De rol van generatieve AI in banken en financiële instellingen

Of het nu gaat om web 2.0 of mobiele toepassingen, bedrijven hebben innovatieve technologieën gebruikt op hun weg naar digitale transformatie. Banken en financiële instellingen hebben pionierswerk verricht op het gebied van experimenteren, mislukken en zich snel aanpassen aan innovatieve technologieën, wat heeft geleid tot early adopters van generatieve AI-technologie. Terwijl chatgpt de wereld veroverde in 2023, stonden vooraanstaande financiële instellingen zoals Goldman Sachs & Co, Morgan Stanley, JPMorgan Chase & Co en Wells Fargo & Co al op het punt om Generative AI in te zetten in hun dagelijkse bankactiviteiten, wat leidde tot verbeterde operationele efficiëntie.

Wat denk je?

In het rapport van McKinsey staat dat generatieve AI in potentie aanzienlijke nieuwe waarde kan leveren aan banken – tussen 200 en 340 miljard dollar op gebieden als kapitaalmarkten, vermogensbeheer, vermogensbeheer, klantenservice en risk & legal.

Het is noodzakelijk om te onderzoeken hoe generatieve AI werkt om de voordelen van generatieve AI in het bankwezen te begrijpen.

Generatieve AI:

• creëert inhoud op menselijk niveau, zoals afbeeldingen, tekst, code en video.
• helpt bij mensachtige besluitvorming en voegt contextueel bewustzijn toe aan bedrijfs- en financiële workflows.
• wordt gevoed door foundation-modellen, die draaien op deep-learning algoritmen

Lees meer: Generatieve AI-diensten

Generatieve AI stimuleert de verschuiving van financiële diensten naar BaaS.

Met behulp van generatieve AI-technologie versnellen financiële instellingen hun zoektocht naar de juiste AI-leverancier om het Banking as a Service (BaaS)-model toe te passen voor een vroege verschuiving van ideevorming en planning naar implementatie.

Hoewel generatieve AI in de financiële sector sterk in opkomst is voor gepersonaliseerde klantenservices, strekken de toepassingen zich uit tot anti-witwas-, compliance-, acceptatie- en KYC-processen, die kritieke gebieden van de front-office, middle-office en back-office activiteiten van banken bestrijken.

Generatieve AI in de bank- en financiële sector: Gebruikscases

Use Case 1 – Fraudedetectie

Technologie: Diep Leren

Uitdagingen:

1. Frauduleuze activiteiten blijven zich ontwikkelen, waardoor het voor bestaande systemen moeilijk is om ze effectief te identificeren en op te sporen.
2. Het identificeren van patronen met handmatige activiteiten of traditionele AI-algoritmen kan vervelend zijn, gezien de enorme hoeveelheden transactiegegevens.
3. Traditionele systemen markeren legitieme transacties soms als frauduleus, wat leidt tot hogere operationele kosten en ontevredenheid bij klanten.

Generatieve AI-oplossing: Dieplerende algoritmen analyseren enorme hoeveelheden gegevens en identificeren vervelende patronen die wijzen op frauduleus gedrag. Met behulp van neurale netwerken leren deep learning-modellen voortdurend van nieuwe gegevens, waardoor ze beter in staat zijn om opkomende frauduleuze activiteiten te detecteren. Daarnaast kunnen deep learning-technieken vals positieven aanzienlijk verminderen door onderscheid te maken tussen frauduleuze en legitieme transacties, waardoor de klanttevredenheid toeneemt.

Use Case 2 – Klantenservice

Technologie: Natuurlijke taalverwerking

Uitdagingen:

1. Banken staan voor uitdagingen bij het bieden van gepersonaliseerde klantervaringen omdat gegevens zijn opgeslagen in verschillende systemen.
2. Door de groeiende hoeveelheid klantgegevens hebben menselijke agenten hulp nodig om klanten snel gepersonaliseerde diensten aan te bieden.
3. Banken en andere NBFC’s moeten zich houden aan de regelgeving met betrekking tot de privacy van klantgegevens bij het gebruik van specifieke klantgegevens voor op maat gemaakte diensten.

Generatieve AI-oplossing: Algoritmen voor natuurlijke taalverwerking analyseren naadloos grote hoeveelheden klantgegevens om samenhangende klantprofielen te maken. Met een 360-graden inzicht in het gedrag en de voorkeuren van klanten op basis van tekstuele gegevens neemt NLP alle obstakels weg, waardoor banken en NBFC’s gepersonaliseerd financieel advies, productaanbevelingen en een naadloze klantenservice kunnen bieden via virtuele assistenten en AI-gestuurde kiosken. Bovendien zorgt NLP-technologie ervoor dat services op maat naadloos worden geleverd, terwijl de privacy van gegevens en de naleving van wettelijke vereisten behouden blijven.

Lees meer: Generatieve AI vs. Activerende AI

Use Case 3 – Naleving

Technologie: Versterkend leren

Uitdagingen:

• Financiële instellingen hebben te maken met een complex regelgevingslandschap, dat regelmatig moet worden gecontroleerd en dat zich moet aanpassen aan wijzigingen in de regelgeving.
• Compliance taken, waaronder het monitoren van transacties en het uitvoeren van due diligence, zijn tijdrovend en arbeidsintensief.
• Banken en NBFC’s die niet voldoen aan de wettelijke normen kunnen te maken krijgen met reputatieschade en financiële sancties.

Generatieve AI-oplossing: Compliance-taken kunnen worden geautomatiseerd met behulp van reinforcement learning-algoritmen door het algoritme te trainen met regelgevingsrichtlijnen en historische gegevens om snelle beslissingen te nemen. Deze modellen kunnen het regelgevingsproces optimaliseren door gebruik te maken van straffen en beloningen, het risico op niet-naleving te verminderen en de efficiëntie te verbeteren.

Daarnaast kunnen reinforcement learning-technieken banken en NBFC’s helpen te leren en zich aan te passen aan veranderende regelgeving, zodat ze compliant blijven in de veranderende regelgeving.

Use Case 4 – 24/7 Chatbots voor klantondersteuning

Technologie: Natuurlijke taalverwerking

Uitdagingen:

1. Klanten kunnen complexe financiële vragen stellen die traditionele chatbots moeten helpen begrijpen en beantwoorden.
2. Traditionele chatbots herkennen de emotionele signalen van klanten misschien niet, wat gevolgen heeft voor de kwaliteit van de klantenservice.

Generatieve AI-oplossing: Chatbots worden aangestuurd door algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, die snel vragen van klanten begrijpen en reageren op complexe vragen op een manier die vergelijkbaar is met menselijke output. Met behulp van sentimentanalyse helpen NLP-chatbots banken om gepersonaliseerde 24/7-klantensupportervaringen te bieden. NLP chatbots leren ook van eerdere interacties en verbeteren na verloop van tijd hun antwoorden en de kwaliteit van de klantenservice.

Use Case 5 – KYC-proces automatiseren

Technologie: Computer Vision

Uitdagingen:

1. Traditionele processen zijn afhankelijk van handmatige documentverificatie, wat leidt tot inefficiëntie en vertragingen.
2. Inconsistenties en menselijke fouten in documentverificatieprocessen kunnen de nauwkeurigheid van KYC in gevaar brengen en NBFC’s kwetsbaar maken voor fraude.
3. Naarmate het klantenbestand groeit, wordt het KYC-proces arbeidsintensief en tijdrovend, waardoor de operationele kosten toenemen.

Generatieve AI-oplossing: Computervisie-algoritmen fungeren als een menselijk oog en helpen bij het extraheren en analyseren van identiteitsdocumenten zoals rijbewijzen en paspoorten.

Met optische tekenherkenning (OCR) en beeldherkenningstechnieken kunnen computervisiesystemen de echtheid van documenten controleren en de meest relevante informatie eruit halen voor KYC-controles. De meeste banken en financiële instellingen worden geconfronteerd met uitdagingen bij het signaleren van mogelijke fraudepogingen tijdens het primaire KYC-proces, en computervisiealgoritmen kunnen helpen bij het detecteren van anomalieën en inconsistenties in documenten om frauduleuze KYC-activiteiten te voorkomen.

Use Case 6 – Trendanalyse voor markt- en investeringsstrategieën

Technologie: Diep Leren

Uitdagingen:

1. Financiële instellingen genereren enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens uit klantenservicegesprekken en spraakkioskbronnen, waardoor het extraheren van relevante trends en zinvolle inzichten lastig is.
2. Traditionele trendanalysemethoden kunnen de snelheid van snel veranderende marktomstandigheden en beleggerssentimenten niet bijbenen.

Generatieve AI-oplossing: Deep learning-algoritmen kunnen gestructureerde en ongestructureerde gegevens inspecteren om trends en patronen nauwkeurig te identificeren. Met neurale netwerken kunnen deze algoritmen correlaties en signalen detecteren die bestaande methoden over het hoofd zien, waardoor financiële instellingen weloverwogen investeringsbeslissingen kunnen nemen. Deze technologie kan de nauwkeurigheid van de voorspellingen na verloop van tijd verbeteren door verfijning van het model, waardoor beleggers waardevolle inzichten krijgen.

Of het nu gaat om traditionele AI of generatieve AI, het kiezen van de juiste technologie verschilt per uitdaging. Bij Zuci Systems inspecteren we uw gegevensinfrastructuur, identificeren we niet-geactiveerde gegevens en helpen we bedrijfsproblemen op te lossen met AI-technologieën. Wil je overleggen met onze Chief Technology Officer?

Reserveer een slot.