„Глобалният институт McKinsey (MGI) изчислява, че в целия глобален банков сектор AI поколението може да добави между 200 милиарда долара и 340 милиарда долара стойност годишно. Това са 2,8 до 4,7% от общите приходи на индустрията, до голяма степен чрез повишена производителност.“ Това коментира за блога на DIGI PAY Анастасия Жданова, ръководител на практиката по изкуствен интелект на Infopulse, България.

Изкуственият интелект (AI) е важен актив във всички индустрии, интегриран в различни решения за подобряване на процесите, резултатите и рентабилността по цялата верига на стойността. Индустрии като финансови услуги, телекомуникации и здравеопазване работят с големи количества лични и оперативни данни. В резултат на това те използват роботизирана автоматизация на процеси, компютърно проследяване и машинно обучение като решаващи компоненти на своите операции.

Как банките да направят тази генерална промяна?

В банковия и финансовия сектор ИИ е особено ценен за намаляване на риска. AI и инструментите за машинно обучение се използват за оценка на кредитен и застрахователен риск, поведенчески анализи, сегментиране на клиенти и анализ на пазара. AI алгоритмите могат да анализират транзакции в реално време, за да открият и предотвратят измамни дейности, като по този начин намалят финансовите загуби. Освен това AI се използва при търговия, виртуални асистенти и чатботове, кредитен рейтинг и анализ на пазарния риск.

Трансформацията на финансовите процеси от автоматизиране на рутинни задачи до предоставяне на задълбочени прозрения за по-добро вземане на решения е много трудна. Как биха могли банките да направят тази голяма промяна?

Шумът около AI е неоспорим, като над 3 000 000 души следват #AI и #ArtificialIntelligence хаштагове само в LinkedIn.

„Трансформирането на финансовите процеси в банките наистина е сложно начинание, но то може да бъде осъществено чрез добре обмислена стратегия, ” обясни Жданова.

Успешното пътуване с изкуствен интелект във всеки сектор започва с ясно разбиране на стратегията на компанията и определението за бизнес стойност. Чрез привеждане в съответствие на AI инициативите с тези основополагащи елементи, банките могат ефективно да се ориентират в трансформацията, като използват AI за автоматизиране на рутинни задачи и получаване на дълбока представа за по-добро вземане на решения.

Кое е най-важното в тази трансформация?

Generative AI (GenAI) революционизира банковия сектор, но Gartner Analytics прогнозира, че 30% от GenAI проектите ще бъдат изоставени след етапа на доказване на концепцията до края на 2025 година. Това подчертава важността на няколко критични фактора за осигуряване на успешна трансформация, подчерта Жданова :

• Инициативите за Изкуствен интелект трябва да бъдат тясно свързани с цялостната бизнес стратегия, за да се справят с най-въздействащите области.
• Висококачествените данни са от съществено значение за Изкуствения интелект подобно на храната за хората. Ефективното управление на данни гарантира, че AI системите разполагат с необходимата информация, за да функционират оптимално
• Подготовката на технологичната инфраструктура за поддръжка на AI приложения е от решаващо значение за безпроблемната интеграция и работа.
• Осигуряването на съответствие с регулаторните изисквания и управлението на рисковете, свързани с Изкуствения интелект, като поверителността и сигурността на данните, е жизненоважно.

Всеки регион има своите уникални предизвикателства и възможности, но общата нишка е стратегическото използване на AI за стимулиране на ефективността, подобряване на потребителското изживяване и ефективно управление на рисковете.

Роботизирана автоматизация на процеси (RPA) играе решаваща роля в автоматизирането на повтарящи се задачи, свързани с обработката на плащания, като въвеждане на данни, валидиране и съгласуване.

Автоматизираните проверки за съответствие гарантират, че всички транзакции се придържат към регулаторните изисквания, като по този начин намаляват риска от санкции за неспазване.

При предотвратяването на измами RPA непрекъснато следи транзакциите за подозрителни дейности, като маркира потенциални измами в реално време. Чрез анализиране на големи обеми данни за транзакции AI и RPA могат да идентифицират необичайни модели, които могат да показват измамно поведение, като по този начин повишават цялостната сигурност на финансовите операции.

Чрез автоматизирането на тези критични задачи, RPA не само подобрява оперативната ефективност, но също така подобрява точността и надеждността на плащанията, предотвратяването на измами и процесите на AML. Това позволява на финансовите институции да управляват по-добре рисковете и да спазват регулаторните изисквания, завърши Жданова.

Източник на снимката: PixaBay