Розрахунок на штучну інтелект: виявлення шахрайства, аналіз кредитного ризику та майбутнє фінансових послуг

У 2020 році фінансовий світ був потрясений скандалом, пов’язаним з Wirecard, німецькою компанією з обробки платежів компанією. Wirecard протягом років завищував свій дохід і прибуток за допомогою складної схеми бухгалтерського шахрайства. Це призвело до мільярдів доларів збитків для інвесторів і викрило уразливості традиційних методів фінансового нагляду. Іншим примітним випадком фінансового шахрайства став інцидент у лютому 2016 року, коли хакери націлились на центральний банк Бангладеш і використали уразливості в SWIFT, спробувавши викрасти 1 мільярд доларів. Хоча більшість транзакцій були заблоковані, 101 мільйон доларів все-таки зник.

Ці високопрофільні справи підкреслюють нагальну необхідність у потужній системі виявлення шахрайства в фінансовому секторі. За оцінками Асоціації сертифікованих експертів з шахрайства (ACFE), щорічно 5% корпоративного доходу, що становить 4,7 трильйона доларів по всьому світу, втрачається через шахрайство.

Штучна інтелект революціонізує спосіб роботи банків і фінансових установ, роблячи їх більш ефективними, безпечними та орієнтованими на клієнта. За даними недавнього опитування компанії Ernest & Young, майже всі (99%) лідери фінансових послуг повідомили, що їхні організації використовують штучну інтелект якимось чином.

За прогнозами галузі, ринок штучної інтелекту в секторі банківських, фінансових послуг та страхування (BFSI) очікується зростання на 32,97 мільярда доларів з 2021 по 2026 рік, що відображає швидкий розвиток та впровадження технологій штучної інтелекту в цій галузі. Штучна інтелект може створити більш персоналізований банківський досвід для клієнтів, з індивідуальними фінансовими продуктами, інвестиційними порадами та захистом від шахрайства для їхніх унікальних потреб і переваг.

Інструменти, що працюють на основі штучної інтелекту, можуть допомогти автоматизувати фінансовий менеджмент, від бюджетування та оплати рахунків до автоматичних заощаджень та інвестиційних стратегій, зменшуючи когнітивне навантаження на осіб та сприяючи кращому фінансовому менеджменту. Штучна інтелект відіграє важливу роль у зміцненні заходів кібербезпеки та запобіганні фінансовим злочинам шляхом виявлення та пом’якшення потенційних загроз в режимі реального часу.

Довгостроковий прогноз штучної інтелекту в фінансах є надзвичайно оптимістичним, оскільки 77% виконавців розглядають штучну інтелект та генераційну штучну інтелект (GenAI) як загальну користь для фінансової галузі протягом наступних 5-10 років, згідно з опитуванням компанії Ernest & Young. Лідери бачать можливості у поліпшенні клієнтського досвіду, оскільки 87% вважають, що штучна інтелект може принести поліпшення в цьому напрямку. Майбутнє штучної інтелекту в банківстві обіцяє трансформаційні можливості, які перероблять галузевий ландшафт.

Трансформація клієнтського досвіду

Чат-боти, що працюють на основі штучної інтелекту, забезпечують круглодобну підтримку клієнтів, відповідаючи на базові питання, вирішуючи прості проблеми, підвищуючи клієнтську задоволеність та знижуючи операційні витрати для банків. Віртуальні помічники, що працюють на основі штучної інтелекту, можуть направляти клієнтів через складні фінансові завдання, такі як подача заявок на кредит або управління інвестиціями, оптимізуючи процеси та покращуючи загальний користувацький досвід.

Крім того, штучна інтелект може персоналізувати банківський досвід, рекомендуючи фінансові продукти та послуги на основі фінансової історії та поведінкових моделей клієнта. Цей цільовий підхід не тільки підвищує клієнтську участь, але й збільшує ймовірність отримання можливостей для крос-продажу та апсейлу для банків.

Штучна інтелект також відіграє важливу роль у автоматизації повторюваних завдань, таких як введення даних та обробка кредитів, звільняючи працівників банку для виконання більш складних завдань, які вимагають людської експертизи та прийняття рішень. Збільшена ефективність призводить до економії коштів та покращення продуктивності фінансових установ.

Виявлення шахрайства за допомогою штучної інтелекту

Традиційні методи виявлення шахрайства ґрунтуються на системах, заснованих на правилах, які можуть виявити лише попередньо запрограмовані моделі. Штучна інтелект, з іншого боку, використовує алгоритми машинного навчання, які можуть аналізувати великі об’єми даних, включаючи історію транзакцій, місцезнаходження та інформацію про пристрій, щоб виявити аномалії та підозрілу діяльність в режимі реального часу. Крім того, алгоритми машинного навчання можуть навчатися та адаптуватися до нових тактик шахрайства, роблячи їх більш ефективними у боротьбі з новими загрозами та допомогу підприємствам утримувати лідерство у сфері кіберризиків.

Системи виявлення шахрайства, що працюють на основі штучної інтелекту та машинного навчання, пропонують більш інтелектуальний та динамічний підхід до захисту фінансових установ та їхніх клієнтів від шахрайства. Відзначуючи шахрайські транзакції негайно, штучна інтелект може запобігти фінансовим втратам до того, як вони виникнуть, допомагаючи виявити шахрайство швидко та ефективно. Аналізуючи широкий спектр даних, штучна інтелект може відрізняти легітимну та шахрайську діяльність точно, що призводить до менших порушень для легітимних клієнтів та зменшення кількості помилкових спрацьовувань.

Оцінка впливу штучної інтелекту на аналіз кредитного ризику

Штучна інтелект трансформує оцінку кредитного ризику, важливий аспект прийняття кредитних рішень у фінансовому секторі. Традиційно банки сильно залежали від кредитних балів та фінансової історії для визначення кредитної придатності. Однак штучна інтелект може аналізувати широкий спектр даних, включаючи альтернативні джерела даних, такі як активність у соціальних мережах, інформація про грошовий потік та онлайн-шопінг, щоб створити більш цілісну картину фінансового здоров’я боржника.

Розглядаючи цей широкий набір даних, штучна інтелект може створити більш нюансовану картину кредитної придатності боржника, виявляючи складні взаємозв’язки всередині даних, які можуть бути пропущені традиційними методами. Алгоритми машинного навчання можуть аналізувати великі об’єми даних швидше, ніж люди, з покращеною точністю та ефективністю, що призводить до точної оцінки кредитного ризику.

Штучна інтелект також може допомогти виявити кредитоспроможних боржників, які могли бути виключені традиційними моделями оцінки. Це сприяє фінансовій інклюзії та розширенню доступу до кредитів. Таким чином, на основі унікального фінансового профілю боржника штучна інтелект може допомогти створити кредитні продукти та ставки, створюючи балансований та доступний кредитний systém.

Поводження з викликами використання штучної інтелекту

Моделі штучної інтелекту є такими ж хорошими, як і дані, на яких вони тренуються, і важливо забезпечити, щоб системи штучної інтелекту були необізнаними та чесними у процесі прийняття рішень. Коли штучна інтелект відіграє все більш помітну роль у фінансових послугах, регуляторні акти повинні бути адаптовані для вирішення питань, таких як конфіденційність даних, підзвітність алгоритмів та етичні практики штучної інтелекту.

Відповідальне впровадження штучної інтелекту у фінансових послугах вимагає співробітництва між фінансовими установами, постачальниками технологій та регуляторними органами. Це спільне зусилля є необхідним для встановлення галузевих стандартів, вирішення етичних проблем та забезпечення відповідального розгортання штучної інтелекту.

Одним із ключових викликів штучної інтелекту є пояснюваність. Це особливо важливо, коли штучна інтелект використовується для критичних рішень, таких як надання або відмова у кредітах. Якщо регулятор поставить під сумнів рішення фінансової установи, прийняте за допомогою штучної інтелекту, фінансовій установі необхідно бути能够 пояснити підстави цього рішення. Наприклад, якщо заявка на кредит відхилена, система штучної інтелекту повинна бути能够 надати чіткі підстави для відхилення, такі як конкретні чинники фінансової історії заявника, які сприяли цьому рішенню. Цей рівень пояснюваністі повинен бути врахований та закладений у модель штучної інтелекту з самого початку розробки та розгортання.

Розрахунуючись на штучну інтелект щиро, з акцентом на інноваціях, дотриманні вимог та орієнтації на клієнта, банки та фінансові установи можуть забезпечити своє місце серед лідерів у цифрову епоху, формуючи майбутнє фінансових послуг на роки вперед.