Opierając się na AI: wykrywanie oszustw, analiza ryzyka kredytowego i przyszłość usług finansowych

W 2020 roku świat finansowy został wstrząśnięty skandalem związanym z Wirecard, niemiecką firmą przetwarzającą płatności company. Wirecard zafałszował swoje przychody i zyski przez lata za pomocą skomplikowanego schematu oszustwa księgowego.  W wyniku tego inwestorzy stracili miliardy dolarów, a tradycyjne metody nadzoru finansowego zostały poddane w wątpliwość. Inny godny uwagi przypadek oszustwa finansowego miał miejsce w lutym 2016 roku, kiedy hakerzy zaatakowali bank centralny Bangladeszu i wykorzystali luki w zabezpieczeniach systemu SWIFT, próbując ukraść 1 miliard dolarów. Chociaż większość transakcji została zablokowana, 101 milionów dolarów nadal zaginęło.

Te przypadki podkreślają pilną potrzebę skutecznego systemu wykrywania oszustw w sektorze finansowym. Szokujące 5 procent przychodu korporacji, co odpowiada 4,7 bilionom dolarów na całym świecie, jest tracone z powodu oszustw każdego roku, według Stowarzyszenia Certyfikowanych Ekspertów ds. Oszustw (ACFE).

AI rewolucjonizuje sposób, w jaki banki i instytucje finansowe działają, czyniąc je bardziej wydajnymi, bezpiecznymi i ukierunkowanymi na klienta. Według niedawnego sondażu przeprowadzonego przez Ernest & Young, prawie wszystkie (99 procent) liderów sektora usług finansowych stwierdziły, że ich organizacje wdrożyły AI w jakiejś formie.

Zgodnie z prognozami branżowymi, udział rynkowy sztucznej inteligencji (AI) w sektorze bankowości, usług finansowych i ubezpieczeń (BFSI) ma wzrosnąć o 32,97 miliarda dolarów od 2021 do 2026 roku, co odzwierciedla szybki wzrost i przyjęcie technologii AI w tym obszarze. Bankowość hiperpersonalizowana z wykorzystaniem AI może stworzyć bardziej dopasowaną do potrzeb klienta ofertę bankową, z produktami finansowymi, poradami inwestycyjnymi i ochroną przed oszustwami dostosowanymi do ich unikalnych potrzeb i preferencji.

Narzędzia zasilane przez AI mogą pomóc w zarządzaniu finansami automatycznie, od budżetowania i płacenia rachunków po automatyczne oszczędności i strategie inwestycyjne, zmniejszając obciążenie poznawcze osób i promując lepsze zarządzanie finansami. AI odgrywa kluczową rolę w wzmocnieniu środków bezpieczeństwa i zapobieganiu przestępczości finansowej, identyfikując i łagodząc potencjalne zagrożenia w czasie rzeczywistym.

Długoterminowa perspektywa dla AI w finansach jest bardzo optymistyczna, z 77 procentem dyrektorów wykonawczych widzących AI i generatywną AI (GenAI) jako korzyść ogólną dla sektora usług finansowych w ciągu najbliższych 5-10 lat, zgodnie z sondażem Ernest & Young. Liderzy dostrzegają możliwości w poprawie doświadczeń klientów i klientów, z 87 procent stwierdzających, że wierzą, iż AI może przynieść ulepszenia w tym obszarze. Przyszłość AI w bankowości obiecuje transformacyjne możliwości, które zdefiniują krajobraz branży.

Przekształcanie doświadczeń klientów

Czatboty zasilane przez AI zapewniają obsługę klienta 24/7, odpowiadając na podstawowe pytania, rozwiązując proste problemy, poprawiając satysfakcję klienta i zmniejszając koszty operacyjne banków. Wirtualni asystenci zasilani przez AI mogą prowadzić klientów przez złożone zadania finansowe, takie jak składanie wniosków o pożyczki lub zarządzanie inwestycjami, usprawniając procesy i poprawiając ogólne doświadczenie użytkownika.

Ponadto AI może personalizować doświadczenia bankowe, polecając produkty i usługi finansowe na podstawie historii finansowej i wzorców zachowania klienta. Ten ukierunkowany podejście nie tylko zwiększa zaangażowanie klienta, ale także zwiększa prawdopodobieństwo uzyskania możliwości cross-sprzedaży i upsprzedaży dla banków.

AI odgrywa również kluczową rolę w automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych i przetwarzanie pożyczek, zwalniając pracowników banków do zajmowania się bardziej złożonymi zadaniami, które wymagają ludzkiej ekspertyzy i umiejętności decyzyjnych. Zwiększona wydajność prowadzi do oszczędności kosztów i poprawy produktywności instytucji finansowych.

Wykrywanie oszustw z AI

Tradycyjne metody wykrywania oszustw opierają się na systemach opartych na regułach, które mogą identyfikować tylko wcześniej zaprogramowane wzorce. AI, z drugiej strony, wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które mogą analizować ogromne ilości danych, w tym historię transakcji, lokalizację i informacje o urządzeniu, w celu identyfikacji anomalii i podejrzanej aktywności w czasie rzeczywistym. Ponadto algorytmy ML mogą się uczyć i adaptować do nowych taktyk oszustw, czyniąc je bardziej skutecznymi w zwalczaniu ewoluujących zagrożeń cybernetycznych i pomagając przedsiębiorstwom pozostać na czele rozwijających się ryzyk.
AI zasilany przez ML oferuje bardziej inteligentne i dynamiczne podejście do ochrony instytucji finansowych i ich klientów przed oszustwami. Poprzez natychmiastowe zgłaszanie transakcji oszustw, AI może zapobiec stratom finansowym, bevorz ich wystąpieniem, pomagając w szybkim i skutecznym wykrywaniu oszustw. Analizując szeroki zakres punktów danych, AI może różnicować między legalną a oszustwą aktywnością, prowadząc do mniejszych zakłóceń dla prawdziwych klientów i zmniejszając fałszywe pozytywy.

Ocena wpływu AI na analizę ryzyka kredytowego

AI zmienia sposób oceny ryzyka kredytowego, kluczowego aspektu decyzji kredytowych w sektorze finansowym. Tradycyjnie banki opierały się głównie na wynikach kredytowych i historii finansowej, aby określić zdolność kredytową. Jednak AI może analizować szeroki zakres punktów danych, w tym alternatywne źródła danych, takie jak aktywność w mediach społecznościowych, informacje o przepływie gotówki i nawyki zakupowe online, tworząc bardziej całościowy obraz sytuacji finansowej kredytobiorcy.

Uwzględniając ten szeroki zestaw danych, AI może stworzyć bardziej nuansowany obraz zdolności kredytowej kredytobiorcy, identyfikując złożone relacje w danych, które mogą być pomijane przez tradycyjne metody. Algorytmy ML mogą analizować ogromne ilości danych szybciej niż ludzie, z poprawioną dokładnością i wydajnością, prowadząc do dokładnych ocen ryzyka kredytowego.

AI może również pomóc w identyfikacji kredytobiorców, którzy mogli być wykluczeni przez tradycyjne modele oceny kredytowej, promując inkluzję finansową i rozszerzając dostęp do kredytu. W ten sposób, na podstawie unikalnego profilu finansowego kredytobiorcy, AI może pomóc w dostosowaniu produktów kredytowych i stóp procentowych, tworząc zrównoważony i dostępny system kredytowy.

Rozwiązywanie wyzwań związanych z korzystaniem z AI

Modele AI są tak dobre, jak dane, na których są szkolone, i jest kluczowe, aby upewnić się, że systemy AI są niezwiązane i uczciwe w swoich procesach decyzyjnych. W miarę jak AI odgrywa coraz bardziej znaczącą rolę w usługach finansowych, przepisy będą musiały być dostosowane, aby rozwiązać kwestie, takie jak prywatność danych, odpowiedzialność algorytmów i etyczne praktyki AI.

Odpowiedzialne wdrożenie AI w usługach finansowych wymaga współpracy między instytucjami finansowymi, dostawcami technologii i organami regulacyjnymi. Ten wspólny wysiłek jest niezbędny do ustanowienia standardów branżowych, rozwiązania problemów etycznych i zapewnienia odpowiedzialnego wdrożenia AI.

Jednym z kluczowych wyzwań w AI jest wyjaśnialność. Jest to szczególnie ważne, gdy AI jest używana do podejmowania krytycznych decyzji, takich jak udzielanie lub odrzucanie kredytów.  Jeśli regulator kwestionuje decyzję instytucji finansowej podjętą z użyciem AI, instytucja finansowa musi być w stanie wyjaśnić powody tej decyzji.  Na przykład, jeśli wniosek o kredyt zostanie odrzucony, system AI powinien być w stanie dostarczyć jasne powody odrzucenia, takie jak konkretny czynnik w historii finansowej wnioskodawcy, który przyczynił się do tej decyzji.  Ten poziom wyjaśnialności musi być brany pod uwagę i wbudowany w model AI od samego początku procesu rozwoju i wdrożenia.

Poprzez pełne zaakceptowanie AI, z naciskiem na innowacje, zgodność z przepisami i ukierunkowanie na klienta, banki i instytucje finansowe mogą zapewnić sobie pozycję liderów w erze cyfrowej, kształtując przyszłość usług finansowych na lata. AI model od samego początku procesu rozwoju i wdrożenia. Poprzez pełne zaakceptowanie AI, z naciskiem na innowacje, zgodność z przepisami i ukierunkowanie na klienta, banki i instytucje finansowe mogą zapewnić sobie pozycję liderów w erze cyfrowej, kształtując przyszłość usług finansowych na lata.