Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) Use Cases in het bankwezen

Dit is een blog over de toekomst van AI en Machine Learning, en hoe toonaangevende technologieën de toekomst van het bankwezen en de financiële sector zullen bepalen.

Uit een recent onderzoek onder 34 grote banken in verschillende regio’s (VS, EU, Singapore, Afrika, Australië, India) blijkt dat 27 van deze 34 banken kunstmatige intelligentie hebben geïmplementeerd in front-office functies, waaronder chatbots en virtuele assistenten. Enkele van de meest prominente banken in deze sector in verschillende regio’s zijn Bank of America, OCBC, ABN Amro, YES BANK, enz.

In de VS experimenteren alle grote banken met kunstmatige intelligentie om hun activiteiten op ten minste vier manieren te verbeteren: om interacties met klanten soepeler te laten verlopen, fraude en witwaspraktijken terug te dringen, belastingrapportages te verbeteren en om regelgevingsrapportages voor naleving van de wet te automatiseren.

Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop AI en ML de bank- en financiële sector zullen veranderen:

Kunstmatige intelligentie en machine learning gaan een cruciaal onderdeel vormen van de toekomst van financiën. Ze zullen banken helpen om gegevens te analyseren, klantgedrag te voorspellen en financiële diensten op maat te maken.

We gaan een fundamentele verschuiving zien in de manier waarop financiële diensten werken naar datagestuurd bankieren. In de komende vijf jaar zullen veel bankprocessen veranderen dankzij kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën.

• Gespreksgerichte chatbots en virtuele assistenten

Consumenten willen op een meer conversationele manier met hun bank communiceren. Ze willen hetzelfde niveau van klantenservice als Amazon, Netflix en Uber. De komst van chatbots en virtuele assistenten helpt om dit mogelijk te maken in de bankwereld.

Net zoals consumenten een hoger niveau van klantenservice zijn gaan verwachten van andere sectoren, verwachten ze dat ook van hun banken. AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten kunnen klanten 24 uur per dag advies geven over zaken als banksaldo’s en andere transacties. Ze kunnen klanten ook de mogelijkheid bieden om geld te sturen in gesprekstaal.

• Klant Sentiment Analyse

Met de komst van big data en machine learning is klantsentimentanalyse een belangrijk gebied voor banken om AI toe te passen. Banken hebben al toegang tot een schat aan gegevens over hun klanten, maar veel hiervan is ongestructureerd en daarom moeilijk te begrijpen voor computers. AI kan deze gegevens echter begrijpen en er nieuwe inzichten uit halen.

Als een klant bijvoorbeeld de helpdesk belt met een probleem, kan een AI-systeem analyseren wat ze zeggen en in realtime de emoties identificeren die ze uiten. Zo kunnen banken bepalen of hun medewerkers problemen effectief oplossen en actie ondernemen als ze de zorgen van hun klanten niet wegnemen.

Deze systemen kunnen ook worden gebruikt om berichten op sociale media en andere feedback van klanten te analyseren. Door patronen te identificeren in wat mensen online over hun bank zeggen, kunnen banken AI gebruiken om te voorspellen hoe klanten zullen reageren op bepaalde gebeurtenissen – zoals de lancering van een nieuw product of een nieuwe dienst – of zelfs op veranderingen in de marktomstandigheden die hen zouden kunnen beïnvloeden.

• ML-gestuurde acceptatieprocessen

Bij het analyseren van de kredietwaardigheid van een klant kan het vervelend zijn als deze geen kredietgeschiedenis heeft bij de bank. Big data en ML analyseren 10.000+ datapunten die helpen beoordelen hoe kredietwaardig ze zijn. Hierdoor is het mogelijk om vooraf goedgekeurde leningen te geven aan een grote groep klanten, zelfs studenten en zelfstandigen.

Zelfs in het geval van zakelijke leningen,
AI-gebaseerde acceptatie
in staat zijn om dit complexe proces te vereenvoudigen, markttrends te analyseren, risico’s te identificeren bij het verstrekken van leningen, gedrag in de toekomst, de waarschijnlijkheid van fraude, enz.

Hier is een korte uitlegvideo van onze oplossing HALO – een analyseproduct met AI/ML-mogelijkheden, gericht op datagestuurde geautomatiseerde kredietbeslissingen voor banken en financiële instellingen. Met HALO kunnen bedrijven die leningen verstrekken nu de totale kredietkosten verlagen door de kwaliteit van de uitbetalingen te verbeteren. Stap in de wereld van
AI-gestuurde leningen – HALO
.

• Bankieren op maat

“Het grootste voordeel van AI en Machine Learning is Personalisatie. Ik geloof dat een bank van de toekomst in staat moet zijn om inzichten, waarschuwingen en aanbevelingen te bieden die zijn afgestemd op de eigen financiële doelen van een individu, op basis van hun bestedingsgewoonten, huidige spaar- en investeringsplannen, ziektekostenverzekeringsportefeuilles en andere factoren.

Op dit moment bevindt AI zich in een vroeg stadium van ontwikkeling en implementatie in de banksector. Sommige banken maken bijvoorbeeld al gebruik van predictive analytics om de financiële behoeften van klanten te bepalen en te voorspellen.

Dit is nog maar de eerste stap op weg naar gepersonaliseerd bankieren, want banken moeten eerst weten hoe klanten willen worden aangesproken voordat ze hen gepersonaliseerde diensten kunnen aanbieden. Hier moet nog veel werk worden verzet. Banken hebben veel gegevens nodig die versnipperd zijn over verschillende systemen en afdelingen. Dit moet worden samengebracht met behulp van kunstmatige intelligentie, zodat het deze informatie kan verzamelen en relevante inzichten of advies voor een klant kan leveren.

Hier volgt een kort inzicht in “Personalized Banking” van onze Senior Manager – Business Intelligence & Analytics, Rajkumar Purushothaman om de brug te slaan tussen digitaal en fysiek bankieren.

• Intelligente automatisering

ML-oplossingen zullen veel handmatig werk vervangen door handmatige taken te automatiseren met behulp van intelligente procesautomatisering. Enkele mogelijke voorbeelden van procesautomatisering in de banksector zijn het automatiseren van papierwerk, chatbots, gamification van personeelstraining, enz. Het verlaagt niet alleen de kosten, maar verbetert ook de ervaring van de klant en stelt banken in staat om hun activiteiten op te schalen.

Bekijk enkele van de use cases waarmee we onze bankpartners helpen.

• Geïntegreerde commando- en besturingssystemen

In de huidige wereld van financiële dienstverlening hebben banken en andere financiële instellingen niet alleen te maken met hun eigen gegevens, maar ook met die van derden. Het probleem hiermee is dat het silo’s van gegevens creëert die niet zijn geïntegreerd in een systeem met één bron van waarheid. Dit is een groot probleem omdat het betekent dat banken niet in staat zijn om alle gegevens die ze hebben te analyseren om betere beslissingen te nemen.

Om deze single source of truth-systemen te creëren, kunnen data engineering en machine learning-algoritmen worden gebruikt om de verschillende gegevensbronnen met elkaar te integreren. Dit wordt Integrated Command & Control Center genoemd. Het voordeel van deze aanpak is dat banken betere beslissingen kunnen nemen op basis van alle beschikbare gegevens in plaats van slechts een deelverzameling.

• Vermogens- en portefeuillebeheer

De AI-gebaseerde systemen kunnen zelfs bepalen wie de potentiële investeerders kunnen zijn op basis van hun salaris en uitgavengedrag. Het is ook in staat om markttrends te beoordelen en goede fondsen te kiezen op basis van hun portefeuille. Het beste hieraan is dat het virtueel kan, zonder dat je een voet in je vestiging hoeft te zetten.

Onderlinge fondsen? Vaste deposito’s? Dit en nog veel meer kun je allemaal vanuit je luie stoel doen. Je kunt AI en ML hiervoor bedanken.

• Algoritmische handel

Machine learning is duidelijk de toekomst van de handel. Algoritmische handel – handelsplatformen die computers gebruiken om transacties uit te voeren – kan efficiënter en nauwkeuriger zijn dan echte live handelaren en heeft vele andere voordelen.

Terwijl de meeste mensen bekend zijn met algoritmische handel, zien we ook de opkomst van machine-lerende algoritmen in het bankwezen. Machine-learning algoritmen kunnen op grote schaal werken – ze hebben geen datawetenschapper nodig om ze te vertellen wat ze moeten doen. Ze kunnen miljoenen gegevenspunten tegelijk bekijken en conclusies trekken die veel nauwkeuriger zijn dan gewone handelaars ooit zouden kunnen.

Door machine learning te gebruiken, kunnen banken hun horizon verbreden tot buiten de traditionele risicomodellen en zich richten op de gebieden die op dit moment het meest winstgevend zijn.

• Cyberbeveiliging en witwasbestrijding

Een innovatieve integratie van AI en machine learning in bankieren zal bankieren in de nabije toekomst zeker veiliger maken. Het gebruik van AI en ML zal de financiële sector helpen om hun cyberbeveiliging en anti-witwasactiviteiten te verbeteren.

Een groot aantal banken implementeert AI- en ML-technologie om verdachte of ongebruikelijke transacties te identificeren die verband kunnen houden met witwasactiviteiten. Verwacht wordt dat het gebruik van AI- en ML-technologieën de komende jaren aanzienlijk zal toenemen.

De integratie van deze technologieën zal zeker zorgen voor een meer gestroomlijnde service, wat tijd, geld en mankracht bespaart. Bovendien zal het ook helpen bij het versterken van de beveiligingssystemen van banken, bedrijven en particulieren om cyberaanvallen op hun instellingen, netwerken en rekeningen te voorkomen.

• AI-gestuurde fraudedetectie

ML-algoritmen kunnen fraude detecteren door miljoenen gegevenspunten te doorlopen. Het verbetert de kwaliteit van realtime goedkeuringen en vermindert het aantal onterechte afwijzingen. Als er sprake is van verdacht gedrag van bepaalde bankrekeningen, zal het deze in realtime identificeren in plaats van ze achteraf te detecteren.

Voor elke $1 die financiële instellingen verliezen door fraude, bedragen de herstelkosten minstens $2,92. Dit is waar AI en ML een enorme deuk kunnen slaan in de banksector. Hoewel banken controlesystemen hebben, zijn deze meestal gebaseerd op eerdere betalingsgegevens. Het ML-aangedreven algoritme gebruikt enorme hoeveelheden datasets van creditcardtransacties en kan gebeurtenissen eenvoudig labelen als fraude versus niet-fraude.

Conclusie:

Hoewel AI en ML in de banksector nog in de kinderschoenen staan, kunnen we zeker hopen op een nog bredere toepassing. Gelukkig beginnen ook financiële instellingen te begrijpen wat voor impact technologieën als AI en ML kunnen hebben. Maar de waarheid is dat de meeste banken starre systemen volgen die aanzienlijke operationele en organisatorische uitdagingen vormen om een technologisch aangedreven organisatie te worden. Om dit te overwinnen, moeten banken vertrouwen hebben in deze technologieën en zich voorbereiden op de invoering ervan.

Als je je financiële organisatie wilt versterken met AI en ML, bel dan met de experts van Zuci. Plan nu een gesprek van 30 minuten.