Как банки решают проблемы внедрения искусственного интеллекта?

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в банковском секторе сопряжено с рядом проблем, которые могут помешать успешному внедрению. Исследование, проведенное компанией 2024, показало, что вопросы безопасности и конфиденциальности данных являются основными препятствиями, при этом 39%банков, назвавших их существенными проблемами. Дополнительно, 33% респондентов отметили отсутствие навыков или опыта работы с искусственным интеллектом в своем штате, и 30% В качестве препятствия для внедрения ИИ они назвали трудности с оценкой окупаемости инвестиций.

Основные выводы

• Внедрение искусственного интеллекта в банковской сфере способствует повышению качества обслуживания клиентов, операционной эффективности, выявлению мошенничества и управлению рисками, но при этом требует решения проблем интеграции с унаследованными системами и соблюдения нормативных требований.
• Конфиденциальность данных, проблемы безопасности, качество данных и алгоритмическая предвзятость являются серьезными проблемами при внедрении ИИ, требующими надежных криптографических методов, всестороннего представления данных, комплексных систем управления рисками ИИ и соблюдения нормативных требований.
• Для успешного внедрения ИИ в банковской сфере необходимо решить проблемы нехватки кадров, высокой стоимости разработки и этических соображений, что потребует целевого обучения, партнерства, прозрачной отчетности и стратегического использования фреймворков с открытым исходным кодом.

Понимание масштабов применения искусственного интеллекта в банковской сфере

Банковская отрасль уже начала использовать огромный потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения, в частности для повышения качества обслуживания клиентов и операционной эффективности. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, например, обеспечивают круглосуточную поддержку клиентов, понимают их поведение и предоставляют персонализированные услуги. Эти чат-боты упрощают традиционные банковские операции, автоматизируя такие процессы, как Проверка KYC и автоматизация выдачи кредитов, Благодаря этому клиенты получают своевременную поддержку и услуги. Кроме того, ИИ улучшает выявление мошенничества, анализируя схемы транзакций и выявляя аномалии в режиме реального времени, что значительно повышает безопасность и управление рисками в банковском секторе.

Не ограничиваясь обслуживанием клиентов, технологии ИИ также играют важную роль в выявлении мошенничества и управлении рисками. Системы обнаружения мошенничества на основе ИИ анализируют огромные объемы транзакционных данных для прогнозирования и выявления подозрительных действий, обеспечивая надежное управление рисками на основе ИИ. Эти системы автоматизируют принятие критически важных решений и передают сложные случаи человеческим аналитикам, обеспечивая многоуровневый подход к выявлению мошенничества и финансовой стабильности. Кроме того, ИИ помогает в финансовом прогнозировании, анализируя рыночные тенденции и большие объемы данных, что позволяет принимать обоснованные инвестиционные решения и проводить предиктивную аналитику. Используя предиктивную аналитику, банки могут получить ценные сведения о клиентах, что повышает их способность адаптировать услуги и продукты в соответствии с потребностями клиентов.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) значительно повышает операционную эффективность в банковской сфере за счет автоматизации повторяющихся задач, что позволяет сократить расходы и повысить производительность. Используя способность искусственного интеллекта выявлять закономерности и корреляции в данных, банки могут открывать новые возможности для продаж и улучшать операционные показатели, что делает внедрение искусственного интеллекта переломным моментом для сектора финансовых услуг.

Вопросы конфиденциальности и безопасности данных

Внедрение ИИ также вызывает серьезные опасения в отношении конфиденциальности данных, утечек информации и необходимости принятия надежных мер кибербезопасности. Огромные данные о клиентах, обрабатываемые системами искусственного интеллекта, уязвимы для вредоносных атак, которые могут нарушить банковские операции и скомпрометировать конфиденциальную информацию. Слабые меры безопасности могут способствовать таким видам деятельности, как отмывание денег и инсайдерская торговля, что создает серьезные риски для финансовых учреждений.

Чтобы снизить эти риски, банкам необходимо использовать передовые криптографические технологии, такие как блокчейн. Технология блокчейн повышает безопасность данных за счет децентрализации и неизменяемости, снижая риски, связанные с нарушением централизованного хранения данных. Функция неизменяемости обеспечивает целостность данных, предотвращая несанкционированные изменения и защищая финансовые данные потребителей.

Кроме того, ответственное и безопасное использование ИИ требует надежных гарантий безопасности и соблюдения требований регулирующих органов. Банки должны создать комплексные механизмы контроля соответствия и рисков для защиты потребителей и обеспечения этичного обращения с конфиденциальными данными.

Алгоритмическая предвзятость и справедливость в принятии финансовых решений

В сфере принятия финансовых решений, Внедрение искусственного интеллекта сталкивается с серьезной проблемой алгоритмической предвзятости. Этическая практика ИИ крайне важна для того, чтобы модели ИИ не усиливали общественные предубеждения, присутствующие в исторических данных обучения, что приводит к несправедливому принятию решений и дискриминационным результатам. Например, предвзятые данные могут увековечить такую дискриминационную практику, как незаконное ограничение в страховании и ипотечном кредитовании, что подрывает практику справедливого кредитования.

Финансовым организациям необходимо обеспечить инклюзивное представление данных и использовать сложные ансамблевые модели для решения этих проблем. Простого удаления полей защищенных характеристик из обучающих данных недостаточно, поскольку незащищенные характеристики могут выступать в качестве прокси для этих характеристик, продолжая цикл предвзятости. Для поддержания финансовой стабильности и доверия потребителей финансовые компании должны разработать принципы управления рисками, связанными с ИИ, которые будут тщательно проверять качество данных и справедливость алгоритмов.

Для смягчения этих предубеждений индустрия финансовых услуг должна внедрить надежные системы управления рисками, связанными с ИИ. Позволяя финансовым учреждениям разрабатывать индивидуальные финансовые стратегии, учитывающие различные потребности клиентов, ИИ может способствовать справедливости и инклюзивности в сфере финансовых услуг.

Проблемы внедрения ИИ в устаревших системах

Для многих банков интеграция искусственного интеллекта с унаследованными системами представляет собой сложную задачу. Устаревшие системы часто не обладают гибкостью, необходимой для решений на основе ИИ, что делает интеграцию сложной и трудной. Эта сложность требует тщательного планирования, координации и значительного опыта, чтобы обеспечить бесперебойную работу новых инструментов ИИ и устаревшей инфраструктуры.

Прежде чем приступать к интеграции, банкам необходимо:

• Оцените, насколько их унаследованные системы совместимы с технологиями искусственного интеллекта
• Интеграция интеллектуальных систем и сложных алгоритмов с маркированными данными, обеспечение совместимости систем и надежного технологического стека
• Устранение задержек при развертывании и обеспечение масштабируемости
• Разработка стратегий управления рисками, связанными с искусственным интеллектом, которые согласуются с существующими операционными системами

Такой подход помогает разрабатывать стратегии управления рисками ИИ, которые согласуются с существующими операционными системами.

Соблюдение нормативных требований и юридические проблемы

Разнообразные нормативно-правовые акты, регулирующие ИИ в банковской сфере, представляют собой серьезную навигационную проблему. Закон ЕС об искусственном интеллекте, вступивший в силу весной 2024 года, устанавливает подход, ориентированный на защиту потребителей, путем классификации технологий искусственного интеллекта по степени риска. Этот закон требует от финансовых учреждений соблюдения строгих правил, особенно для таких высокорискованных случаев использования, как оценка кредитоспособности на основе ИИ и оценка рисков в страховании.

Финансовые компании должны обеспечить соблюдение правовых и этических требований, таких как законы о конфиденциальности данных, чтобы избежать репутационных и юридических проблем, связанных с предвзятостью Модели искусственного интеллекта. Расходы на обеспечение соответствия могут быть значительными, но они необходимы для управления рисками и обеспечения надежного управления и документирования в рамках установленных правовых рамок.

Национальные компетентные органы (NCA) будут следить за соблюдением этих правил, интегрируя новые рамки ИИ в свою надзорную деятельность. Используя такие технологии, как Suptech, NCA могут расширить свои возможности по обеспечению соответствия нормативным требованиям, гарантируя, что финансовые учреждения соблюдают новейшие требования к управлению ИИ и управлению рисками.

Нехватка талантов в области искусственного интеллекта

Значительный дефицит кадров в области искусственного интеллекта в банковском секторе осложняет процесс найма и удержания квалифицированных специалистов. Чтобы преодолеть этот разрыв, банкам необходимо:

• Реализация целевых программ обучения искусственному интеллекту и установление партнерских отношений с университетами
• Используйте стратегические методы найма
• Установите прочные связи с университетами, чтобы привлекать перспективных специалистов в области ИИ на ранних этапах их карьеры

Создание технологических центров в районах, известных тем, что привлекают квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, может способствовать решению проблемы нехватки кадров. Кроме того, формирование культуры непрерывного обучения в финансовых командах имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности и адаптации к новым тенденциям, влияющим на банки.

Банки отказываются от жестких должностных инструкций и делают ставку на адаптацию навыков ИИ к различным проектам. Такой гибкий подход в сочетании с централизованными моделями управления инициативами в области ИИ позволяет оптимально распределять дефицитные таланты и эффективно реализовывать стратегии в области ИИ.

Этические соображения и прозрачность

Сохранение доверия к финансовым услугам требует первостепенных этических соображений при внедрении ИИ. Системы искусственного интеллекта могут обрабатывать персональные данные без соответствующего разрешения, что вызывает серьезные опасения в отношении конфиденциальности. Отсутствие прозрачности в принятии решений ИИ еще больше усложняет этические проблемы, поскольку зачастую трудно определить источник данных и способ принятия решений. Для эффективного решения этих проблем необходимо уделять особое внимание этике ИИ и продвигать прозрачную практику ИИ.

Для решения этих проблем финансовая и банковская отрасли должны обеспечить, чтобы индустрия финансовых услуг, являющаяся важнейшей частью финансового сектора, предприняла следующие шаги:

• Установление общепромышленных стандартов
• Внедрить прозрачную практику отчетности
• Обеспечение соответствия и контроль рисков
• Содействие ответственному и безопасному использованию ИИ

Эти меры помогут смягчить этические проблемы и защитить интересы потребителей.

Высокие затраты на разработку и экономическая целесообразность

Развитие искусственный интеллект Решения в банковской сфере - это высокозатратное мероприятие, обусловленное сложностью проектов, требованиями к качеству данных, а также потребностью в специализированном оборудовании и квалифицированных специалистах. Проведение анализа затрат и выгод имеет решающее значение для обеспечения экономической жизнеспособности многих финансовых учреждений.

Для управления этими расходами банки могут использовать такие фреймворки ИИ с открытым исходным кодом, как TensorFlow и PyTorch, которые позволяют снизить затраты на разработку, но требуют значительного опыта. Совместные инициативы по разработке и партнерства также могут помочь распределить расходы и обеспечить доступ к общему опыту и ресурсам, способствуя технологическим инновациям и анализу рыночных тенденций.

Медленное развертывание и время отклика

Финансовые системы искусственного интеллекта обычно страдают от медленного развертывания и времени отклика. Внедрение упорядоченных процессов регулирования и гибких методологий может значительно сократить время задержки развертывания моделей ИИ в банковской сфере. Такие подходы обеспечивают эффективное внедрение систем ИИ и их быструю адаптацию к меняющимся условиям рынка.

Внедрение аналитики в реальном времени и алгоритмов быстрого реагирования может еще больше повысить скорость и эффективность финансовых приложений ИИ. Используя эти технологии, банки смогут улучшить свои операционные показатели и эффективно управлять финансовыми рисками.

InvestGlass: Правильное решение проблем внедрения искусственного интеллекта

InvestGlass предлагает комплексное решение для преодоления трудностей, связанных с внедрением искусственного интеллекта в банковской сфере. Будучи швейцарской облачной платформой, InvestGlass предоставляет инструменты, специально разработанные для современных банковских учреждений, в том числе:

• Цифровой ввод в должность
• CRM
• Управление портфелем
• Автоматизация без кода

Эти инструменты обеспечивают бесшовную интеграцию с существующими системами, повышая эффективность работы и удовлетворенность клиентов.

Одной из ключевых особенностей InvestGlass является возможность автоматизации работы с клиентами и их вовлечения с помощью таких функций, как последовательности, Процесс утверждения, и автоматические напоминания. Эта автоматизация, основанная на искусственном интеллекте, повышает скорость отклика и оптимизирует процессы продаж, что делает ее идеальным решением для банков, стремящихся повысить эффективность своих операций по внедрению цифровых технологий и привлечению клиентов.

ИИ InvestGlass предлагает следующие преимущества:

• Обеспечивает сотрудничество между отделами и командами благодаря унификации технологий и рабочих процессов
• Поддерживает сплоченную рабочую атмосферу
• Помогает банкам эффективно решать проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта
• Помогает банкам оставаться конкурентоспособными в сфере финансовых услуг.

Резюме

Внедрение ИИ в банковской сфере сопряжено с многочисленными проблемами, начиная с вопросов конфиденциальности и безопасности данных и заканчивая предвзятостью алгоритмов и высокой стоимостью разработки. Однако, понимая эти проблемы и внедряя практические решения, банки могут использовать интеграцию ИИ для трансформации своей деятельности и получения конкурентных преимуществ.

InvestGlass предлагает комплексное решение для устранения этих проблем, предлагая инструменты для цифрового вхождения в систему, CRM, управления портфелем и автоматизации без кода. Приняв InvestGlass, банки смогут обеспечить беспрепятственный процесс интеграции ИИ, способствуя инновациям и сохраняя конкурентоспособность в сфере финансовых услуг.

Часто задаваемые вопросы

Каковы основные проблемы внедрения ИИ в банковской сфере?

Основные проблемы внедрения ИИ в банковской сфере включают управление данными, нормативно-правовую базу, проблемы конфиденциальности и безопасности данных, алгоритмическую предвзятость, интеграцию с унаследованными системами, соответствие нормативным требованиям, нехватку кадров, этические соображения, высокую стоимость разработки и медленные сроки развертывания. Эти факторы требуют тщательного рассмотрения и планирования для успешного внедрения ИИ в банковском секторе.

Как банки могут решить проблему нехватки кадров в области искусственного интеллекта?

Чтобы решить проблему нехватки кадров в области ИИ, банки могут внедрять программы обучения ИИ, налаживать партнерские отношения с университетами, нанимать стратегических сотрудников, создавать технологические хабы и формировать культуру непрерывного обучения. Такой многогранный подход поможет преодолеть нехватку талантов и сформировать сильные кадры в области ИИ в банковском секторе.

Что такое Закон ЕС об искусственном интеллекте?

Закон ЕС об искусственном интеллекте - это нормативно-правовая база, которая решает проблему затрат на обеспечение соответствия и правовые рамки, классифицируя технологии искусственного интеллекта по степени риска и устанавливая жесткие требования к соблюдению норм для случаев использования с высоким уровнем риска. Особое внимание в нем уделяется оценке кредитоспособности и страховых рисков на основе ИИ.

Почему InvestGlass считается правильным решением проблем внедрения ИИ?

InvestGlass считается правильным решением для решения проблем внедрения ИИ, поскольку он предлагает автоматизацию на основе ИИ и повышает вовлеченность клиентов благодаря комплексному набору инструментов, включая цифровой ввод в должность, CRM, управление портфелем, автоматизацию без кода и бесшовную интеграцию с существующими системами, удовлетворяя потребности современных банковских учреждений.

Как InvestGlass повышает удовлетворенность клиентов?

InvestGlass повышает уровень удовлетворенности клиентов, используя интеграцию искусственного интеллекта для предоставления цифровых инструментов регистрации, автоматизации работы с клиентами и взаимодействия с ними, а также облегчения совместной работы отделов. Все это способствует конкурентному преимуществу и бесперебойной и эффективной работе с клиентами.