Các ngân hàng đang làm gì với ChatGPT?
Dòng chảy của trí tuệ nhân tạo vào ngành ngân hàng đã thay đổi mô hình dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và thậm chí cả cách các tổ chức tài chính nhận thức và tiến hành các hoạt động tài chính. Một công ty tiên phong trong cuộc cách mạng kỹ thuật số này, đặc biệt là trong ngành fintech và ngân hàng, là ChatGPT. Với khách hàng của InvestGlass, chúng tôi đã thấy hành vi khác nhau đối với việc sử dụng hoặc trí tuệ nhân tạo. Khi nào ChatGPT nên hỗ trợ các ngân hàng – bài viết này sẽ chia sẻ với bạn những phát hiện của chúng tôi.
Tương lai của ChatGPT trong lĩnh vực tài chính là gì?
Khai thác sức mạnh của máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT đã đóng vai trò then chốt trong việc xác định lại trải nghiệm của khách hàng. Nó không chỉ là về việc tạo ra các phản hồi giống như con người cho các truy vấn của người dùng hoặc cung cấp hỗ trợ khách hàng chính xác. Đó là về cách mạng hóa cách các giám đốc điều hành doanh nghiệp nhận thức CX (trải nghiệm khách hàng) và cách quản lý cấp cao hiểu đầy đủ vai trò của AI ngân hàng kỹ thuật số . Những người được hỏi gần đây báo cáo việc sử dụng AI vượt xa một nửa mức trung bình của khu vực đồng euro, cho thấy việc áp dụng nhanh chóng.
Thử nghiệm đầu tiên chúng tôi sản xuất là với GPT trò chuyện AI mở. Tất nhiên, ở đây chúng tôi có những rủi ro tiềm ẩn vì dữ liệu sẽ được chuyển đến các máy chủ có trụ sở tại Hoa Kỳ. Do đó, rất nhiều khách hàng của chúng tôi đã miễn cưỡng sử dụng ChatGPT bên trong hệ thống CRM hoặc PMS. Vì chúng tôi hiện đang bổ sung giải pháp bên trong cơ sở của mình, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng một cách an toàn. Các tổ chức tài chính sẽ đánh giá cao việc lưu trữ LLM trực tiếp trên máy chủ của họ.
Làm thế nào các ngân hàng có thể bảo vệ dữ liệu khách hàng của họ?
Các tổ chức tài chính, luôn cảnh giác về quản lý rủi ro, đặc biệt là trong lĩnh vực chống rửa tiền, phát hiện gian lận và xác định các yếu tố rủi ro tiềm ẩn, tận dụng ChatGPT và công nghệ cơ bản của nó để giám sát giao dịch của người dùng, phân tích dữ liệu và thậm chí xác định các vi phạm tuân thủ tiềm ẩn. Hơn nữa, với việc sử dụng trợ lý ảo như ChatGPT, các ngân hàng tránh được các khoản phạt tốn kém bằng cách đảm bảo ít gặp gỡ khách hàng không đạt yêu cầu và đảm bảo câu trả lời chính xác và có thẩm quyền. Nó không chỉ là về việc cung cấp bảo mật; Đó là về việc hợp lý hóa các hoạt động và quản lý rủi ro tiềm ẩn. Để tận dụng các công cụ ngôn ngữ tổng quát, trước tiên chúng tôi tốt chạy mục đích với các quy tắc mã hóa cứng của InvestGlass hoặc thông qua công cụ tự động hóa không mã mềm mà các ngân hàng có thể tự tùy chỉnh. Cuối cùng, chỉ lưu trữ trên dữ liệu của khách hàng máy chủ cục bộ.
ChatGPT sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng như thế nào?
Trợ lý ảo, như một khía cạnh của bối cảnh AI ngân hàng rộng lớn hơn, cho phép các hoạt động ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn. Các nhiệm vụ thông thường như truy vấn số dư tài khoản, kiểm tra lịch sử giao dịch và thậm chí cập nhật tin tức tài chính được xử lý nhanh chóng, giải phóng các đại diện dịch vụ khách hàng để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn. Điều này không chỉ làm giảm chi phí chung cho việc duy trì các nhóm hỗ trợ khách hàng lớn mà còn cho phép dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa hơn, dẫn đến cải thiện sức khỏe tài chính của người dùng.
Chúng tôi tin rằng việc giám sát các giao dịch ngân hàng vẫn sẽ được tự động hóa bằng mã hóa cứng. Tuy nhiên, việc giám sát các giao dịch của người dùng và các rủi ro tiềm ẩn có thể được cải thiện bằng thuật toán học máy.
Tự động hóa quy trình robot ảnh hưởng đến ngành tài chính như thế nào?
Theo báo cáo, RPA trong lĩnh vực ngân hàng dự kiến sẽ đạt 1,12 tỷ USD vào năm 2025. Ngoài ra, bằng cách tận dụng công nghệ AI kết hợp với RPA, ngành ngân hàng có thể thực hiện tự động hóa trong quy trình ngân hàng ra quyết định phức tạp như phát hiện gian lận và chống rửa tiền.
Nâng cao dịch vụ khách hàng trong các tổ chức ngân hàng
Các tổ chức tài chính quản lý rất nhiều truy vấn hàng ngày, bao gồm các chủ đề từ chi tiết cụ thể về tài khoản, trạng thái ứng dụng, để cân bằng các yêu cầu. Thách thức đối với các ngân hàng nằm ở việc giải quyết các truy vấn này với sự chậm trễ tối thiểu. Một cuộc khảo sát của Deloitte đã làm sáng tỏ thách thức này: hơn 80% khách hàng sử dụng chatbot cho các yêu cầu liên quan đến sản phẩm trong 12 tháng trước đó bày tỏ ác cảm với việc sử dụng chúng một lần nữa. Hơn nữa, 46% lên tiếng ủng hộ các tương tác nhánh vật lý. Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) có tiềm năng cách mạng hóa điều này, tự động hóa các quy trình được tiêu chuẩn hóa để cung cấp phản hồi theo thời gian thực và do đó giảm đáng kể thời gian phản hồi. Điều này không chỉ đẩy nhanh quá trình giải quyết truy vấn mà còn giải phóng nguồn nhân lực cho các cam kết cấp bách hơn. Được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo, RPA rất giỏi trong việc giải quyết các truy vấn đòi hỏi sự phân biệt. Với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Chatbot Automation cho phép bot hiểu và phản hồi theo cách giống như con người đối với các cuộc trò chuyện của khách hàng.
Tuân thủ quy định trong ngân hàng
Vai trò then chốt của ngân hàng trong khuôn khổ kinh tế đòi hỏi phải tuân thủ nghiêm ngặt các nhiệm vụ tuân thủ đa dạng. Một cuộc khảo sát của Accenture từ năm 2016 chỉ ra rằng 73% người tham gia coi RPA là một công cụ biến đổi trong lĩnh vực tuân thủ. Hoạt động không mệt mỏi, RPA nâng cao năng suất trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác hoàn hảo, từ đó tinh chỉnh chất lượng của quy trình tuân thủ.
Tài khoản phải trả &; Hiệu quả hoạt động
Tên miền tài khoản phải trả trong ngân hàng được đặc trưng bởi tính lặp đi lặp lại của nó. Nó bắt buộc phải trích xuất, xác minh và xử lý thông tin nhà cung cấp sau đó. Tự động hóa quy trình robot, được bổ sung các công nghệ Nhận dạng ký tự quang học (OCR), hợp lý hóa điều này. OCR phân biệt chi tiết nhà cung cấp từ các biểu mẫu kỹ thuật số hoặc vật lý và cung cấp dữ liệu này cho hệ thống RPA, sau khi xác minh, sẽ xử lý thanh toán. Trong trường hợp có sự khác biệt, hệ thống RPA sẽ cảnh báo cho các giám đốc điều hành thích hợp.
Hợp lý hóa thẻ tín dụng và xử lý khoản vay thế chấp
Trong lịch sử, xử lý đơn đăng ký thẻ tín dụng là một nỗ lực gian khổ, mất vài tuần để hoàn thành. Khung thời gian kéo dài này gây bất lợi cho cả sự hài lòng của khách hàng và chi tiêu ngân hàng. Tuy nhiên, việc giới thiệu RPA đã rút ngắn khoảng thời gian này xuống chỉ còn vài giờ. Thông qua tham chiếu chéo đồng thời với nhiều hệ thống, RPA xác minh tài liệu cần thiết, tiến hành kiểm tra lý lịch và tín dụng cũng như quyết định dựa trên các tiêu chí đã thiết lập. Tương tự, ở Mỹ, quá trình xử lý khoản vay thế chấp trung bình khoảng 50 đến 53 ngày, điều hướng qua nhiều trạm kiểm soát. Với RPA, thời gian của quá trình này có thể được rút ngắn đáng kể, giảm thiểu các tắc nghẽn tiềm ẩn.
Quản lý rủi ro và phát hiện gian lận
Trong kỷ nguyên kỹ thuật số này, các ngân hàng phải vật lộn với mối đe dọa khắp nơi của các hoạt động gian lận. Giám sát mọi giao dịch để xác định hành vi sai trái tiềm ẩn là một trận chiến khó khăn. RPA, với tính năng giám sát theo thời gian thực, xác định và gắn cờ các mẫu giao dịch bất thường, trong một số trường hợp thậm chí còn ngăn chặn các hoạt động gian lận bằng cách thực hiện các biện pháp phòng ngừa.
Hợp lý hóa quy trình KYC &; Quản lý sổ cái chung
Thủ tục Biết khách hàng của bạn (KYC) là không thể thương lượng đối với các ngân hàng, thường sử dụng một lực lượng lao động đáng kể để kiểm tra khách hàng. Với quy mô khổng lồ của các quy trình thủ công, nhiều ngân hàng đã chuyển sang RPA để có các thủ tục KYC hiệu quả và chính xác. Tương tự, các ngân hàng phải duy trì một sổ cái chung tỉ mỉ, một nhiệm vụ đầy rủi ro tiềm ẩn do sự phụ thuộc vào các hệ thống kế thừa khác nhau. RPA, là công nghệ bất khả tri, hợp nhất dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, đảm bảo độ chính xác.
Cách mạng hóa việc tạo báo cáo, quản lý tài khoản và bảo lãnh phát hành với RPA
Tính linh hoạt của RPA mở rộng sang tạo báo cáo tự động, tạo điều kiện tạo tài liệu nhanh chóng và không có lỗi. Về mặt quản lý tài khoản, đặc biệt là trong các tình huống yêu cầu đóng, RPA theo dõi hiệu quả các tài khoản, tự động hóa thông báo và thậm chí tạo điều kiện cho việc đóng trong một số trường hợp nhất định. Bảo lãnh phát hành, một quy trình phức tạp để đánh giá rủi ro giao dịch tài chính, đã được tối ưu hóa đáng kể với RPA, giảm lỗi thủ công, sai lệch và cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tối ưu hóa việc thu tiền mặt, gửi tiền và khởi tạo tài khoản
Các khía cạnh của việc thu tiền mặt và gửi tiền mặt đầy thách thức. RPA, bằng cách tập trung hồ sơ và tăng cường bảo mật giao dịch, mang lại hiệu quả chưa từng có. Quá trình khởi tạo tài khoản, theo truyền thống là một thủ tục dài, được đẩy nhanh với RPA, đảm bảo quy trình cho vay nhanh hơn và tuân thủ các quy định pháp lý.
Tóm lại, việc tích hợp RPA trong ngân hàng làm sáng tỏ tiềm năng tăng cường hoạt động đồng thời giảm nhu cầu về nguồn nhân lực rộng lớn. Một cuộc khảo sát của PricewaterhouseCoopers trong lĩnh vực tài chính đã nhấn mạnh sự phát triển này: 30% số người được hỏi đang dần dần chấp nhận RPA, với nhiều người tiến tới việc áp dụng toàn doanh nghiệp.
Các ngân hàng đang sử dụng InvestGlass như thế nào để cung cấp tư vấn tài chính được cá nhân hóa và yêu cầu của khách hàng?
InvestGlass, kết hợp với ChatGPT, là một sự kết hợp mạnh mẽ để các ngân hàng cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa. Các công cụ AI phân tích dữ liệu khách hàng, cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng trong tương lai, mục tiêu tài chính và thậm chí hỗ trợ phát triển các sản phẩm tài chính được cá nhân hóa. Bằng cách tận dụng các công cụ ngôn ngữ tổng quát, các ngân hàng không chỉ được trang bị để cung cấp tư vấn tài chính được cá nhân hóa mà còn có thể cung cấp lời khuyên tài chính tùy chỉnh, cho phép khách hàng của họ đưa ra quyết định tài chính sáng suốt hơn.
Với hệ thống này, giờ đây chúng tôi có thể cung cấp loại dịch vụ tư vấn cho khách hàng để quản lý danh mục đầu tư tùy ý. Điều này không tương thích trong nhiều năm vì sẽ rất khó để phân tích dữ liệu khách hàng nếu không có công cụ như InvestGlass SA. InvestGlass đang kết hợp tất cả dữ liệu CRM + PMS + KYC + Đầu tư để cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa hơn bao giờ hết.
Cuộc cách mạng tự động hóa với InvestGlass và ChatGPT
InvestGlass, với khả năng tự động hóa tiên tiến, đang cách mạng hóa lĩnh vực ngân hàng theo nhiều cách. Bằng cách tận dụng các công cụ ngôn ngữ tổng quát, nó cho phép các ngân hàng cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa với hiệu quả vô song. Thay vì chỉ dựa vào các đại diện dịch vụ khách hàng của con người, dịch vụ khách hàng tự động, được hỗ trợ bởi InvestGlass, giải quyết các yêu cầu tài khoản mà người dùng ngân hàng có thể có nhanh chóng và chính xác. Điều này bao gồm từ số dư tài khoản đơn giản đến tư vấn đầu tư phức tạp hơn, do đó nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
AI có thể được sử dụng để hỗ trợ các ngân hàng hoặc dự đoán dịch vụ và hỗ trợ khách hàng. "Ai là người tiếp theo được gọi... làm thế nào để trình bày ý tưởng đầu tư...
Hơn nữa, InvestGlass hỗ trợ các ngân hàng trong nhiều chiều. Nó không chỉ hỗ trợ phát triển các sản phẩm tài chính được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của người dùng cá nhân mà còn đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định các vi phạm tuân thủ tiềm ẩn. Với sự phức tạp ngày càng tăng của tài chính toàn cầu, khả năng giám sát các giao dịch ngân hàng, xác định gian lận tiềm ẩn và đảm bảo tuân thủ các quy định thông qua AI quản lý rủi ro là rất quan trọng. Điều này đặc biệt quan trọng khi quản lý cấp cao tìm cách hiểu đầy đủ và điều hướng mê cung của những phức tạp về quy định.
Bằng cách tích hợp tự động hóa của InvestGlass, các cố vấn tài chính có thể tập trung vào các khía cạnh sắc thái hơn trong vai trò của họ, chẳng hạn như cung cấp các dịch vụ quản lý tài sản được cá nhân hóa, thay vì các nhiệm vụ thông thường. Sự kết hợp liền mạch giữa công nghệ và sự tiếp xúc của con người này không chỉ đảm bảo dịch vụ khách hàng hiệu quả mà còn cố gắng cải thiện sức khỏe tài chính của người dùng bằng cách giải quyết các truy vấn của khách hàng một cách chính xác và thúc đẩy niềm tin.
Tóm lại, nó sẽ bắt đầu với dữ liệu khách hàng
Trong bối cảnh không ngừng phát triển của lĩnh vực tài chính toàn cầu, việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như ChatGPT không chỉ trở thành một thứ xa xỉ mà còn là một điều cần thiết. Khi các ngân hàng và tổ chức tài chính cố gắng nâng cao trải nghiệm của khách hàng, hợp lý hóa hoạt động và tăng cường quản lý rủi ro, việc tận dụng các công cụ AI như ChatGPT chứng tỏ điều tối quan trọng. Cùng với các nền tảng như InvestGlass, các ngân hàng giờ đây có khả năng vô song để cung cấp không chỉ các dịch vụ hiệu quả mà còn được cá nhân hóa sâu sắc.
Tại InvestGlass, chúng tôi tin rằng lĩnh vực ngân hàng toàn cầu sẽ mở rộng với các dịch vụ mới, nhiệm vụ tài chính tốt hơn và nâng cao trải nghiệm người dùng ngân hàng trong tương lai. Vì vậy, nhiều dịch vụ tài chính mà các ngân hàng quy mô nhỏ sẽ cung cấp với các phản ứng giống như con người và giảm các yếu tố rủi ro tiềm ẩn.
Đây là bình minh của một kỷ nguyên mới trong ngân hàng, một kỷ nguyên mà các giải pháp do AI điều khiển xác định lại các tương tác của khách hàng, tư vấn tài chính và bản chất của hoạt động ngân hàng. Khi chúng ta nhìn về tương lai, nắm bắt những đổi mới như vậy chắc chắn sẽ là nền tảng của một tổ chức tài chính thành công, hiện đại và có tư duy tiến bộ.