Jokainen globaalin talouden toimiala hyötyy tekoälystä (AI) ja big datasta. Oli vain ajan kysymys, milloin pankit, rahoituslaitokset ja varainhoitoorganisaatiot ottavat tämän tekniikan käyttöön saadakseen kilpailuetua.

Tekoälyllä ja big datalla on lukuisia sovelluksia rahoitusalalla. Toimialasta tulee entistä digitaalisemmin datalähtöisempää, kun yhä useammat pankit ja rahoituspalveluyritykset ottavat käyttöön tekoäly- ja big data -ratkaisuja.

5 Big Data- ja tekoälysovellusta rahoitusalalla

Big data ja tekoäly saattavat tuntua alan muotisanoilta, mutta ne ovat melko yksinkertaisia. Big data -ratkaisujen avulla yritykset voivat lajitella raakatiedon käyttökelpoisiksi oivalluksiksi. Tekoäly voi automatisoida rutiininomaisia, toistuvia tai yksitoikkoisia tehtäviä vapauttaakseen työntekijöitä monimutkaisempiin projekteihin.

"Tekoälyllä toimivat ja iso datasovellukset voivat auttaa rahoituslaitoksia, pankkeja, varallisuudenhoidon ammattilaisia ​​ja kuluttajia toimimaan tehokkaammin ja tehokkaammin." 

Tässä on esimerkkejä big datasta ja tekoälysovelluksista, jotka muuttavat rahoitusalaa tulevina vuosina.

1. Petosten havaitseminen

Rahoituslaitokset hallitsevat paljon dataa, mikä vain lisääntyy, kun maailma digitalisoituu ja asiakasmäärät kasvavat edelleen. Petosten havaitseminen on ensisijainen tavoite rahoitusalalla. Työntekijät eivät voi seuloa suuria määriä tietoa löytääkseen poikkeavuuksia, mutta koneoppiminen (ML) ja tekoäly voivat tehdä juuri sen. 

Tekoälyyn perustuva poikkeamien havaitseminen voi auttaa rahoitusyrityksiä määrittämään petostapaukset asiakkailleen. Esimerkiksi, Wells Fargo käyttää FICO-ohjelmistoa torjua petoksia reaaliajassa ja suojella kuluttajia ja yrityksiä. Tunnettu pankki jopa voitti 

FICO Choice 2022 Industry Vanguard Award ML:n ja tekoälyn käyttämisestä petosten havaitsemisprosesseissa.

2. Keskusteluchatbotit

Conversational AI kuvaa ratkaisuja, jotka käyttävät luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), jonka avulla virtuaaliset robotit voivat osallistua reaaliaikaiseen, inhimilliseen keskusteluun asiakkaiden kanssa. Yritykset, joilla on pulaa työvoimasta, voivat käyttää tekoäly-chatbotteja perusasiakaspalvelutehtävien hoitamiseen, jolloin työntekijät voivat keskittyä mielekkäämpiin tehtäviin.

"Keskusteluchatbotit ovat tulossa yhä suositummiksi rahoitusalalla, varsinkin kun kysyntä nopeille ja hyödyllisille asiakaspalveluvastauksille kasvaa." 

Eräs esimerkki AI-chatboteista rahoitussektorilla on Bank of America's Erica. Erica on tekoälyllä toimiva robotti pankin mobiilisovelluksessa. The virtuaalinen talousassistentti voi vastata kysymyksiin pankkitileistä, luottokorttihakemuksista ja muusta. Käyttäjät voivat välttää soittamasta asiakaspalveluun monissa kysymyksissä, sillä Erica voi vastata niihin tehokkaasti.

3. Henkilökohtaiset oivallukset

Toinen big data-analytiikan ja tekoälyn sovellus on pankkien mahdollisuus personoida asiakkaiden taloushallinto- ja pankkikokemuksia. Kilpailu on kovaa – asiakkaille räätälöityjä näkemyksiä tarjoavat laitokset menestyvät usein muita paremmin. 

Vaikka pankit tietävät, kuinka arvokasta henkilökohtaiset tiedot ovat asiakkaille, vain 16 prosentilla on vakioprotokollat McKinseyn tutkimuksen mukaan kehittää sille algoritmeja.

4. Ennakoiva analyysi

Ennakoiva analytiikka on hyödyllinen big data -sovellus, jota pankit voivat käyttää. Nämä ratkaisut tekevät tulevaisuuden ennusteita, joista on hyötyä asiakkaille ja yrityksille. Taloustietoyhtiöt keräävät tehtäisiin hyödyttömäksi ilman analytiikkaratkaisuja, koska se on liian monimutkainen ja laaja, jotta työntekijät ymmärtäisivät.

Ennakoivan analytiikan avulla yritykset voivat ymmärtää paremmin markkinatrendejä, ennakoida tulevia muutoksia rahoitusalalla ja määrittää, kuinka palvella asiakkaita parhaiten. Se voi ottaa haltuunsa osan työntekijöiden tekemästä työstä, jolloin he voivat keskittyä organisaationsa kannalta merkityksellisempiin projekteihin. 

5. Sääntelyn noudattamisen hallinta

Pankkien on täytettävä monia sääntelyvaatimuksia. Compliance-hallinta on haasteellinen osa rahoitusalaa, mutta tärkeä osa siitä huolimatta. Esimerkiksi pankkien on seurata rahanpesun torjuntaa (AML) säännökset, jotka auttavat vähentämään epäilyttävää tai vilpillistä toimintaa.

Yritykset turvautuvat tekoäly- ja big data -ratkaisuihin auttaakseen sääntelyn noudattamisen hallintaprosesseja. Nämä järjestelmät mahdollistavat pankkien ja muiden rahoituslaitosten virtaviivaistaa vaatimustenmukaisuusprosessejaan vähentämällä inhimillisiä virheitä ja automatisoimalla päätöksentekoa.

Nämä viisi sovellusta tarjoavat vain välähdyksen muuttuvaan rahoitussektoriin. Joitakin muita perussovelluksia ovat mm.

• Luottoriskin hallinta
• Kaupankäyntistrategioiden optimointi
• Algoritmisen kaupankäynnin tukeminen
• Vakuutusvakuutus ja korvausten hallinta

Koska rahoitusala on laaja, yrityksillä on näennäisesti loputtomat mahdollisuudet hyödyntää tekoäly- ja big data -ratkaisuja nykyään.

Rahoitusyhtiöt: Jatka Big Datan ja tekoälyn voiman hyödyntämistä

Kuten monet muutkin talouden alat, pankki- ja rahoituspalveluala on tulossa yhä riippuvaisemmaksi digitaalisista teknologioista, eivätkä big data ja tekoäly ole poikkeus. 

"Pankit ja rahoitusorganisaatiot päivittävät vanhoja järjestelmiään edistyneemmiksi, korkean teknologian ratkaisuiksi palvellakseen asiakkaita paremmin, lisätäkseen tuottavuutta ja tehostaakseen." 

Nyt on pankkien, varallisuudenhoidon ammattilaisten ja muiden rahoitusalan yritysten aika hyödyntää tekoälyä, ML:ää ja big dataa pysyäkseen kilpailijoidensa ja asiakkaidensa tahdissa. On mielenkiintoista nähdä, kuinka tekoäly ja big data muuttavat rahoituspalveluiden maisemaa vuonna 2023 ja sen jälkeen. Tekoäly kehittää ja muuttaa toimialoja jatkuvasti, ja yritysten olisi viisasta pysyä muutosten mukana.

Lue myös Kuinka tehokasta liiketoimintaa tekoälyllä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.aiiottalk.com/data-and-ai-transform-financial-industry/