Больше денег, безопасности и доверия клиентов: как банки используют искусственный интеллект

Согласно исследованию Всемирного экономического форума в сотрудничестве с компанией Deloitte, 76% руководителей в банковской отрасли соглашаются, что искусственный интеллект — главный приоритет для развития сферы.

Традиционно он использовался для программ по бюджетированию или цифровых инструментов, но сейчас искусственный интеллект необходим и для многого другого. Например, для сегментации различных платежей, предоставления предложений клиентам на основе их истории, советов и ответов на часто задаваемые запросы клиентов с помощью чат-ботов.

Banker.ua расскажет, зачем банкам искусственный интеллект, как его используют и что это дает финучреждениям.

Главный Telegram-канал банкиров

Подписаться

Почему банки все чаще используют искусственный интеллект

В отчете Business Insider Intelligence рассказывается о масштабах применения банками технологии искусственного интеллекта и реальных кейсах на рынке.

80% банков понимают, что технология искусственного интеллекта может принести им выгоду, показывает опрос профессионалов в сфере финансовых услуг, который провела компания OpenText. Многие из них уже активно используют ИИ, например в чат-ботах или для борьбы с мошенничеством.

По данным Business Insider, банки могут сэкономить $447 млрд к 2023 году, если будут использовать искусственный интеллект. Экономия $416 млрд из этой суммы придется на фронт-офис и мидл-офис. В фронт-офисе биометрические технологии и персональные предложения, основанные на искусственном интеллекте, позволят сократить время взаимодействия клиентов и сотрудников, а в мидл-офисе применения ИИ уменьшит риск сотрудничества с недобросовестными клиентами, которые отмывают деньги.

Business Insider Intelligence предлагает несколько выигрышных стратегий использования искусственного интеллекта для банков, которые помогают сократить расходы, снизить риски, улучшить качество обслуживания клиентов и увеличить доходы:

• Упрощение взаимодействия с клиентами и улучшение клиентского опыта
• Создание внутренней инфраструктуры банка, основанной на машинном обучении, переподготовка сотрудников
• Создание стратегии, которая включает в себя как внутренние проекты, основанные на ИИ.
• Наблюдение за развитием ИИ в других компаниях для выявления его потенциала и поиска новых возможностей.

Для чего банки уже используют ИИ

Для улучшения безопасности

U.S.Bank использует искусственный интеллект, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, снизить риски, бороться с мошенничеством и отмыванием денег, а также принимать решения о выдаче кредитов.

Так, банк предлагает консультации с помощью голосовых помощников: Google Assistant, Siri от Apple и Alexa от Amazon. Технология основана на искусственном интеллекте.

Банк собирает данные о клиентах и ​​их транзакциях, а с помощью глубокого машинного обучения ищет закономерности, которые помогут выявить недобросовестных клиентов, сократить количество случаев мошенничества и обеспечить кибербезопасность.

Для персонализированных предложений

Банк Citi определил приоритетным направлением использования ИИ — беспрепятственное взаимодействие с клиентом. Для этого банк начал процесс запуска новой аналитической платформы, которая собирает и обрабатывает данные клиентов в режиме реального времени. С ее помощью Citi может создавать актуальные и своевременные персонализированные предложения.

Группа разработала комплексный профиль клиента, который демонстрирует его активность в режиме реального времени, например, частоту использования приложений или банкоматов.

Каналы API, искусственный интеллект и машинное обучение помогают банку лучше понимать поведение клиентов. Эта платформа позволяет видеть причины по которым клиент звонит в банк, улучшает качество обслуживания и сокращает время разговора.

Citi использует ИИ на всех уровнях организации, что позволяет ему удерживать клиентов, сокращать ненужные расходы и увеличивать доходы за счет понимания потребностей клиентов.

Для помощи клиентам

В банковской сфере проявляются различные применения искусственного интеллекта. Например, уже растет число стартапов, таких как Trussle и Habito в Великобритании, которые стремятся использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь клиентам найти лучший ипотечный продукт на рынке.

Банки теперь могут разрабатывать больше продуктов, связанных с большей лояльностью клиентов и пожизненной ценностью. В то время как потребители могут извлечь выгоду из удобства работы с надежной организацией, которая понимает их личные нужды. По мере распространения инструментов принятия решений на основе искусственного интеллекта менеджеры по работе с клиентами смогут более точно и последовательно помогать клиенту с лучшими продуктами и услугами для управления личными финансами.

Менеджеры по работе с клиентами также смогут анализировать опыт работы клиентов с банковскими услугами по существующим каналам. Это позволит банкам определить, насколько эффективно работают их текущие процессы, например, какие-либо узкие места. После этого они смогут моделировать и реализовывать оптимизацию процессов по всем своим каналам обслуживания клиентов и повышать качество обслуживания клиентов.

ИИ в украинских банках

Руководитель офиса роботизации и автоматизации процессов Райффайзен Банка Аркадий Выговский рассказывает, что одна из уже внедренных технологий, которая используется для улучшения операционных процессов в банке — это использование машинного обучения для проверки уплаты налогов при обработке зарплатных платежей.

Машинное обучение — это одно из направлений искусственного интеллекта, который позволяет алгоритму учиться на основе прошлых данных и давать результаты высокой точности, что, в свою очередь, не доступно обычным программным алгоритмам.

«К основным преимуществам использования такой технологии, конечно, можно отнести улучшение клиентского опыта. Ведь это позволяет в автоматическом режиме обрабатывать платежи без привлечения человека для выполнения такой проверки, что значительно ускоряет зачисления средств», — рассказывает Выговский для Banker.ua.

Он также добавляет, что переложение рутинной работы, которую раньше выполняли люди, на автоматические системы, дополненные технологиями машинного обучения, позволяет работникам сосредоточиться на более интересных интеллектуальных задачах, что, конечно, положительно влияет и на операционные процессы, и на внутренние NPS.

«Человек все же не робот или машина, и поэтому выполнение рутинной однотипной работы лучше оставить работам и алгоритмам», — подчеркивает эксперт.

Команда monobank разработала AI-сервис, который считает риски для финансовых компаний. Они используют нейронные сети для распознавания изображений и анализа диалогов.

Вот что они еще используют:

• Бустинг. С его помощью предусматривают кредитные риски.
• Квантильну регрессию. Для определения платежеспособности клиента.
• Графовую аналитика. Для определения связей между клиентами.

Многие модели машинного обучения в monobank работают именно с определением кредитных рисков, сопровождая весь процесс принятия кредитного решения. Модели анализируют, как быстро клиент заполняет анкету, какой у него телефон или IP и тому подобное. Всего оценивается более 2000 параметров, работает около 20 различных моделей.

Альфа-Банк Украина имеет чат-бота «Алла», который закрывает более половины обращений клиентов. Ведь многие из них звонят с простыми вопросами. В банке также учат Аллу распознавать клиента по голосу. Это должно повысить качество коммуникации и усилить безопасность клиентов.

Еще один украинский банк РАДАБАНК поделился с Banker.ua, что использует искусственный интеллект в основном в рекламных кампаниях с целью предоставления наиболее персонализированных предложений для конкретной целевой аудитории. В банке рассказали, что один из успешных кейсов по использованию ИИ в рекламе — это продвижение документарных операций, а именно предоставление банковских гарантий. Показатели прироста клиентского портфеля свидетельствуют о том, что в периоды проведения кампаний с начала 2021 года 71% новых клиентов пришли по рекламе.

ПриватБанк внедрил решение SIA «Deloitte Latvia» на базе искусственного интеллекта, которое поможет точно и своевременно выявить потребности клиентов в кредитовании, а также обеспечивает работников филиалов всей необходимой информацией для облегчения коммуникации с клиентами.

Это решение основывается на жизненном цикле клиентов, истории сотрудничества и перечень услуг, которыми они пользуются. А также предлагает соответствующие потребностям клиентов услуги кредитования и планы.

Сотруднику банка остается только связаться с клиентом, чтобы озвучить предложение или договориться о встрече. Таким образом облегчается их работа, в свою очередь клиенты получают персонализированные предложения, которые позволяют сократить расходы по предоставлению услуг и обеспечить выгодные цены клиентам.

Основательница izibank Анна Тигипко рассказала Banker.ua, что они используют искусственный интеллект для создания персонализированных предложений и в процессе анализа поведения клиента. По ее словам, ключевые преимущества искусственного интеллекта — быстрая обработка данных, генерирования интересных и полезных инсайтов, отсутствие человеческого фактора и, соответственно, вероятности ошибки.

В чем преимущества использования искусственного интеллекта

Организации, которые внедряют новые технологии для управления финансами, получают гораздо большие преимущества, чем изначально рассчитывали:

• Количество ошибок в работе финансовых отделов снизилась в среднем на 37%.

• 72% организаций, использующих технологии искусственного интеллекта сообщили, что у них появилось более четкое представление об общей эффективности бизнеса.

•  83% руководителей считают, что в течение пяти лет искусственный интеллект позволит сделать финансовое закрытие полностью автоматическим.

• Цифровые помощники повышают производительность труда на 36% и позволяют выполнять финансовый анализ на 38% быстрее.

Подавляющее большинство организаций уже освоили перспективные технологии.

Компании-первопроходцы получают наибольшие преимущества и имеют больше шансов превзойти конкурентов.

Новые технологии получили широкое распространение, и 84% организаций используют по крайней мере одну из них (искусственный интеллект, IoT (интернет вещей), блокчейн, цифровые помощники) в производительных системах.

82% организаций, использующих три или более перспективных технологий, опережают конкурентов, тогда как таких только 45% в организациях, не применяющих одной из них.

В 9,5 раза более вероятно, что организации, которые внедрили несколько новых технологий, добьются финансовой и операционной точности, крупнейшей по рынку.

Организации в 2-3 раза чаще покупают преднастроенные решения на основе перспективных технологий, чем разрабатывают свои собственные (процентное соотношение зависит от конкретного решения).