Cơ hội và thách thức nào cho việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng

Trong vòng chưa đầy một thập kỷ, hai chữ D quan trọng, tức là Dữ liệu và Số hóa đã thay đổi bộ mặt của hệ thống ngân hàng Ấn Độ. Thế hệ millennial đang trở thành lượng khách hàng đáng kể của các ngân hàng. Việc phục vụ nhu cầu ngân hàng của họ đòi hỏi nhiều hơn năng lực trung bình của con người. Và Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng là một chìa khóa cho làn sóng chuyển đổi này.

Cơ hội cho AI trong ngân hàng

AI có tiềm năng to lớn để công nghệ ngân hàng vượt ra khỏi hệ thống ngân hàng truyền thống. Các trường hợp sử dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng có thể quá tải.

1. Chống rửa tiền (AML) và phát hiện gian lận

AI có thể giúp theo dõi và ngăn chặn các hoạt động đáng ngờ như vi phạm bảo mật, gian lận, rửa tiền và các rủi ro tiềm ẩn. Giám sát giao dịch với phân tích đồ thị dựa trên AI có thể phát hiện ra các kết nối không rõ ràng giữa các cá nhân trong chuỗi giao dịch. Phân tích được hỗ trợ bởi AI đối với các tài liệu của chính phủ có thể giúp trích xuất thông tin cổ đông để thiết lập Quyền sở hữu có lợi cuối cùng.

Giải quyết đối tượng bằng AI là phương pháp AML tốt nhất cho một cái nhìn thống nhất về khách hàng trên các cơ sở dữ liệu quốc gia và quốc tế. Cuối cùng, AI có thể hỗ trợ giám sát các phương tiện truyền thông bất lợi để tìm kiếm tin tức tiêu cực về khách hàng bằng cách phân loại các bài báo mới, thủ tục tố tụng hình sự và tạo ra điểm số liên quan.

2.  AI trong ngân hàng cho các quy trình phụ trợ, tự động hóa và số hóa

Các trường hợp sử dụng của các quy trình phụ trợ được hỗ trợ bởi AI và tự động hóa là rất nhiều, với mọi thứ từ việc giới thiệu khách hàng đến giám sát tuân thủ để viết báo cáo đầu tư, chấm điểm tín dụng đến điều chỉnh.

Các bot AI có thể giúp thực hiện nhiều tác vụ thủ công với độ chính xác được nâng cao, cải thiện thời gian xử lý, giảm thời gian phản hồi, tiết kiệm chi phí và giải phóng nhân viên làm việc có kỹ năng hơn. Việc số hóa các quy trình KYC được hỗ trợ bởi AI có thể loại bỏ các bước rườm rà như gửi và xác minh tài liệu vật lý.

3. Quản lý Tài chính Cá nhân và Của cải

Ngày nay, khách hàng muốn các ngân hàng quan tâm tích cực đến tình trạng tài chính của họ. Với sự trợ giúp của các bot AI chuyên dụng để quản lý tài chính cá nhân và xây dựng tài sản, các ngân hàng có thể thiết lập phương pháp tiếp cận nắm giữ để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cho khách hàng về rủi ro thị trường, ROI dự kiến ​​trên quỹ, đầu tư, v.v.

4. Quyết định cho vay và cho điểm tín dụng

Các ngân hàng có thể khai thác các thuật toán AI để tính toán điểm tín dụng bằng cách dựa trên các giao dịch ngân hàng của một cá nhân, mô hình chi tiêu và thu nhập, các quyết định trong quá khứ, lịch sử gia đình, dữ liệu di động, v.v.

AI trong lĩnh vực ngân hàng có thể giúp truy cập thông tin của người vay từ các nguồn khác nhau trên internet và đánh giá mức độ tín nhiệm để đưa ra các quyết định tín dụng khôn ngoan hơn.

5. Thông tin chi tiết về khách hàng để cá nhân hóa

Các ngân hàng có thể sử dụng các thuật toán AI với các giải pháp tương tác nhận thức của họ để dự đoán nhu cầu của khách hàng và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc cung cấp các dịch vụ và sản phẩm siêu cá nhân hóa.

Những thách thức kìm hãm AI trong ngành ngân hàng

Mặc dù có nhiều trường hợp sử dụng thú vị xung quanh phân tích gian lận, bảo lãnh phát hành tín dụng và cá nhân hóa khách hàng, các ngân hàng Ấn Độ vẫn đang trong giai đoạn bào thai trong việc khám phá trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng.

1. Thiếu Kỹ Năng Trong Lực Lượng Lao Động Hiện Tại Đối Với Các Công Cụ Tiên Tiến

Ngày càng có nhiều nhu cầu về các chuyên gia miền có tay nghề cao và các nhà khoa học dữ liệu để sử dụng dữ liệu có trong tay với cách tiếp cận chính xác và đáng tin cậy hơn.

2. Kho dữ liệu và cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa đặt ra mối đe dọa lớn nhất cho các ngân hàng

Để xây dựng các mô hình AI có khả năng mở rộng và cạnh tranh, các ngân hàng phải phá bỏ các kho chứa dữ liệu thông qua giao tiếp hiệu quả giữa các hệ thống và phòng ban khác nhau và tích hợp dữ liệu liền mạch.

3. Hầu hết các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tìm ra những gì AI

Bởi vì các báo cáo xung quanh AI đang phân cực nó như một phương pháp chữa trị cho các vấn đề ngân hàng hoặc như một thứ gì đó sẽ khiến chúng ta mất việc làm, AI phải tuân theo các mục tiêu được các ngân hàng đặt ra.

Trong khi cạnh tranh với các công nghệ và Fintech lớn, các ngân hàng phải phù hợp, thu hút sự thay đổi hành vi của khách hàng, cung cấp trải nghiệm ngân hàng được cá nhân hóa, cải thiện tỷ suất lợi nhuận và tăng thêm doanh thu. Vì vậy, các Ngân hàng Ấn Độ phải vượt qua những thách thức của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng và phải đón nhận AI.