kann auch einzelnen Portfolioinhabern helfen, das Risiko einzuschätzen, damit sie bessere finanzielle Entscheidungen treffen können.
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Betrugsprävention
Betrug ist ein Element, das fast alle Finanzinstitute betrifft, aber es ist ein Element, bei dem KI und ML einen erheblichen Einfluss haben. Durch die Analyse der Ausgabegewohnheiten, des Standorts und des Kundenverhaltens kann maschinelles Lernen Ausgabenanomalien erkennen und den Karteninhaber alarmieren, wodurch Kreditkartenbetrug erheblich reduziert wird. Diese Art der Präzision ist nicht nur für einen Menschen unmöglich, da niemand Hunderte von Transaktionen gleichzeitig und in Echtzeit analysieren kann, sondern dank eines fehlerfreien Algorithmus auch viel präziser.
Das System kann verdächtiges Verhalten melden und zusätzliche Informationen vom Benutzer anfordern oder die Transaktion innerhalb von Sekunden vollständig blockieren. Diese Fähigkeit bedeutet, dass Banken Betrug in Echtzeit erkennen können, anstatt darauf zu warten und Maßnahmen zu ergreifen, um die Situation zu beheben.
Personalisierter Ansatz
Finanzinstitute können durch AI und ML eine persönlichere Erfahrung bieten. Verbraucher und Unternehmen wünschen sich zwar einen sicheren und risikoarmen Ansatz für das Finanzmanagement, schätzen aber auch einzigartige Erfahrungen und die besten Bankoptionen.
Beispielsweise können Algorithmen für maschinelles Lernen einzelne Verbraucherdaten analysieren und Anomalien überwachen. Eno zum Beispiel benachrichtigt der Capital One-Assistent die Mitglieder, wenn ihre Karte zweimal für eine Ausgabe belastet wurde oder wenn sie in einem Restaurant einen exorbitanten Betrag bezahlen. Diese frustrierenden Bedenken werden vom Verbraucher ausgeräumt, der den Assistenten einfach über die Gültigkeit oder Nicht-Gültigkeit der Transaktionen informieren kann. Modelle für maschinelles Lernen können auch die Bankinstrumente bereitstellen, die jedes Mitglied verwenden und empfehlen kann, damit Kunden bessere finanzielle Entscheidungen treffen können.
Alle großen Banken bieten Erinnerungen an die Bezahlung Ihrer Rechnungen, Finanzplanungstools und andere Vorteile an, die das Verständnis und die Nachverfolgung von Finanzen erleichtern. Durch KI können diese personalisierten Erlebnisse dazu beitragen, die Verbraucher glücklich und loyal zu halten.
Prozessautomatisierung
Durch die Automatisierung alltäglicher, sich wiederholender Aufgaben werden Ressourcen freigesetzt und Kunden besser bedient. Mithilfe von Roboter-Automatisierungsprozessen (RPA) können Banken menschliches Versagen beseitigen und die Belegschaft umstrukturieren, um sich auf dringendere Aufgaben zu konzentrieren.
JPMorgan Chase & Co hat COIN oder Contract Intelligence eingeführt, das die Verarbeitung von Rechtsdokumenten, die Datenextraktion und die Überprüfung bestimmter Arten von Rechtsverträgen automatisiert. Algorithmen für maschinelles Lernen könnten die Bilderkennung verwenden, um Muster in Akkorden zu identifizieren. Was normalerweise rund 360,000 Arbeitsstunden pro Jahr dauert, dauerte einige Stunden, um modelliert zu werden.
Ein weiteres Beispiel für die Automatisierung von Aufgaben ist der vermehrte Einsatz von Chatbots, die den Verbrauchern schnelle und zuverlässige Antworten bieten. Durch die Verwendung von AI-basierten Web- und mobilen Chatbots können Banken die Zeit verkürzen, die Verbraucher benötigen, um Antworten zu erhalten, und den Bedarf an menschlichen Assistenten zur Beantwortung von Fragen verringern.
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Reagieren Sie mit AI und ML auf die Nachfrage der Verbraucher
Einer der bestimmenden Faktoren bei der Einführung von KI und BC ist, dass Verbraucher diese Technologie von ihren Banken verlangen. Ein sicherer und personalisierter Ansatz wird zum neuen Standard für Mitglieder, und da sich Banken auf die Kundenbindung verlassen müssen, müssen sie eine neue Zahlungsform finden. Bestehende Systeme, Kosten und mangelnde Fähigkeiten werden es schwierig machen, KI in der Finanzwelt einzuführen, aber viele Finanzinstitute überwinden diese Hürden, um ihren Kunden ein technologieorientierteres Angebot anzubieten. Diese Technologie bietet Frühanwendern bereits einen Wettbewerbsvorteil und wird dies wahrscheinlich auch in Zukunft tun.
Diego Caicedo, Mitbegründer und CEO von OmniBnk
