Финансовый и банковский сектор, который является одной из наиболее важных отраслей экономики, стал свидетелем глубокой трансформации благодаря быстрому внедрению искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ — это отрасль информатики, которая занимается созданием и развитием интеллектуальных машин, способных имитировать когнитивные способности человека, менять парадигму традиционной бизнес-модели и трансформировать цифровой ландшафт.

Целью данного тематического исследования является изучение и демонстрация понимания того, как искусственный интеллект серьезно трансформирует отрасль. Мы рассмотрим основные концепции, такие как: машинное обучение, обработка естественного языка и глубокое обучение. Вся терминология и роль ИИ в процессе цифровой трансформации.

Обзор отрасли:

Финансовые услуги — это широкий термин, используемый для обозначения различных предложений в отрасли. От страхования жилья и управления капиталом до платежей и цифровых банковских технологий. Значительная часть этой отрасли генерирует доходы от ипотеки и кредитов, при этом процентные ставки играют решающую роль в ее эффективности. Мы можем использовать силу финансового сектора для прогнозирования состояния экономики. Чем он сильнее, тем здоровее экономика. Слабый финансовый и банковский сектор обычно означает, что экономика сокращается.

Проблемы, с которыми сталкивается отрасль, и возможности использования искусственного интеллекта:

В последние годы этот сектор столкнулся с многочисленными проблемами, включая пандемию Covid-19, геополитическую неопределенность, ужесточение нормативных требований и необходимость усиления мер безопасности против мошенничества и кибератак. Эти проблемы заставили сектор искать инновационные решения, и именно тогда ИИ стал ключевым фактором в решении этих проблем. ИИ предлагает ряд возможностей для финансового и банковского сектора, таких как: Когнитивные идеи, которые моделируют мыслительные процессы и интеллект человека. ИИ дает организациям возможность извлекать ценную информацию из сложных наборов данных для достижения лучших результатов в широком спектре приложений. Когнитивное взаимодействие, направленное на создание интерактивного и захватывающего опыта, имитирующего человеческое взаимодействие.

Далее мы увидим, как используются некоторые из этих технологий и какую ценность они приносят клиентам и компаниям.

Автоматизация и оптимизация процессов:

Системы искусственного интеллекта позволяют автоматизировать рутинные задачи и оптимизировать процессы, что приводит к более решительному принятию решений и снижению операционных затрат в финансовом и банковском секторе. Одним из примечательных технологических приложений является использование чат-ботов на базе искусственного интеллекта, оснащенных возможностями обработки естественного языка или (NLP). Эти чат-боты облегчают коммуникацию и взаимодействие с клиентами, обеспечивая персонализированную помощь и круглосуточную поддержку. Согласно отчету Jumper Research (Chatbot Conversations позволит сэкономить 8 миллиардов долларов к 2022 и 2017 годам), каждый запрос, обрабатываемый чат-ботом на базе искусственного интеллекта, экономит банкам примерно четыре минуты времени агента, что приводит к экономии затрат примерно на 0,70 доллара США на запрос. . Кроме того, по оценкам, внедрение диалогового искусственного интеллекта в банковском секторе сэкономит операционные расходы в размере 7,3 миллиарда долларов к 2022 году. Это означает, что общая экономия времени банковских сотрудников составит 862 миллиона часов или полмиллиона рабочих лет.

Управление рисками и обнаружение мошенничества:

Для финансового и банковского сектора мошенничество является огромной проблемой. Согласно отчету, опубликованному ACFE (Ассоциацией сертифицированных специалистов по расследованию мошенничества) (Occupational Fraud 2022: A Report to the Nations, 2022), около 5% доходов сектора в настоящее время теряется из-за мошенничества каждый год. Во всем мире эта цифра оценивается в 4,7 триллиона долларов США. Чтобы смягчить эти потери, банки внедряют способы управления рисками, используя системы машинного обучения, которые способны обнаруживать мошенничество с помощью когнитивного анализа. Когнитивное понимание — это мощный инструмент аналитики, основанный на «глубоком обучении». Эти приложения ML обрабатывают большие объемы данных и интерпретируют их значение, выявляя закономерности и прогнозируя мошенничество. Банки могут отслеживать транзакции, следить за поведением клиентов и регистрировать информацию, создавая большую модель, которую можно использовать для минимизации общих рисков мошенничества.

Цифровая трансформация и влияние искусственного интеллекта:

Цифровая трансформация — это процесс использования цифровых технологий и стратегий для фундаментального изменения работы организации, и одной из областей, где цифровая трансформация и искусственный интеллект добились значительных успехов, является обработка документов. Традиционно обработка документов была для банков трудоемкой и трудоемкой задачей, однако с появлением OCR (оптического распознавания символов) и машинного обучения банки теперь могут экономить время и деньги, преобразуя физические документы в цифровые активы и использование машинного обучения для ускорения процесса классификации, маркировки и обработки документов. Это не только повышает эффективность, но и снижает вероятность ошибок, которые могут возникнуть при ручной обработке.

Как генеративный искусственный интеллект повлияет на банковскую отрасль:

Генеративный ИИ относится к категории или методу ИИ, который фокусируется на создании новых и оригинальных данных, таких как изображения, текстовая музыка или видео. Технология больших языковых моделей (LLM), лежащая в основе таких инструментов, как ChatGPT, направлена ​​на создание новых данных, которые напоминают шаблоны и характеристики обучающих данных, на которых они обучались. Поскольку эта технология уже широко распространена, отрасли быстро внедряют ее и создают ценность. Как показано в этой статье (Разрушение барьеров: изучение того, как банки масштабируют генеративный искусственный интеллект для роста, 2023 г.), исследования Accenture показывают, что 90% рабочего времени в банковской сфере могут зависеть от программ LLM. Чтобы понять больше, компания обнаружила, что 54% ​​рабочего времени в отрасли имеют более высокий потенциал для автоматизации с помощью ИИ. Компания прогнозирует, что к 2028 году в отрасли произойдет 30-процентный рост производительности сотрудников фронт-офиса за счет операций бэк-офиса.

Банки могут воспользоваться преимуществами генеративного искусственного интеллекта в маркетинге. Например, Accenture подчеркивает, что недавно она работала с крупным международным розничным банком, чтобы максимизировать взаимодействие клиентов с его контентом посредством более персонализированного обмена сообщениями, основанного на генеративном искусственном интеллекте. Результаты были впечатляющими. Без увеличения времени доставки банк смог отправить в 30 раз больше высококачественного творческого контента, и теперь банк инвестирует в собственную операционную модель и архитектуру для развертывания генеративного искусственного интеллекта на уровне предприятия.

Еще одним примером того, как банки могут использовать возможности генеративного искусственного интеллекта, является создание синтетических наборов данных. Чтобы программы LLM были эффективными при демонстрации человеческого поведения в бизнес-сценариях, компаниям необходимо получить высококачественный и надежный набор данных. Доступ к реальным данным может быть затруднен. Компании должны учитывать конфиденциальность и юридические последствия использования реальных данных. Необходимо также учитывать технические соображения, связанные с объемом, представлением и интерпретацией реальных данных. Исследовательская группа по искусственному интеллекту в J.P Morgan (Synthetic Data For Real Insights, 2023) определила несколько методов создания ценных синтетических данных. Они могут создавать реалистичные синтетические данные, понимая процесс создания реальных данных, а затем моделируя сам процесс для получения синтетических данных. Модель может быть декларативной или отражена в моделировании.

Синтетический набор данных J.P Morgan может включать в себя: поведение в сфере борьбы с отмыванием денег (AML), события в пути клиента, данные о рыночном исполнении и данные о платежах для обнаружения мошенничества.

Все эти синтетические данные позволяют компании, например, подумать о полном жизненном цикле пути клиента, который открывает счет и просит кредит. Они не просто изучают данные, чтобы увидеть поведение клиентов, но также анализируют их взаимодействие с фирмой в смоделированном процессе.

В заключение отметим, что в последние годы финансовый и банковский сектор столкнулся с многочисленными проблемами, и искусственный интеллект стал движущей силой цифровой трансформации этого сектора. Он изменил всю отрасль, решив ключевые проблемы и открыв новый потенциал и новые возможности. Внедрение искусственного интеллекта, такого как машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и генеративный искусственный интеллект, позволило автоматизировать и оптимизировать процессы, что привело к улучшению процесса принятия решений и снижению эксплуатационных расходов.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта произвели революцию в секторе и взаимодействии с клиентами, предоставляя персонализированную помощь и круглосуточную поддержку, что привело к значительной экономии времени и средств для банков. ИИ сыграл важную роль в управлении рисками, обнаружении мошенничества и кибератак, используя когнитивное понимание и алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей, прогнозирования мошенничества, атак и минимизации общих рисков.

Цифровая трансформация ускорилась благодаря искусственному интеллекту, особенно в сфере обработки документов, где OCR (оптическое распознавание символов) и машинное обучение упростили классификацию, маркировку и обработку документов, повысив эффективность и сократив количество ошибок. Кроме того, появление генеративного искусственного интеллекта, примером которого являются большие языковые модели, открыло новые возможности для банковской отрасли. LLM могут существенно повлиять на рабочее время и автоматизировать различные задачи, что приведет к повышению производительности и расширению взаимодействия с клиентами. Генеративный искусственный интеллект позволяет банкам создавать синтетические наборы данных, преодолевая проблемы, связанные с получением реальных данных, и обеспечивая углубленный анализ взаимодействия и поведения клиентов.

Ссылки:

Chatbot Conversations обеспечит экономию затрат на 8 миллиардов долларов к 2022 году (2017 г.) Chatbot Conversations обеспечит экономию затрат на 8 миллиардов долларов к 2022 году. Доступно по адресу: https://www.juniperresearch.com/resources/analystxpress/july-2017/chatbot- разговоры-доставки-8 миллиардов-экономия затрат (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Как OCR меняет банковскую отрасль (2018) Как OCR меняет банковскую отрасль. Доступно по адресу: https://www.adlibsoftware.com/blog/2018/september/how-ocr-is-changing-the-banking-industry.aspx (по состоянию на 1 июля 2023 г.).

Insider Intelligence (2023). Обзор отрасли финансовых услуг в 2023 году: тенденции, статистика и анализ. Доступно по адресу: https://www.insiderintelligence.com/insights/financial-services-industry/ (по состоянию на 29 июня 2023 г.).

Майкл Эбботт, Джесс Мюррей и Кери Смит (2023 г.) Ломая барьеры: исследование того, как банки масштабируют генеративный искусственный интеллект для роста. Доступно по адресу: https://bankingblog.accenture.com/how-banks-scale-generative-ai-for-growth (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Профессиональное мошенничество 2022: Отчет для народов (2022) Профессиональное мошенничество 2022: Отчет для народов. Доступно по адресу: https://acfepublic.s3.us-west-2.amazonaws.com/2022+Report+to+the+Nations.pdf (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Свати Шарма (2023 г.) Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в банковском деле и финансах в 2023 г. Доступно по адресу: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/machine-learning-and-ai-in-banking- and-finance/#h-onboarding-and-document-processing (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Синтетические данные для реального понимания (2023) Синтетические данные для реального понимания. Доступно по адресу: https://www.jpmorgan.com/technology/technology-blog/synthetic-data-for-real-insights (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Вызовы и возможности, стоящие перед финансовой отраслью (2021 г.) Вызовы и возможности, стоящие перед финансовой отраслью. Доступно по адресу: https://codexrec.com/the-challenges-and-opportunities-facing-the-finance-industry/ (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Основные виды банковского мошенничества, за которыми следует следить в 2023 году (2023 г.) Основные виды банковского мошенничества, за которыми следует следить в 2023 году. Доступно по адресу: https://www.netguardians.ch/the-top-banking-fraud-to-watch-in-2023 / (по состоянию на 2 июля 2023 г.).

Уилл Кентон (2021) Финансовый сектор: определение, примеры, значение для экономики. Доступно по адресу: https://www.investopedia.com/terms/f/financial_sector.asp (по состоянию на 29 июня 2023 г.).

Спасибо за чтение,

Юри