Banking Transformed
Vi har tidigare skrivit om hur banker och finansinstitut kan nyttja värdet av big data, exempelvis med nya kundinsikter, interna processers effektivitet och riskbedömning. I den femte och sista delen av vår serie Banking Transformed kommer vi gå in på AI. Hur AI, när det används på rätt sätt, blir en riktigt möjliggörare för banker och finansinstitut att accelerera till en ny nivå med bland annat nya upplevelser och nya anpassade tjänster.
Under flera årtionden har bankerna kontinuerligt anpassat de senaste tekniska innovationerna för att omdefiniera hur kunderna interagerar med dem. Banker introducerade bankomater på 1960-talet och elektroniska kort betalningar på 70-talet. På 2000-talet kom dygnet runt service online, följt den mobilbaserade “banking on the go” under 2010-talet. Att anamma ny utveckling behövs för att hålla sig konkurrenskraftig på marknaden och för att behålla sina kunder.
En rapport från Business Insider visar att nästan 80% av bankerna är medvetna om de potentiella fördelar som AI innebär för deras sektor. En annan rapport visar att bankerna fram till 2023 beräknas spara 447 miljarder dollar genom att applicera AI på verksamheten. Rapporten visar att bank- och finanssektorn snabbt går över till AI för att förbättra effektivitet, service, produktivitet och RoI samt minska kostnaderna.
Se videon!
Låt oss gå in på några av många intressanta användningsområden för AI inom bankbranschen som ligger i tiden just nu och som du kan dra nytta av.
Exempel på användningsområden för AI inom bankbranschen:
Chatbots
Chatbots är ett exempel på praktiska tillämpningar av artificiell intelligens inom bankväsendet. De kan arbeta dygnet runt, till skillnad från människor som har fasta arbetstider. Dessutom fortsätter de att lära sig om en viss kunds användningsmönster. Det hjälper dem att förstå en användares krav på ett effektivt sätt. Här har vi exempelvis Nordeas chatbot Nova. Som Nordea själva beskriver som sin digitala kollega.
Cybersäkerhet och upptäckt av bedrägeri
AI kan hjälpa bankerna att förbättra säkerheten för onlinefinansiering, spåra kryphål i sina system och minimera riskerna.
Danske Bank, implementerade till exempel en algoritm för bedrägeriupptäckt för att ersätta sitt gamla regelbaserade system för bedrägeriupptäckt. Detta verktyg för djupinlärning ökade bankens förmåga att upptäcka bedrägerier med 50% och minskade antalet falskt positiva fall med 60%. Systemet automatiserade också många viktiga beslut samtidigt som det dirigerade vissa fall till mänskliga analytiker för vidare granskning.
Risk management
Externa globala faktorer som valutasvängningar, naturkatastrofer och politisk oro kan ha allvarliga konsekvenser för bank- och finansbranschen. Under instabila tider är det viktigt att fatta affärsbeslut extra försiktigt. AI-drivna analyser kan ge en bild av vad som kommer att hända och hjälpa dig att hålla dig förberedd och fatta beslut i rätt tid.
AI hjälper också till att hitta riskfyllda ansökningar genom att utvärdera sannolikheten för att en kund misslyckas med att betala tillbaka ett lån. Den förutsäger det framtida beteendet genom att analysera tidigare beteendemönster och smartphone-data.
Sammanfattning
Det är en stor fördel att investera i AI inom bankbranschen för att kunna erbjuda nya upplevelser och nya anpassade tjänster till kunderna idag och i framtiden. Med en samverkan mellan AI och all insamlad data som vi prata om i vår tidigare artikel, kan banker och finansinstitut accelerera affärsutvecklingen till en ny nivå. AI är en teknologi som är viktig och som idag är den tekniska innovation man behöver anpassa sig efter för att hitta the next big thing.
