Anvendelser av kunstig intelligens i bank- og finanssektoren
AI has woven itself into the daily fabric of our lives – transforming industries in ways we could only imagine a few years ago. Denying its importance would be shortsighted: the banking and finance sector in particular has seen huge change thanks to FinTech innovations, bringing a host of benefits to both stakeholders and customers alike.
Cybersikkerhet og avdekking av svindel
Every day, millions of transactions flow through the banking system: people pay bills, deposit money, withdraw funds, cash checks, and more. Behind the scenes, banks are in a constant race to stay ahead of cybercriminals – ramping up their security efforts to protect operations and assets and to stop fraudulent activities before they even have a chance to happen.AI is now a key player in this high-stakes game. Banks can use the potential of artificial intelligence to improve digital payments, detect software vulnerabilities, identify suspicious customer behavior all while reducing the risk of scams. Machine learning – a subset of AI – helps detect and prevent illegal actions like email phishing, credit card and mobile fraud, identity theft, and fake insurance claims.Ta Danske Bank i Danmark, som nylig oppdaterte sin foreldede programvare for svindeloppdagelse med moderne AI-algoritmer. Takket være MLs evne til å analysere tidligere transaksjoner (tenk personlig informasjon, data, IP-adresse, lokasjon og så videre), opplevde banken en 50% økning i nøyaktigheten i oppdagelsen av svindel og en 60% reduksjon i falske positiver. Banker er et yndet mål for hackere, og derfor er det avgjørende at ML og AI tas i bruk i stor skala. Disse teknologiene hjelper finansinstitusjoner med å reagere raskt på digitale trusler, og styrker forsvaret mot cyberangrep før de går ut over interne systemer, ansatte eller kunder.Chatbots
Bruk av chatboter i bankvesenet er et av de enkleste eksemplene på implementering av kunstig intelligens. Når de er tatt i bruk, vil de være tilgjengelige døgnet rundt, i motsetning til menneskelige ansatte med faste timeplaner og behov for regelmessige pauser. Chatbots svarer ikke bare på spørsmål med svar som passer for alle: De lærer av kundeinteraksjoner og bygger opp en mengde kunnskap som gjør at de kan forutsi brukernes behov og skreddersy svarene deretter. Ved å integrere AI-drevne chatboter i bankapper kan ledere være sikre på at kundene deres får personlig kundestøtte døgnet rundt, med produkter og tjenester som er tilpasset individuelle behov.An example of a successful chatbot can be seen in the form of Erica: an AI-powered virtual assistant from the Bank of America. Since 2019, Erica has handled over 50 million customer requests – from helping clients reduce their credit card debt to updating card security.Låne- og kredittbeslutninger
Bankene bruker i dag et bredt spekter av intelligente verktøy for å forbedre nøyaktigheten, presisjonen og lønnsomheten i sine låne- og kredittbeslutninger. Konvensjonell bankprogramvare kommer ofte til kort, og er plaget av feil, unøyaktigheter i transaksjonshistorikken og feilklassifiseringer av kreditorer. Finansinstitusjoner må følge nøye med på kreditthistorikk og kundereferanser når de gir kreditt og vurderer soliditeten til enkeltpersoner eller selskaper. AI-baserte systemer analyserer kundenes atferdsmønstre for å ta datadrevne beslutninger om kredittverdighet, og varsler bankene umiddelbart om mistenkelige eller risikofylte aktiviteter.Kundeopplevelse
Kundene forventer en intuitiv og enkel brukeropplevelse når de skal administrere bankappene sine. De dagene da det var nødvendig å besøke en bankfilial for enkle transaksjoner som innskudd og uttak, er forbi, takket være de praktiske minibankene.Nowadays – with a more tech-savvy population – banks need to continuously innovate to provide quick and secure digital payment solutions. AI helps to reduce the time needed to record KYC information and eradicate errors, streamlines fast product time-to-market, and proactively addresses pre-launch issues before they arise.Som om ikke det var nok, har det aldri vært enklere å søke om et privatlån. Kundene trenger ikke lenger å gå gjennom bryderiet med manuelle søknader: AI og ML i FinTech reduserer innvilgelsestiden og innhenter presise og feilfrie data om kundenes kontoer.Risikostyring
Valutasvingninger, politiske omveltninger, naturkatastrofer og væpnede konflikter kan alle sende sjokkbølger gjennom finans- og banksystemene. I turbulente tider er det avgjørende å ta kloke investeringsbeslutninger for å holde seg flytende og unngå økonomiske tap. Det er her AI kommer inn i bildet: Ved å gi en nyttig oversikt over aktuelle hendelser, forutse fremtidige trender og spå hva som ligger foran oss, kan AI hjelpe investorer med å navigere trygt i usikre farvann. AI kan også bidra til å avgjøre om en kunde vil være i stand til å betale tilbake et lån eller ikke, ved å analysere atferdsmønstre, kreditthistorikk og tilgjengelige personopplysninger.Overholdelse av regelverk
FinTech stands out as one of the most heavily regulated sectors in the global economy. Governments play a big role as the primary watchdogs – monitoring and overseeing banks to prevent financial crimes, money laundering, and tax evasion.Legal requirements and standards shift frequently – meaning banks need to maintain well-informed, agile departments dedicated to researching and implementing ever-changing financial legislation. When done manually, this process is both time-consuming and costly. Enter AI: using the power of deep learning and NLP), AI systems can quickly analyze new regulations and assess compliance requirements, making sure organizations meet all external laws as well as internal policies. While AI isn’t a substitute for a skilled human compliance analyst, it can pinpoint critical or ambiguous aspects of regulation and safeguard the company against legislative risks.Prediktiv analyse
Å bruke kunstig intelligens til prediktiv analyse er litt som å ha en svært intuitiv assistent som kan finne trender og sammenhenger som mennesker eller konvensjonell teknologi ofte overser. AI er mye brukt i naturlig språkanalyse og generell semantikk, takket være evnen til raskt å oppdage spesifikke mønstre og datakorrelasjoner. Dette er en gamechanger for banksektoren: Prediktive analyser hjelper finansinstitusjoner med å definere uutnyttede salgsmuligheter, levere datadrevne beregninger og avdekke bransjespesifikk innsikt som kan øke inntektene betydelig.Hvorfor bør banksektoren ta i bruk kunstig intelligens?
Bankverdenen er i rask endring i retning av kundesentrerte modeller som tar sikte på å oppfylle alle kunders ønsker, behov og forventninger. Dagens kunder vil at bankene skal være tilgjengelige døgnet rundt og tilby innovative verktøy og funksjoner som gjør bankopplevelsen problemfri. For å innfri disse forventningene må bankene først takle interne utfordringer, som gamle programvaresystemer, fragmenterte datasiloer, begrensede budsjetter og dårlig kvalitet på eiendelene. Når disse hindringene er overvunnet, er bankene ett skritt nærmere å ta i bruk kunstig intelligens for å løse hverdagsproblemene sine.AI sørger ikke bare for uovertruffen cybersikkerhet: Det gjør også finansielle tjenester mer praktiske og tidsbesparende for både kunder og ansatte.
Utfordringer ved bredere bruk av kunstig intelligens i finans- og banksektoren
It goes without saying that AI comes with a package of countless benefits – but its widespread adoption is hindered by various issues such as credibility gaps and security risks that loom large. A holistic strategy and comprehensive approach to AI and machine learning in finance can significantly decrease these risks, increasing the likelihood of success and the financial gains that come with it. As decision-makers navigate the exciting world of AI in finance, they might encounter a number of common obstacles, outlined as follows.
Datasikkerhet
AI collects, stores, and handles huge amounts of sensitive personal information – meaning that it’s imperative for financial institutions to establish protection measures to prevent data breaches and unauthorized access. Banks should prioritize ironclad data protection systems when handling large volumes of AI-related information in order to eliminate any risks and to keep confidential information secure.Mangel på kvalitetsdata
Insufficient data quality poses a big challenge for FinTech companies. Without well-organized data, applying insights to real-life situations is close to impossible if it doesn’t correspond to current realities. Additionally, data that differs from the machine-readable format can lead to unpredictable behaviors in AI models.Banks looking to adopt artificial intelligence should modify – and, if necessary, overhaul – their data policies and introduce more order in data flows.Spørsmål om forklarbarhet
Siden AI-basert programvare luker ut feil og sparer tid, er de mye brukt i beslutningsprosesser. Dessverre kan de ha skjevheter som stammer fra tidligere menneskelige feilvurderinger. Det kan bety at bankens omdømme kan være i fare hvis mindre avvik i AI eskalerer og forårsaker store problemer. Alle data som er involvert i AI-scenarioer, bør være tydelige og transparente, slik at det ikke er rom for potensielle avvik.Hvordan Innowise kan akselerere AI-reisen din
Om oss
