5 applicazioni di AI nel settore bancario

Con l'avvento della tecnologia digitale, le istituzioni finanziarie di tutto il mondo stanno ricorrendo all'uso di potenti progressi tecnologici come Intelligenza artificiale (AI) and Apprendimento automatico (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data assessment, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.

1. Uso di Chatbots

Cosa sono i chatbot? I chatbot sono software di intelligenza artificiale che possono avviare una conversazione e interagire con un essere umano. Si tratta di talkbot automatizzati che elaborano le informazioni richieste in una forma umana comprensibile sia in formato testo che vocale e ricambiano di conseguenza. Gli istituti bancari tendono a utilizzare questi chatbot per rispondere alle domande dei clienti su larga scala. In modo considerevole, questi chatbot non solo risolvono le richieste o le lamentele dei clienti, ma fanno anche risparmiare molto tempo e fatica ai banchieri. Una recente iniziativa di HDFC Bank è il lancio del suo primo talkbot in assoluto, "Eva", che è estremamente popolare e ha servito numerosi clienti della banca in modo efficace.

2. Aiuti nella ricerca di mercato e servizi di supporto

Il Machine Learning ha influenzato i marketer per analizzare il comportamento passato e ottimizzare le tendenze attuali e future dei prodotti. I banchieri stanno usando questa tecnologia per controllare la fattibilità dei loro prodotti finanziari esistenti sul mercato e creare le loro campagne mirate di conseguenza. Nell'attuale era della digitalizzazione, ci sono più cose aggiunte al kitty di un cliente moderno che un normale conto bancario in una certa banca. Lui/lei ha la possibilità di eseguire funzioni bancarie come il trasferimento di fondi, o sollevare un reclamo o una lamentela attraverso il mobile o l'internet banking e non ha bisogno di visitare una banca per registrarsi. L'AI e il ML hanno reso più fluido il viaggio dei clienti fin dalla prima interazione, fornendo il miglior supporto clienti di classe e sostituendo così i tradizionali metodi di relazione con i clienti.

3. Rilevamento e prevenzione delle frodi

Il machine learning è nato nel settore bancario per proteggere l'infrastruttura bancaria dalle frodi. Diventa facile catturare le transazioni fraudolente con l'aiuto di Algoritmi di ML che identificano facilmente le attività sospette based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.

4. Analisi e valutazione del rischio

Ogni istituzione finanziaria verifica l'affidabilità creditizia di una prospettiva prima di fornire un prestito a qualsiasi cliente. Sono finiti i giorni in cui le banche si affidavano a tecniche tradizionali come il controllo della crescita del reddito del candidato, il suo punteggio di credito o la storia delle transazioni per valutare i rischi prima di procedere con le formalità del prestito. Con l'avvento del machine learning, è diventato più facile per le banche non solo valutare i rischi, ma anche controllare le condizioni di mercato in tempo reale e stimare il comportamento del potenziale cliente per identificare ogni possibile frode. Questo ha portato a una migliore analisi dei rischi e a una maggiore soddisfazione del cliente.

5. Apprendimento profondo nella supervisione bancaria

Ci sono alcuni algoritmi nella ML supervisionata che non sono così semplici e trasparenti. In queste condizioni, entra in scena l'apprendimento profondo. Apprendimento profondo is a deep-rooted sensory network which uses diversified layers of neurons with thousands of cells in each layer to analyze the data. The power of such algorithms is growing exponentially in Machine Learning areas. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the conformità normativa of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of Intelligenza artificiale. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between analisi dei dati and business acumen.

Conclusione

Quindi, possiamo tranquillamente connotare che le applicazioni dell'IA nel settore bancario sono numerose, permettendo alle istituzioni di passare da metodi storici reattivi a un modo più proattivo e personalizzato di trattare le esigenze dei clienti. In un certo senso, questi potenti strumenti hanno permesso alle aziende finanziarie di capire sia i punti di forza che i limiti dei prodotti finanziari e quindi fornire prodotti e servizi di qualità agli utenti finali. Le banche dovrebbero assicurarsi di non sacrificare da nessuna parte la sicurezza bancaria e di mantenere una sanità e stabilità finanziaria generale.

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