[ad_1]
Ngân hàng từ trước đến nay luôn đi đầu trong những tiến bộ công nghệ, họ nổi tiếng vì sử dụng máy tính cũng như cung cấp các dịch vụ tài chính dựa trên web. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI đã mang đến một bình minh mới cho những đổi mới. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm gián đoạn toàn bộ ngành ngân hàng theo nhiều cách.
Những công nghệ này bao gồm từ hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot đến hỗ trợ ngăn chặn các vụ gian lận phức tạp trong ngành. Những cải tiến của họ đã cho phép các ngân hàng cung cấp các giải pháp tùy chỉnh, hoạt động hiệu quả hơn và giảm thiểu rủi ro tốt hơn khi so sánh với các phương pháp thông thường.
Các báo cáo gần đây của ngành cho thấy AI toàn cầu trong thị trường ngân hàng quy mô đạt 3,88 tỷ đô la vào năm 2022 và con số này dự kiến sẽ đạt 64,03 tỷ đô la vào năm 2030 với tốc độ CAGR là 32,6% từ năm 2021 đến năm 2030.
Do đó, việc sử dụng AI trong ngân hàng tiếp tục mở rộng và giới thiệu những viễn cảnh mới trong khi định hình lại các dịch vụ tài chính. Bạn có tò mò muốn biết AI trong ngân hàng được sử dụng như thế nào không? Bài đăng trên weblog này đề cập đến cách AI hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng và tác động của nó đối với việc cách mạng hóa tài chính nói chung.
Tại sao cần có AI trong ngành ngân hàng?
AI đang tăng tốc trong lĩnh vực ngân hàng chủ yếu vì nó nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, giảm các hoạt động gian lận, đơn giản hóa quy trình chấm điểm tín dụng và tăng cường cơ chế quản lý rủi ro. AI đã tìm được đường vào hệ thống ngân hàng nhờ khả năng tiết kiệm chi phí đáng kể, tăng hiệu quả và cải tiến bảo mật đi kèm.
Một yếu tố quan trọng cho việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các ngân hàng là cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng. Các chatbot AI hoặc trợ lý ảo mạnh mẽ cho phép hỗ trợ 24 giờ bảy ngày, xử lý các câu hỏi thường gặp cũng như các giao dịch một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó không chỉ giảm thời gian chờ đợi mà còn liên quan đến các tương tác cá nhân để khách hàng hài lòng hơn.
Phát hiện gian lận cũng là điều cần thiết để AI thâm nhập vào lĩnh vực ngân hàng. Đây đã trở thành một vấn đề quan trọng với các cuộc tấn công mạng hiện đại ngày càng tinh vi hơn, khiến gian lận tài chính trở thành một trong những mối quan tâm chính trong số nhiều mối quan tâm khác, đặc biệt là trong bối cảnh AI trong ngân hàng. Tại đây, các thuật toán AI sử dụng phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực trên quy mô lớn có thể xác định bất kỳ sự bất thường nào và đưa ra cảnh báo về các hoạt động gian lận có thể xảy ra.
Các doanh nghiệp quốc tế sẽ chi hơn 10 tỷ đô la cho việc phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính dựa trên AI vào năm 2027 nghiên cứu từ Jupiter Research được ca ngợi, phản ánh mức tăng từ 6,5 tỷ đô la vào năm 2022; do đó, nó chứng minh tầm quan trọng ngày càng tăng của vai trò trí tuệ nhân tạo trong việc bảo vệ các giao dịch tiền tệ.
Do đó, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào ngân hàng đang được thúc đẩy bởi nhu cầu nâng cao hiệu quả, hợp lý hóa dịch vụ khách hàng và tăng cường các biện pháp bảo mật.
AI có những ứng dụng chính nào trong lĩnh vực ngân hàng?
Việc đưa ra các giải pháp thay thế hiệu quả, an toàn và thân thiện với khách hàng đã trở nên khả thi nhờ vào việc đưa Trí tuệ nhân tạo (AI) vào ngành ngân hàng. Các lĩnh vực chính mà AI được ứng dụng trong ngân hàng bao gồm dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận, chấm điểm tín dụng, quản lý rủi ro và tự động hóa quy trình, trong số những lĩnh vực khác bao gồm quản lý đầu tư và bảo mật. Sau đây là cách AI trong ngân hàng hoạt động ở các khía cạnh khác nhau
1. Dịch vụ khách hàng
Các ngân hàng sử dụng chatbot AI để phục vụ khách hàng 24/7. Công nghệ này giúp đơn giản hóa nhiều chức năng như quản lý tài khoản khách hàng và trả lời các câu hỏi cơ bản của khách hàng về nhiều sản phẩm hoặc dịch vụ ngân hàng khi không có nhân viên trực.
Erica là một trong những hệ thống này do Ngân hàng Hoa Kỳ phát triển, chẳng hạn, cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính được cá nhân hóa cùng với các dịch vụ liên quan đến ngân hàng khác. Các hệ thống này phân tích dữ liệu khách hàng cá nhân để đưa ra các khuyến nghị về sản phẩm cũng như tư vấn tài chính có thể thực hiện được với các hệ thống như vậy, từ đó dẫn đến các dịch vụ ngân hàng được thiết kế riêng và dễ chịu hơn, giúp tăng lòng trung thành của khách hàng, dẫn đến việc kinh doanh lặp lại.
2. Phát hiện và phòng ngừa gian lận
Sử dụng trí tuệ nhân tạo, các ngân hàng có thể theo dõi các giao dịch theo thời gian thực để xác định các mô hình bất thường có thể phát hiện các trường hợp gian lận tiềm ẩn khi chúng xảy ra. Điều này giúp họ theo dõi các tài khoản theo thời gian thực và đánh dấu bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào, do đó giảm các trường hợp gian lận tài chính.
AI cũng sử dụng dữ liệu lịch sử giúp dự đoán hoặc ngăn ngừa các sự cố vi phạm bảo mật trong tương lai, nghĩa là nó xác định những điều dẫn đến các vi phạm như vậy trước khi chúng xảy ra. Do đó, các ngân hàng có thể ngăn chặn những kẻ gian lận ngay tại chỗ vì chúng đã đánh cắp tiền từ tài khoản của những người vô tội, bao gồm cả tài khoản của bạn, những người vẫn còn nguyên vẹn tiền.
3. Điểm tín dụng và phê duyệt khoản vay
Trí tuệ nhân tạo cần thời gian để phân tích nhiều nguồn dữ liệu hơn, bao gồm các hoạt động trên mạng xã hội chứ không chỉ là hồ sơ của cơ quan tín dụng khi xác định điều kiện vay vốn. Điều này làm giảm đáng kể tỷ lệ vỡ nợ, đặc biệt là đối với những người có lịch sử tín dụng hạn chế.
Tương tự như vậy, AI mất ít thời gian hơn để đánh giá các đơn xin vay, do đó đẩy nhanh các quyết định tín dụng và khiến chúng hướng đến khách hàng hơn, bên cạnh việc tăng hiệu quả hoạt động bằng cách giảm thời gian xử lý phê duyệt các khoản vay.
4. Quản lý rủi ro
Trí tuệ nhân tạo giúp nhận biết những thứ như xu hướng trên thị trường cũng như dự đoán sự ổn định tài chính, cho phép các ngân hàng đưa ra những đánh giá thận trọng trước khi xây dựng các kế hoạch quản lý rủi ro vốn là những khái niệm mang tính phòng ngừa kịp thời.
Công cụ này hỗ trợ kiểm tra liên tục hồ sơ giao dịch theo luật hiện hành trên toàn cầu đồng thời lập báo cáo tuân thủ để đảm bảo không có bất kỳ hình phạt nào do không tuân thủ trong quá trình kiểm tra nội bộ thay vì kiểm tra bên ngoài, đảm bảo tuân thủ hoàn toàn mà không có bất kỳ lỗi nào.
5. Tự động hóa quy trình
Nhập dữ liệu và tiếp nhận giao dịch của khách hàng mới; cùng với các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại khác như dịch vụ khách hàng, có thể dễ dàng thực hiện thông qua các công cụ phần mềm tự động được phát triển bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo dành cho các cơ sở ngân hàng.
Nhờ có AI, chi phí vận hành và lỗi của con người được giảm thiểu, dẫn đến hiệu quả cao hơn. Các ngân hàng cố gắng tích hợp AI vào hầu hết các dịch vụ của họ, từ hoạt động nội bộ đến hệ thống kế toán tài chính diễn ra ngay tại ngân hàng.
6. Đầu tư và quản lý tài sản
Quản lý tài sản được dân chủ hóa bởi các cố vấn robotic hỗ trợ AI cung cấp dịch vụ lập kế hoạch tài chính chi phí thấp mà không cần con người tham gia nhiều vào quá trình này. Ví dụ, phần mềm hỗ trợ AI có thể tự động hóa chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu thị trường chứng khoán lịch sử và các nguồn thông tin có liên quan khác. Do đó, dẫn đến việc ra quyết định thông minh trong khi thúc đẩy hiệu suất danh mục đầu tư của khách hàng thông qua lời khuyên được cá nhân hóa.
7. Thông tin chi tiết về khách hàng và tiếp thị
AI sử dụng hành vi của khách hàng, mô hình giao dịch và sở thích, do đó nhận ra nhu cầu của họ. AI giúp ích rất nhiều trong việc cung cấp sản phẩm và chiến lược được các ngân hàng khác nhau sử dụng. Ngoài ra, AI có thể học theo cách này những gì nhiều người sẽ quan tâm đến việc mua.
8. Tăng cường bảo mật
Khi nói đến các cải tiến bảo mật như những cải tiến được thực hiện thông qua các biện pháp xác thực sinh trắc học tức là nhận dạng khuôn mặt hoặc phân tích dấu vân tay giọng nói sẽ hoạt động tốt với AI. Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, Nhận dạng giọng nói và Quét vân tay sinh trắc học giúp các ngân hàng tăng cường hệ thống bảo mật hiện có của họ.
Phần kết luận
AI cách mạng hóa ngành ngân hàng bằng cách dẫn đầu sự thay đổi trong các tổ chức tài chính dẫn đến năng suất, an toàn và sự hài lòng của khách hàng ở mức cao. Từ việc mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội đến cải thiện hệ thống chấm điểm tín dụng, AI đã tiếp quản nhiều chức năng khác nhau trong các ngân hàng.
Sự thay đổi lớn này là do phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, cung cấp các cam kết được cá nhân hóa và khả năng dự báo không thể đạt được thông qua các phương pháp truyền thống. Nó sẽ chuyển đổi thành một hệ sinh thái năng động và toàn diện trong một cấu trúc ngân hàng chưa phát triển.
Giới thiệu về tác giả
Ishan Gupta là CEO và đồng sáng lập của Ứng dụng Ripenmột công ty phát triển ứng dụng net và di động hàng đầu chuyên về phát triển ứng dụng Android và iOS. Triển khai các giải pháp ứng dụng net và di động đầy đủ tính năng cho các SMB trên toàn cầu sẽ biến đổi toàn bộ hoạt động kinh doanh.
Đăng ký nhận tin tức insideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insideainews/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideAINEWSNOW
[ad_2]
Source link