NASLEDNJE
Izboljšajte komercialne ukrepe, zmanjšajte bančne goljufije in okrepite politike upravljanja tveganj. Bančništvo z umetno inteligenco in velikimi podatki ponuja številne glavne priložnosti s tehnološkim napredkom, ki ga španske finančne institucije izvajajo algoritme že manj kot desetletje z namenom izboljšanja svojih storitev. »Umetna inteligenca je za bančništvo pomembnejša kot za druge sektorje, saj so informacije njena surovina. In ravno to je sektor, ki ima več informacij o strankah kot drugi,« pravi Alberto Calles, partner, zadolžen za področje finančne ureditve pri PwC.
Uporaba podatkov in umetne inteligence je služila BBVA, da je svojim strankam zagotovila vrsto orodij, ki jim omogočajo, da izboljšajo svoje finančno zdravje. »Zahvaljujoč sistemom umetne inteligence in strojnega učenja je banka sposobna zaznati situacije, ki se pojavljajo zunaj običajnega standarda v financah teh strank.
V teh situacijah stranke obveščamo s sredstvi, da jim damo priložnost, da se pripravijo na nepredvidene dogodke in odpravijo morebitne napake,« je povedal Francisco Maturana, izvršni direktor AI Factory, centra za napredne analize BBVA. Ta subjekt je leta 2014 začel staviti na razvoj izdelkov, ki temeljijo na umetni inteligenci.
64 % bank ima rešitve AI
Umetna inteligenca omogoča tudi samodejno izvajanje učnih strategij z analizo preteklih primerov, da se učijo iz izkušenj in najdejo vzorce, ki pomagajo napovedati prihodnje vedenje. V Openbank, spletni banki skupine Santander Group, strojno učenje omogoča vzpostavitev napovednih modelov za predvidevanje vedenja strank in tako ukrepanje vnaprej. »Zahvaljujoč našim algoritmom nagnjenosti v našem zemljevidu izdelkov lahko oblikujemo ustrezen komunikacijski načrt za naše stranke, tako da zmanjšamo ali povečamo oglaševalske kampanje za izdelke, za katere vedo, da jih zanimajo,« pravi Daniel Villatoro, glavni podatkovni znanstvenik Openbank.
»Področja z največjim potencialnim vplivom uporabe umetne inteligence so po eni strani storitve, ki jih ponujamo neposredno strankam. Poleg tega lahko bistveno izboljša učinkovitost pri odkrivanju goljufij, optimizira notranje procese in operacije ter zagotovi regulativno pravilnost,« pravi Maturana iz BBVA. "Ti algoritmi se ukvarjajo s tem, da stranki priporočajo njihov plus izdelek, da sklene pogodbo ali ugotovi, ali je kakršen koli premik na njihovem računu med drugim nenormalen, in vse to vedno anonimno in zagotavlja zasebnost naših strank," je komentiral Villatoro.
Čakajoči izziv
Velik izziv za banke pri sprožitvi pobud za umetno inteligenco je prepričati regulatorja, da je uporaba te tehnologije v skladu z veljavnimi predpisi, je pojasnil Calle, partner pri PwC. Projekti umetne inteligence omogočajo pridobivanje ogromne količine informacij od strank, zato je donos na primer v pojasnjevanju regulatorju, da so ti procesi na spletu z zahtevami za zbiranje podatkov za oceno odobritve posojila.
»Po eni strani smo v Evropi, zahvaljujoč splošni uredbi o varstvu podatkov, zavzeli trezen protekcionističen odnos do zasebnosti posameznikov. Po drugi strani pa je v državah z močnim vlaganjem v raziskave tovrstne tehnike (kot sta ZDA ali Kitajska) upravljanje podatkov o strankah veliko bolj liberalno in zato podjetja to prednost izkoriščajo za ustvarjanje novih prilagojenih storitev. « pravi Villatoro iz Openbank.
Ta dihotomija ustvarja tveganje pri razvoju umetne inteligence, ki je znana kot "dve hitrosti", torej obstajajo tisti, ki imajo bolj protekcionistično ureditev, in tisti, ki jo imajo bolj ohlapno. "Potrebno je sodelovati z razumevanjem in samovodenim razumevanjem modelov umetne inteligence ter se izogibati pretirano previdni viziji, ki omejuje njihovo uporabo," so v izjavi za ABC dejali iz španskega bančnega združenja.
Izboljšati spretnosti
Drug izziv je izboljšanje operativnih zmogljivosti finančnih institucij, da bi lahko poleg storitev vključile najnovejše napredke na področju umetne inteligence. »Razvoj procesa naravnega jezika z napredkom pri razumevanju jezika in modelih generiranja, kot je GPT-3, ima svet možnosti za pomoč pri razvrščanju in agilnosti odzivanja strankam. Zato je pred nami izziv, kako ustrezno integrirati te nove zmogljivosti,« pravi Maturana iz BBVA AI Factory.
Po podatkih Evropskega bančnega organa ima leta 64 2019 % finančnih institucij projekte, ki temeljijo na podatkih in naprednih analitičnih orodjih. Ta odstotek kaže na hiter napredek projektov, ki temeljijo na tej tehnologiji, med bankami celine. "Razvoj in uporaba modelov, ki temeljijo na upravljanju podatkov in umetni inteligenci, sta trenutno že temeljna elementa za izboljšanje finančnih storitev," pravi špansko bančno združenje o teži, ki jo ima ta tehnologija za prihodnost bančništva.
Calle iz PwC je menil, da špansko bančništvo v primerjavi z evropskimi subjekti izstopa kot eno najbolj naprednih pri uporabi tehnologije umetne inteligence. »Pot je še dolga, a špansko bančništvo je na tem področju precej napredno,« pravi Calle, ki poudarja tudi vlogo španskih bank kot enega od subjektov z največjo digitalizacijo svojih bančnih storitev.
Kako robot ocenjuje kreditno sposobnost
Najpogostejša uporaba umetne inteligence v bančništvu je v postopkih ocenjevanja kreditne sposobnosti strank, v angleščini znanih kot 'credit scoring'. Finančni subjekti imajo podatke o svojih strankah, ki jih drugi sektorji nimajo, saj so na svojih računih, kamor prejemajo svoje plače in usmerjajo njihova plačila. Uporaba umetne inteligence bankam omogoča hitro analizo za ugotavljanje kreditne sposobnosti strank. To pomeni razvoj inovativnih posojilnih sistemov, ki delujejo učinkoviteje za subjekte in za stranke.
