JÄTKAKE
Parandada äritegevust, minimeerida pangapettusi ja tugevdada riskijuhtimise poliitikat. Tehisintellekti ja suurandmetega pangandus pakub palju peamisi võimalusi ning tehnoloogilised edusammud, mida Hispaania finantsasutused on vähem kui kümme aastat algoritme rakendanud, et oma teenuseid täiustada. „Tehisintellekt on pangandusele olulisem kui muudele sektoritele, sest informatsioon on selle tooraine. Ja just nimelt see on sektor, millel on klientide kohta rohkem teavet kui teistel,” ütleb PwC finantsregulatsiooni valdkonna eest vastutav partner Alberto Calles.
Andmete ja tehisintellekti kasutamine on aidanud BBVA-l pakkuda oma klientidele mitmeid tööriistu, mis võimaldavad neil oma finantsseisundit parandada. „Tänu tehisintellektile ja masinõppesüsteemidele suudab pank tuvastada nende klientide rahanduses tavapärasest standardist väljaspool esinevaid olukordi.
Sellistes olukordades teavitame kliente vahenditega, et anda neile võimalus valmistuda ettenägematuteks sündmusteks ja lahendada võimalikud vead,“ ütles Francisco Maturana, BBVA täiustatud analüüsikeskuse AI Factory tegevjuht. See üksus hakkas tehisintellektil põhinevate toodete arendamisele panustama 2014. aastal.
64% pankadest on AI-lahendused
Tehisintellekt võimaldab ka automaatselt rakendada õpistrateegiaid, analüüsides mineviku juhtumeid, et õppida kogemustest ja leida mustreid, mis aitavad ennustada tulevast käitumist. Santander Groupi internetipangas Openbankis võimaldab masinõpe luua ennustavaid mudeleid, et ennetada klientide käitumist ja seega tegutseda ette. "Tänu meie tootekaardil olevatele kalduvusalgoritmidele saame koostada oma klientidele sobiva kommunikatsiooniplaani, minimeerides või suurendades nende toodete reklaamikampaaniaid, mis neile teadaolevalt huvi pakuvad, " ütleb Daniel Villatoro, Openbanki peaandmeteadlane.
„Tehtisintellekti kasutamise suurima potentsiaalse mõjuga valdkonnad on ühelt poolt otse klientidele pakutavad teenused. Lisaks võib see oluliselt parandada pettuste tuvastamise tõhusust, optimeerida sisemisi protsesse ja toiminguid ning tagada regulatiivse korrektsuse,“ ütleb BBVA Maturana. "Nende algoritmide eesmärk on soovitada kliendile oma plusstoote lepingut sõlmida või muu hulgas tuvastada, kui mõni liikumine tema kontol on ebanormaalne, ja seda kõike alati anonüümselt ja klientide privaatsust tagades," kommenteeris Villatoro.
Ootel väljakutse
Pankade suureks väljakutseks tehisintellekti algatuste käivitamisel on veenda regulaatorit, et selle tehnoloogia kasutamine on kooskõlas kehtivate regulatsioonidega, selgitas PwC partner Calle. Tehisintellekti projektid võimaldavad hankida klientidelt tohutul hulgal infot, mistõttu kasu seisneb näiteks regulaatorile selgitamises, et laenu andmise hindamiseks on need protsessid võrgus koos andmete kogumise nõuetega.
«Ühelt poolt oleme Euroopas tänu üldisele andmekaitsemäärusele võtnud kaine protektsionistliku suhtumise üksikisikute privaatsusse. Teisest küljest on riikides, kus on tehtud suuri investeeringuid seda tüüpi tehnikate uurimisse (nt USA või Hiina), kliendiandmete haldamine on palju liberaalsem ja seetõttu kasutavad ettevõtted seda eelist uute isikupärastatud teenuste loomiseks. ”, ütleb Villatoro Openbankist.
See dihhotoomia tekitab riski tehisintellekti arendamisel, mida tuntakse kui "kahe kiirust", st on neid, kellel on protektsionistlikum regulatsioon, ja neid, kellel on see lõdvam. "Tuleb teha koostööd tehisintellekti mudelite mõistmise ja enesejuhitava mõistmisega ning vältida nende kasutamist piiravat liiga ettevaatlikku visiooni," ütles Hispaania pangaliit ABC-le tehtud avaldustes.
Parandage oskusi
Teine väljakutse seisneb finantsasutuste tegevusvõimekuse parandamises, et suuta integreerida teenustele lisaks tehisintellekti uusimaid edusamme. "Loomuliku keele protsessi areng koos keele mõistmise ja genereerimismudelite (nt GPT-3) edusammudega pakub palju võimalusi, mis aitavad klientidel klassifitseerida ja reageerida. Seetõttu on meie ees väljakutse nende uute võimaluste adekvaatseks integreerimiseks,” ütleb Maturana BBVA AI Factoryst.
Euroopa Pangandusjärelevalve andmetel on 64. aastal 2019% finantsasutustest projekte, mis põhinevad andmetel ja täiustatud analüüsivahenditel. See protsent näitab sellel tehnoloogial põhinevate projektide kiiret edasiminekut kontinendi kallastel. "Andmehaldusel ja tehisintellektil põhinevate mudelite väljatöötamine ja rakendamine on juba praegu finantsteenuste täiustamise põhielemendid," ütleb Hispaania pangaliit selle tehnoloogia kaalu kohta panganduse tuleviku jaoks.
Calle PwC-st leidis, et võrreldes Euroopa üksustega paistab Hispaania pangandus tehisintellekti tehnoloogia kasutamisel silma kui üks arenenumaid. "Seal on veel pikk tee minna, kuid Hispaania pangandus on selles valdkonnas üsna arenenud," ütleb Calle, kes rõhutab ka Hispaania pankade rolli ühe pangateenuste suurima digitaliseerimisega üksusena.
Kuidas robot krediidivõimet hindab
Kõige sagedamini kasutatakse tehisintellekti panganduses klientide krediidi hindamise protsessides, mida inglise keeles nimetatakse krediidiskooriks. Finantsüksustel on oma klientide kohta teavet, mida teistel sektoritel ei ole, kuna nad asuvad nende kontodel, kuhu nad saavad oma palgaarvestuse ja suunavad oma makseid. Tehisintellekti kasutamine võimaldab pankadel teha kiire analüüsi klientide krediidivõimelisuse kindlakstegemiseks. See tähendab uuenduslike laenusüsteemide väljatöötamist, mis toimivad üksuste ja klientide jaoks tõhusamalt.
