PODĄŻAĆ
Usprawnij działania handlowe, zminimalizuj oszustwa bankowe i wzmocnij zasady zarządzania ryzykiem. Istnieje wiele głównych możliwości oferowanych przez bankowość ze sztuczną inteligencją i dużymi danymi, wraz z postępem technologicznym, który hiszpańskie instytucje finansowe wdrażają obecnie algorytmy od mniej niż dekady z zamiarem ulepszenia swoich usług. „Sztuczna inteligencja jest ważniejsza dla bankowości niż dla innych sektorów, ponieważ informacja jest jej surowcem. A dokładniej, jest to sektor, który ma więcej informacji o klientach niż inne”, mówi Alberto Calles, partner odpowiedzialny za obszar regulacji finansowych w PwC.
Wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji pomogło BBVA zapewnić swoim klientom szereg narzędzi, które pozwalają im poprawić kondycję finansową. „Dzięki sztucznej inteligencji i systemom uczenia maszynowego bank jest w stanie wykryć sytuacje, które w finansach tych klientów występują poza standardem.
W takich sytuacjach informujemy klientów za pośrednictwem mediów, aby dać im możliwość przygotowania się na nieprzewidziane zdarzenia i usunięcia ewentualnych błędów” – powiedział Francisco Maturana, dyrektor generalny AI Factory, zaawansowanego centrum analitycznego BBVA. Podmiot ten zaczął stawiać na rozwój produktów opartych o sztuczną inteligencję w 2014 roku.
64% banków posiada rozwiązania AI
Sztuczna inteligencja umożliwia również automatyczne wdrażanie strategii uczenia się, analizując przeszłe przypadki, aby uczyć się na podstawie doświadczeń i znajdować wzorce, które pomagają przewidywać przyszłe zachowania. W Openbank, internetowym banku Grupy Santander, uczenie maszynowe umożliwia ustanowienie modeli predykcyjnych w celu przewidywania zachowań klientów, a tym samym działania z wyprzedzeniem. „Dzięki naszym algorytmom skłonności w naszej mapie produktów możemy zaprojektować odpowiedni plan komunikacji dla naszych klientów, minimalizując lub zwiększając kampanie reklamowe dla produktów, o których wiedzą, że są dla nich interesujące” – mówi Daniel Villatoro, główny analityk danych w Openbank.
„Obszary o największym potencjalnym wpływie wykorzystania sztucznej inteligencji to z jednej strony usługi oferowane bezpośrednio klientom. Ponadto może również znacznie poprawić skuteczność wykrywania nadużyć, zoptymalizować wewnętrzne procesy i operacje, a także zapewnić poprawność regulacyjną” – mówi Maturana z BBVA. „Algorytmy te zajmują się między innymi rekomendowaniem klientowi jego produktu plus do zawarcia umowy lub rozpoznawaniem, czy jakikolwiek ruch na jego koncie jest nieprawidłowy, a wszystko to zawsze anonimowo i gwarantując prywatność naszych klientów” – skomentował Villatoro.
Oczekujące wyzwanie
Dużym wyzwaniem dla banków przy wdrażaniu inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji jest przekonanie regulatora, że wykorzystanie tej technologii jest zgodne z obowiązującymi przepisami – wyjaśnił Calle, partner PwC. Projekty z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiają uzyskanie ogromnej ilości informacji od klientów, więc zwrot polega np. na wyjaśnieniu regulatorowi, że procesy te są zgodne z wymogami gromadzenia danych do oceny przyznania kredytu.
„Z jednej strony w Europie, dzięki ogólnemu rozporządzeniu o ochronie danych, przyjęliśmy trzeźwy protekcjonistyczny stosunek do prywatności jednostek. Z drugiej strony w krajach silnie inwestujących w badania w tego typu technice (takich jak USA czy Chiny) zarządzanie danymi klientów jest dużo bardziej liberalne i dlatego firmy wykorzystują tę przewagę do tworzenia nowych, spersonalizowanych usług”, mówi Villatoro z Openbank.
Ta dychotomia generuje ryzyko w rozwoju sztucznej inteligencji zwane „dwoma prędkościami”, czyli są tacy, którzy mają bardziej protekcjonistyczne regulacje i tacy, którzy mają je luźniejsze. „Konieczna jest wspólna praca ze zrozumieniem i samodzielnym zrozumieniem modeli sztucznej inteligencji i unikanie nadmiernie ostrożnego poglądu, który ogranicza ich wykorzystanie” – powiedziało Hiszpańskie Stowarzyszenie Bankowe w oświadczeniu dla ABC.
Doskonalenie umiejętności
Kolejnym wyzwaniem jest poprawa zdolności operacyjnych instytucji finansowych, aby oprócz usług mogły integrować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. „Ewolucja procesu języka naturalnego wraz z postępem w zakresie rozumienia języka i modeli generowania, takich jak GPT-3, daje świat możliwości pomocy w klasyfikacji i elastyczności reagowania na potrzeby klientów. Dlatego stoi przed nami wyzwanie, jakim jest właściwa integracja tych nowych możliwości”, mówi Maturana z BBVA AI Factory.
Według danych Europejskiego Urzędu Nadzoru Bankowego 64% instytucji finansowych w 2019 roku posiada projekty oparte na danych i zaawansowanych narzędziach analitycznych. Odsetek ten pokazuje szybki postęp projektów opartych na tej technologii wśród brzegów kontynentu. „Opracowanie i zastosowanie modeli opartych na zarządzaniu danymi i sztucznej inteligencji jest już obecnie podstawowym elementem poprawy usług finansowych”, mówi Hiszpańskie Stowarzyszenie Banków o wadze, jaką ta technologia ma dla przyszłości bankowości.
Calle z PwC uznał, że w porównaniu z podmiotami europejskimi banki hiszpańskie wyróżniają się jako jedne z najbardziej zaawansowanych w wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji. – Do tego jeszcze długa droga, ale hiszpańska bankowość jest dość zaawansowana w tej dziedzinie – mówi Calle, podkreślając jednocześnie rolę hiszpańskich banków jako jednego z podmiotów o największej cyfryzacji swoich usług bankowych.
Jak robot ocenia zdolność kredytową
Najczęstszym zastosowaniem sztucznej inteligencji w bankowości są procesy oceny zdolności kredytowej klientów, zwane w języku angielskim „punktacją kredytową”. Podmioty finansowe posiadają informacje o swoich klientach, których nie mają inne sektory, ponieważ znajdują się one na swoich rachunkach, na których otrzymują listy płac i dokonują płatności. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala bankom na wykonanie szybkiej analizy w celu określenia zdolności kredytowej klientów. Przekłada się to na rozwój innowacyjnych systemów pożyczkowych, które działają wydajniej dla podmiotów i dla klientów.
