Создание банка с искусственным интеллектом: Лучшие практики для финансовых услуг, готовых к будущему

Создание банка с искусственным интеллектом означает интеграцию передовых технологий для повышения удовлетворенности клиентов, улучшения качества услуг, повышения безопасности и сохранения конкурентоспособности. В этой статье рассматриваются лучшие практики внедрения ИИ, использования данных о клиентах, повышения эффективности управления рисками и многое другое.

Основные выводы

• Успешное внедрение ИИ в банковской сфере зависит от наличия мощной инфраструктуры данных, передовых мер безопасности и стремления к постоянному совершенствованию.
• ИИ повышает уровень персонализации банковских услуг за счет использования данных о клиентах и предиктивной аналитики при соблюдении высоких стандартов конфиденциальности и безопасности данных.
• Сотрудничество между банками и финтех-компаниями необходимо для развития технологий ИИ, решения проблем и обеспечения эффективного внедрения в банковском секторе.

Как использовать InvestGlass для создания искусственного интеллекта в банковской сфере?

InvestGlass может сыграть ключевую роль в создании банка, ориентированного на ИИ, используя модели машинного обучения, большие языковые модели и передовую аналитику для цифровой трансформации и изменения методов работы банков. Анализируя огромные объемы поведенческих и неструктурированных данных с помощью инструментов data science, банки могут улучшить взаимодействие с клиентами, оптимизировать работу бизнес-подразделений и добиться роста доходов при снижении операционных расходов. Такой подход, основанный на искусственном интеллекте, позволяет организациям решать рутинные задачи с беспрецедентной скоростью, выполнять нормативные требования и выявлять аномалии для защиты банковского риск-профиля. Вдохновленные инновациями таких лидеров, как Goldman Sachs, банки могут оптимизировать операции, повысить эффективность и решить проблемы, с которыми сталкиваются другие банки. Инвестиции в инструменты искусственного интеллекта, такие как InvestGlass, повышают способность банка адаптироваться к меняющимся тенденциям в банковской сфере, что в конечном итоге позволяет преобразовать традиционные финансовые системы в гибкие, ориентированные на клиента модели, в которых инновации сочетаются с соблюдением нормативных требований.

В чем преимущества функций InvestGlass для банка, ориентированного на искусственный интеллект?

Умный агент

• Повышает вовлеченность клиентов, предоставляя персонализированные рекомендации на основе данных о поведении и предпочтениях в режиме реального времени.
• Использует большие языковые модели и модели машинного обучения для анализа взаимодействия с клиентами, что позволяет быстрее и точнее реагировать на запросы.
• Сокращение операционных расходов за счет автоматизации рутинных консультационных задач с беспрецедентной скоростью и точностью.
• Улучшает возможности перекрестных и дополнительных продаж, способствуя росту доходов.

Механизм, основанный на правилах, для работы с MIFID и LSFIN Fidleg

• Упрощает соблюдение нормативных требований, снижая риски и штрафы.
• Автоматизирует проверку пригодности инвестиций, обеспечивая соответствие рекомендаций профилю риска банка и потребностям клиентов.
• Предлагает настраиваемые правила для адаптации к меняющимся условиям регулирования, помогая банкам быть на шаг впереди меняющейся банковской политики.
• Сокращение ручного труда и обеспечение последовательности в принятии решений в разных бизнес-подразделениях.

Автоматизация процесса утверждения

• Упорядочивает рабочие процессы между отделами, сокращая задержки в утверждении продуктов, транзакций или запросов клиентов.
• Повышает операционную эффективность за счет автоматизации многоуровневых процессов утверждения, снижая операционные расходы.
• Обеспечивает соответствие нормативным требованиям, интегрируя заранее определенные правила для выполнения нормативных требований.
• Позволяет командам сосредоточиться на стратегических задачах, автоматизируя повторяющиеся этапы утверждения.

Автоматизация KYC

• Ускоряет процесс привлечения клиентов, оцифровывая и автоматизируя процесс "Знай своего клиента".
• Анализирует огромные объемы неструктурированных данных для проверки личности и оценки пригодности клиента.
• Повышает точность проверок на соответствие нормативным требованиям, снижая риск штрафов за несоблюдение правил AML или KYC.
• Повышение качества обслуживания клиентов за счет ускорения процесса адаптации, повышения доверия и вовлеченности клиентов.

InvestGlass позволяет банкам работать более эффективно, интегрируя эти инструменты в свои системы, что позволяет организациям соответствовать нормативным требованиям, повышать удовлетворенность клиентов и проводить цифровую трансформацию с минимальными инвестициями.

Создание основы для ИИ в банковской сфере

Для успешного внедрения ИИ в банковской сфере требуется надежная инфраструктура данных и строгие меры безопасности. Инвестиции в облачные системы обеспечивают финансовым учреждениям более высокую скорость развертывания, гибкость и соответствие нормативным требованиям. Облачные технологии способствуют интеграции ИИ, позволяя быстро и эффективно анализировать огромные массивы данных. Безопасность данных - еще одна важная задача банков в банковском секторе. Технологии ИИ работают с конфиденциальной информацией о клиентах, что требует инвестиций в передовые меры безопасности. Отсутствие надежной защиты данных повышает риск нарушений и утечек информации, что может нанести ущерб репутации банка и доверию клиентов. Надежный фундамент для решений на основе ИИ в банковской сфере предполагает приверженность постоянному совершенствованию и адаптации. Банки должны регулярно обновлять и совершенствовать свои системы ИИ, чтобы идти в ногу с развитием финансовых технологий. Такой проактивный подход гарантирует, что банк с искусственным интеллектом будет оставаться эффективным, безопасным и соответствующим меняющимся нормативным стандартам.

Использование данных о клиентах для персонализации банковских услуг

Интеграция искусственного интеллекта помогает банкам ликвидировать изолированность данных, прокладывая путь к персонализированному банковскому обслуживанию. Персонализация банковских услуг зависит от понимания индивидуальных потребностей и поведения клиентов путем анализа большого количества данных. Использование данных о клиентах позволяет банкам создавать индивидуальные продукты и маркетинг стратегии для различных сегментов потребителей. Важную роль в этом процессе играет предиктивная аналитика. Инструменты искусственного интеллекта могут предсказывать будущие потребности клиентов на основе их поведения в прошлом, что позволяет виртуальным агентам предоставлять своевременные и актуальные консультации. Например, система искусственного интеллекта может рекомендовать финансовые продукты, связанные с путешествиями, тем, кто часто путешествует, что повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов. Обработка естественного языка (NLP) играет важнейшую роль в понимании запросов клиентов и предоставлении мгновенной поддержки с помощью чат-ботов и виртуальных помощников. Эффективная персонализация требует от финансовых учреждений соблюдения высоких стандартов конфиденциальности и безопасности данных. Клиенты должны быть уверены, что их данные используются ответственно. Надежные меры защиты данных помогают банкам укреплять и поддерживать доверие, повышая удовлетворенность клиентов и способствуя развитию долгосрочных отношений.

Повышение эффективности управления рисками с помощью технологий искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта существенно влияют на управление рисками. ИИ автоматизирует процессы оценки опасности, контроля соблюдения требований и принятия решений, повышая эффективность управления рисками в банковской сфере. Системы искусственного интеллекта могут более точно оценивать кредитный риск, анализируя исторические данные и выявляя закономерности, которые традиционные методы могли бы упустить. Методы машинного обучения, такие как деревья решений, улучшают модели кредитного риска, предлагая четкие правила принятия решений для сложных сценариев. Такая точность помогает банкам принимать более обоснованные решения по кредитам и инвестициям, снижая риск дефолтов и неудачных вложений. Передовые решения на основе искусственного интеллекта улучшают выбор и сегментацию переменных, повышая точность моделирования в управлении рисками. Эти технологии обрабатывают обширные массивы данных, оптимизируя процесс принятия решений и улучшая общую систему управления рисками.

Обнаружение и предотвращение мошенничества с помощью искусственного интеллекта

Обнаружение и предотвращение мошенничества играют важнейшую роль в банковской сфере, и технологии искусственного интеллекта в этой области неоценимы. Системы искусственного интеллекта предотвращают финансовое мошенничество, анализируя данные о транзакциях и поведении клиентов, что позволяет своевременно принимать меры против мошенничества с кредитными картами и отмывания денег. Инженерия признаков и методы обнаружения аномалий помогают ИИ отличать законные транзакции от мошеннических. Генеративный ИИ улучшает обнаружение мошенничества в режиме реального времени, выявляя необычные модели транзакций, что значительно ускоряет время реагирования. Для обеспечения справедливости и эффективности моделей ИИ банкам необходимо использовать разнообразные наборы данных и поддерживать высокое качество обучающих данных. Такой подход позволяет минимизировать предвзятость и максимально повысить точность систем обнаружения мошенничества.

Улучшение взаимодействия с клиентами с помощью виртуальных помощников

Виртуальные помощники, работающие на основе искусственного интеллекта, меняют взаимодействие с клиентами в банковской сфере. Используя обработку естественного языка, эти чат-боты могут понимать запросы клиентов, обеспечивая персонализированные беседы и круглосуточную поддержку, что значительно повышает удовлетворенность клиентов. Расширенный искусственный интеллект Технологии позволяют чат-ботам отвечать на сложные запросы, принося пользу как клиентам, так и сотрудникам, повышая эффективность работы. Однако интеграция этих систем сопряжена с определенными трудностями. Системы взаимодействия с клиентами должны быть тщательно разработаны в соответствии с нормативными стандартами, обеспечивая бесшовную интеграцию и оптимальную производительность. Мультимодальные технологии ИИ обеспечивают разностороннюю коммуникацию, обогащая опыт клиентов и устанавливая новые стандарты обслуживания клиентов.

Генеративные решения на основе искусственного интеллекта для повышения качества обслуживания клиентов

Генеративный ИИ повышает качество обслуживания клиентов, создавая персонализированный контент и модернизируя чат-боты для обслуживания клиентов. Эти модели ИИ могут быстро генерировать персонализированный контент, создавая более сотни объявлений за несколько минут, что значительно обогащает взаимодействие с клиентами. Модернизация чат-ботов для обслуживания клиентов с помощью генеративного ИИ повышает уровень удовлетворенности и снижает операционные расходы. Благодаря генеративному ИИ консультанты тратят до 65% меньше времени на выполнение рутинных задач. Такие инструменты, как NVIDIA NeMo и Riva, помогают банкам создавать эффективные модели генеративного ИИ, повышая возможности обслуживания клиентов.

Роль искусственного интеллекта в управлении благосостоянием

ИИ существенно преобразует управление капиталом, повышая производительность и персонализируя обслуживание клиентов. Финансовое планирование на основе искусственного интеллекта адаптируется к личным и рыночным изменениям, предлагая индивидуальные рекомендации с учетом индивидуальных обстоятельств. Такая персонализация помогает клиентам эффективнее достигать своих финансовых целей. Системы искусственного интеллекта быстро анализируют данные, прогнозируют рыночные тенденции и улучшают коммуникацию с клиентами. Автоматизированные инструменты, такие как робо-консультанты, предлагают недорогие инвестиционные рекомендации, делая управление состоянием доступным для более широкой аудитории. Поскольку компании инвестируют значительные средства в ИИ, прогнозируется, что к 2027 году объем активов, управляемых с помощью ИИ в сфере управления состоянием, достигнет $6 триллионов.

Подготовка к будущему: Квантовый ИИ и не только

Если заглянуть в будущее, то квантовый ИИ станет переломным моментом в банковской сфере. Квантовый ИИ обеспечивает банкам более быстрый анализ данных, повышенную безопасность и конкурентное преимущество. Эта технология крайне важна для разработки квантовоустойчивых алгоритмов шифрования для защиты конфиденциальных данных клиентов. Те, кто рано внедряет генеративный ИИ в банковской сфере, могут рассчитывать на повышение производительности на 22-30%. JPMorgan набирает команду квантового рекрутинга, заполняя 28 вакансий по всему миру, чтобы адаптироваться к достижениям в области квантового ИИ. По прогнозам, влияние генеративного ИИ в банковской сфере достигнет $300 миллиардов, что свидетельствует о его огромном потенциале.

Управление и регулирование ИИ

По мере того как искусственный интеллект становится все более распространенным в банковском секторе, управление и регулирование становятся важнейшими вопросами. Финансовые учреждения должны обеспечить прозрачность, понятность и справедливость своих систем искусственного интеллекта в соответствии с такими нормативными актами, как GDPR и CCPA. Эти нормы предписывают строгие стандарты конфиденциальности и защиты данных, обеспечивая ответственное обращение с данными клиентов. Для ответственного использования ИИ в банковской сфере разрабатываются системы управления ИИ. Они охватывают различные аспекты, включая использование моделей ИИ, управление данными и управление рисками. Такие регулирующие органы, как Федеральная резервная система и Европейское банковское управление, выпускают рекомендации по использованию ИИ в банковской сфере, подчеркивая требования к управлению рисками, качеству данных и проверке моделей. Банки также должны обеспечить безопасность и устойчивость своих систем ИИ. Адекватные меры контроля необходимы для предотвращения кибератак и утечки данных, а также для защиты конфиденциальной информации клиентов. Придерживаясь этих стандартов управления и регулирования, финансовые учреждения смогут укрепить доверие клиентов и регулирующих органов, обеспечив этичное и эффективное использование технологий ИИ.

Таланты и навыки в области ИИ

Расширение использования искусственного интеллекта в банковской сфере приводит к росту спроса на специалистов по искусственному интеллекту, включая специалистов по анализу данных, инженеров машинного обучения и исследователей искусственного интеллекта. Финансовые учреждения конкурируют за лучших специалистов в области ИИ, предлагая конкурентоспособные зарплаты и льготы, чтобы привлечь и удержать лучших кандидатов. Для удовлетворения этого спроса разрабатываются программы обучения и подготовки специалистов в области ИИ, которые помогают банкам повысить квалификацию имеющегося персонала и вырастить следующее поколение лидеров в области ИИ. Эти программы необходимы для создания надежного кадрового резерва и обеспечения того, чтобы сотрудники обладали необходимыми навыками для эффективного использования технологий ИИ. Приобретение талантов в области ИИ становится ключевой задачей для банков, поскольку они стремятся сохранить конкурентное преимущество в использовании ИИ. Для преодоления этой проблемы банки сотрудничают с университетами и исследовательскими институтами для разработки программ исследований и развития ИИ. Такие партнерства не только способствуют развитию инноваций, но и помогают привлечь в банковский сектор лучших специалистов в области ИИ.

ИИ и финансовая доступность

ИИ играет ключевую роль в повышении уровня финансовой доступности, особенно на развивающихся рынках, где доступ к финансовым услугам ограничен. Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ используются для финансового просвещения и консультирования малообеспеченных слоев населения, помогая им принимать взвешенные финансовые решения. Разрабатываются модели кредитного скоринга на основе ИИ для предоставления кредитов частным лицам и малым предприятиям, у которых может не быть традиционной кредитной истории. Анализируя альтернативные источники данных, эти модели могут более точно оценивать кредитоспособность, открывая доступ к кредитам тем, кто ранее был исключен из финансовой системы. Мобильные платежные системы на базе ИИ также используются для обеспечения доступа к финансовым услугам для людей, не имеющих банковского счета. Эти системы облегчают проведение транзакций и управление финансами с помощью мобильных устройств, делая банковские услуги более доступными и удобными. Кроме того, ИИ используется для выявления и предотвращения финансовых преступлений, таких как отмывание денег и финансирование терроризма. Усиливая меры безопасности, ИИ способствует расширению доступа к финансовым услугам, создавая более безопасную и надежную финансовую среду.

ИИ и устойчивое развитие

ИИ используется для обеспечения устойчивости в банковском секторе, особенно в области управления рисками, связанными с изменением климата и окружающей средой. Системы управления рисками на базе ИИ используются для выявления и управления экологическими рисками, такими как изменение климата и вырубка лесов. Эти системы позволяют банкам оценивать влияние экологических факторов на их деятельность и принимать обоснованные решения по снижению рисков. Для обеспечения прозрачности и подотчетности деятельности в области устойчивого развития разрабатываются системы отчетности в области устойчивого развития на основе ИИ. Эти системы помогают банкам отслеживать и сообщать о своем воздействии на окружающую среду, обеспечивая соблюдение стандартов и правил устойчивого развития. Платформы устойчивого инвестирования на базе ИИ также используются для предоставления инвесторам вариантов устойчивого инвестирования. Анализируя экологические, социальные и управленческие аспекты (ESG) данные, эти платформы помогают инвесторам принимать обоснованные решения, соответствующие их целям в области устойчивого развития. Кроме того, ИИ используется для выявления и предотвращения ’зеленого промывания", гарантируя, что заявления компаний об устойчивом развитии являются подлинными и поддаются проверке. Это способствует прозрачности и доверию в банковском секторе, поощряя более устойчивые практики и инвестиции. Внедряя ИИ в свою деятельность, банки могут не только активизировать свои усилия по обеспечению устойчивости, но и способствовать созданию более устойчивой и жизнеспособной финансовой системы.

Партнерство с финтех-компаниями для развития искусственного интеллекта

Сотрудничество между банками и финтех-компаниями имеет жизненно важное значение для развития технологий искусственного интеллекта в банковской сфере. FinTech-компании обеспечивают гибкость и инновации, в то время как банки предлагают отраслевые знания и опыт регулирования. Успешное партнерство позволяет банкам внедрять новые услуги без серьезной перестройки своих основных систем. Решение таких проблем, как унаследованные системы, необходимо для успешного сотрудничества и эффективного внедрения ИИ. Использование передовых инструментов ИИ от финтех-компаний помогает банкам оставаться конкурентоспособными в быстро меняющемся технологическом ландшафте.

Преодоление трудностей при внедрении ИИ

Внедрение ИИ в банковской сфере сопряжено с целым рядом проблем. Одной из главных проблем является конфиденциальность данных, поскольку банки должны защищать конфиденциальную информацию о клиентах, соблюдая при этом нормативные требования. Навигация по нормативно-правовой базе требует прозрачности и соблюдения этических норм, чтобы избежать необъективных результатов ИИ. Повышение объяснимости моделей ИИ имеет решающее значение для укрепления доверия со стороны клиентов и регулирующих органов. Интеграция ИИ с унаследованными системами сопряжена с серьезными трудностями, зачастую требующими значительных инвестиций в инфраструктуру и программное обеспечение. Для эффективной интеграции ИИ и решения сложных задач необходимо взаимодействие различных команд, включая юристов и технических специалистов. Преодоление разрыва в квалификации имеет решающее значение для внедрения ИИ. Банкам необходимо формировать культуру, которая принимает новые технологии, и инвестировать в обучение сотрудников. Постоянный мониторинг и обслуживание систем ИИ имеют решающее значение для поддержания производительности и предотвращения неожиданного поведения.

Резюме

Интеграция искусственного интеллекта в банковскую сферу - не просто тенденция, а необходимость для обеспечения готовности к будущему. Технологии ИИ предлагают множество преимуществ: от улучшения взаимодействия с клиентами и управления рисками до предотвращения мошенничества и персонализации управления состоянием. Заложив основу, используя данные о клиентах и преодолевая трудности внедрения, банки смогут раскрыть весь потенциал ИИ и оставаться конкурентоспособными в меняющемся финансовом ландшафте.

Часто задаваемые вопросы

Каковы первоначальные шаги по внедрению искусственного интеллекта в банковское дело?

Внедрение ИИ в банковскую деятельность требует создания надежной инфраструктуры данных, инвестиций в облачные системы и обеспечения надежной защиты данных. Эти основополагающие шаги будут способствовать успешному внедрению технологий ИИ.

Как искусственный интеллект может улучшить взаимодействие с клиентами в банковской сфере?

ИИ улучшает взаимодействие с клиентами в банковской сфере благодаря использованию виртуальных помощников и чат-ботов, которые предлагают персонализированные беседы и круглосуточную поддержку, что значительно повышает удовлетворенность клиентов.

Какую роль играет искусственный интеллект в управлении рисками?

ИИ значительно повышает эффективность управления рисками, автоматизируя оценку опасностей и контроль за соблюдением требований, тем самым повышая точность оценки кредитного риска. Это приводит к принятию более обоснованных решений.

Как ИИ используется для обнаружения и предотвращения мошенничества?

ИИ используется для обнаружения и предотвращения мошенничества, анализируя данные о транзакциях и поведение клиентов, чтобы выявить закономерности и аномалии, указывающие на мошеннические действия. Эта технология усиливает меры безопасности и позволяет своевременно реагировать на мошеннические операции.

Каковы преимущества партнерства с финтех-компаниями для развития искусственного интеллекта?

Партнерство с финтех-компаниями обеспечивает банкам гибкость и инновационность, необходимые для успешного внедрения ИИ, а использование знаний банков об отрасли и опыта регулирования повышает конкурентоспособность. Такое сотрудничество создает надежную основу для эффективного развития технологий ИИ.