Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unser Bankerlebnis verbessern.

Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unser Bankerlebnis verbessern.
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 KI-Technologien befinden. Eine Umfrage von Narrative Science und dem National Business Research Institute ergab, dass 32 % der Führungskräfte im Finanzdienstleistungssektor bestätigten, dass sie bereits Technologien der künstlichen Intelligenz wie Predictive Analytics, Empfehlungsmaschinen und Spracherkennung nutzen. . Legacy-Systeme stellen ein großes Hindernis für die Einführung von KI dar. Da es sich bei der Bankenbranche um eine eher traditionelle Branche handelt, zögern Führungskräfte, aktuelle Technologieprozesse zu aktualisieren oder zu ändern. Das Problem besteht darin, dass diese Altsysteme häufig eine nahtlose KI-Integration verhindern. Mit dem Aufstieg von Finanztechnologieunternehmen (Fintech) müssen Banken jedoch Technologie nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Verbraucher wollen mehr von Banken und KI kann dabei helfen, dies zu erreichen. Und maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen 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. Kundenerlebnis Obwohl maschinelles Lernen viele Auswirkungen auf das Bankerlebnis hat, wird die Technologie es in fünf Bereichen erheblich verbessern.

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Kreditentscheidungen

Bei der KI-basierten Kreditbewertung können ausgefeiltere Regeln angewendet werden als bei herkömmlichen Kreditbewertungsverfahren. Dies kann eine schnelle und genaue Beurteilung eines potenziellen Kreditnehmers ermöglichen, und das zu wesentlich geringeren Kosten als bei herkömmlichen Methoden. Darüber hinaus beseitigt der Einsatz von Technologie Voreingenommenheit, da die Maschinen objektiver sind als die Mitarbeiter. Banken können feststellen, welche Antragsteller ein höheres Ausfallrisiko haben und welche kreditwürdiger sind, auch ohne nennenswerte Bonitätshistorie. Banken verfügen über viele Daten über ihre Kunden, darunter auch viele historische Daten. Datenwissenschaftler können maschinelle Lernmodelle trainieren, 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 mindern Banken Risiken, indem sie genaue Informationen erhalten, die keinem menschlichen Versagen unterliegen. KI trägt noch mehr dazu bei, Risiken für Banken und Kunden zu reduzieren. Durch die Betrachtung der Historie von Risikofällen kann KI Banken dabei helfen, Probleme vorherzusehen und die notwendigen Schritte zu ihrer Vermeidung zu ergreifen. Algorithmen reduzieren die Risikobewertung innerhalb von Minuten, da sie große Datenmengen analysieren können, die Menschen nicht in kurzer Zeit verarbeiten können. Big Data kann auch einzelnen Portfolioeigentümern dabei helfen, das Risiko einzuschätzen, damit sie bessere Finanzentscheidungen 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 erhebliche Auswirkungen haben. Durch die Analyse der Ausgabegewohnheiten, des Standorts und des Verhaltens der Kunden kann maschinelles Lernen Ausgabeanomalien erkennen und den Karteninhaber warnen, wodurch Kreditkartenbetrug deutlich reduziert wird. Eine solche Präzision ist für den Menschen nicht nur unmöglich, da niemand Hunderte von Transaktionen gleichzeitig und in Echtzeit analysieren kann, sie ist dank eines Algorithmus, der keinen Fehlern unterliegt, auch viel genauer. 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, dass er passiert, und Maßnahmen zur Behebung der Situation ergreifen können.

Maßgeschneiderter Ansatz

Finanzinstitute können durch KI und ML ein personalisierteres Erlebnis bieten. Während Verbraucher und Unternehmen einen sicheren und risikoarmen Ansatz für die Finanzverwaltung wünschen, legen sie auch Wert auf einzigartige Erlebnisse und die besten Bankoptionen. Beispielsweise können Algorithmen für maschinelles Lernen Daten einzelner Verbraucher analysieren und auf Anomalien überwachen. Eno zum Beispiel, der Assistent von Capital One, benachrichtigt Mitglieder, wenn ihre Karte doppelt mit einer Ausgabe belastet wurde oder wenn sie in einem Restaurant einen überhöhten Betrag bezahlen. Diese frustrierenden Bedenken werden durch den Verbraucher ausgeräumt, der dem Assistenten einfach mitteilen kann, ob die Transaktionen gültig sind oder nicht. Modelle für maschinelles Lernen können auch Banktools bereitstellen, die jedes Mitglied verwenden und empfehlen kann, damit Kunden bessere Finanzentscheidungen treffen können. Alle großen Banken bieten Zahlungserinnerungen, Finanzplanungstools und andere Vorteile an, die es Ihnen erleichtern, Ihre Finanzen zu verstehen und den Überblick zu behalten. Durch KI können diese personalisierten Erlebnisse dazu beitragen, die Kunden zufrieden und loyal zu halten.

Prozessautomatisierung

Durch die Automatisierung wiederkehrender und alltäglicher Aufgaben werden Ressourcen freigesetzt und die Möglichkeit geschaffen, Kunden besser zu bedienen. Mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) können Banken menschliches Versagen eliminieren und die Belegschaft umstrukturieren, um sich auf dringendere Aufgaben zu konzentrieren. JPMorgan Chase & Co hat COIN (Contract Intelligence) eingeführt, das die Verarbeitung von Rechtsdokumenten, das Data Mining und die Überprüfung bestimmter Arten von Rechtsverträgen automatisiert. Algorithmen für maschinelles Lernen könnten Bilderkennung nutzen, um Muster in Akkorden zu identifizieren. Was normalerweise etwa 360,000 Arbeitsstunden pro Jahr erfordert, dauerte für die Modellierung ein paar Stunden. Ein weiteres Beispiel für die Automatisierung von Aufgaben ist der verstärkte Einsatz von Chatbots, die den Verbrauchern schnelle und zuverlässige Antworten bieten. Mit KI-gestützten Web- und Mobil-Chatbots können Banken die Zeit verkürzen, die Verbraucher brauchen, um Antworten zu erhalten, und den Bedarf an menschlichen Assistenten zur Beantwortung von Fragen reduzieren.

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Reagieren Sie mit KI und ML auf die Verbrauchernachfrage

Einer der treibenden Faktoren für die 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 Banken auf die Loyalität der Verbraucher angewiesen sind, müssen sie eine neue Zahlungsmethode finden. Bestehende Systeme, Kosten und mangelnde Fähigkeiten werden es der Finanzwelt schwer machen, KI einzuführen, aber viele Finanzinstitute überwinden diese Hindernisse, um ihren Kunden ein stärker technologieorientiertes Angebot anzubieten. Diese Technologie bietet Early Adopters bereits einen Wettbewerbsvorteil und wird dies wahrscheinlich auch in Zukunft tun. Diego Caicedo, Mitbegründer und CEO von OmniBnk