W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak AI wspiera banki w ocenie ryzyka kredytowego i przyspiesza decyzje finansowe, jak automatyzacja dokumentów zwiększa efektywność operacyjną, oraz jak technologie takie jak robodoradztwo i chatboty wpływają na doświadczenie klienta. Przybliżymy również, jakie wyzwania wiążą się z wdrożeniem AI w sektorze finansowym i jakie korzyści mogą przynieść zarówno dla banków, jak i ich klientów.
Przeanalizujemy także, jak różne banki na świecie wykorzystują AI w praktyce, oferując nowe rozwiązania, które kształtują przyszłość bankowości.
Sztuczna Inteligencja wspiera procesy decyzyjne w kredytach
Coraz więcej banków, choć nie wszystkie otwarcie o tym mówią, korzysta z AI w procesach decyzyjnych. Przykładem jest PKO BP, gdzie sztuczna inteligencja wspiera analizę kredytów konsumenckich, dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), a także około 30% kredytów hipotecznych. Obecnie ponad 80% decyzji kredytowych w Polsce podejmowanych jest dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego.
Przedstawiciele PKO BP podkreślają, że AI pozwala na precyzyjniejszą ocenę ryzyka kredytowego, analizując dane z zewnętrznych źródeł oraz zachowania klientów w bankowości internetowej i mobilnej.
▶️ Korzyści dla klientów: Dzięki AI, liczba akceptowanych wniosków kredytowych wzrosła o 2 punkty procentowe w porównaniu do tradycyjnych metod oceny. Oznacza to, że sztuczna inteligencja częściej zgadza się na udzielenie kredytu niż człowiek.
Co więcej, zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego* przyspiesza proces podejmowania decyzji kredytowych. Klienci o dobrej historii spłat mogą liczyć na natychmiastowe zatwierdzenie wniosków bez dodatkowych formalności.
Jak zauważono w komunikacie PKO BP cytowanym przez PAP:
💬 „Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji bank może tworzyć bardziej dokładne modele oceny ryzyka, które uwzględniają setki zmiennych, w tym nowe dane z zewnętrznych źródeł. Przy ocenie kredytowej analizowane są również informacje o zachowaniach klienta w bankowości mobilnej i internetowej”.
*Uczenie maszynowe to technologia, która pozwala komputerom samodzielnie uczyć się na podstawie danych, bez konieczności programowania każdej decyzji. Oznacza to, że im więcej danych komputer analizuje, tym trafniejsze stają się jego decyzje – podobnie jak człowiek, który doskonali się na podstawie doświadczeń.
(shutterstock/fizkes) Przykłady banków korzystających z AI
Wiele czołowych instytucji finansowych na świecie wdrożyło AI do różnych aspektów swojej działalności:
🟢 PKO BP (Polska)
Bank korzysta z AI do podejmowania decyzji kredytowych, analizując dane z różnych źródeł, w tym zachowania klientów w bankowości internetowej.
🟢 JPMorgan Chase (USA):
AI wspiera procesy decyzyjne i analizę ryzyka kredytowego.
🟢 Lloyds Bank (Wielka Brytania)
AI pomaga w wykrywaniu oszustw i poprawie obsługi klienta.
🟢 BBVA (Hiszpania)
Algorytmy AI automatyzują analizę transakcji oraz dostarczają spersonalizowane porady finansowe.
Czy wiesz, gdzie zastosowanie ma AI? Ankietowani odpowiedzieli
Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje coraz większe znaczenie w sektorze bankowym. Banki nie ograniczają się już tylko do używania AI w chatbotach czy automatycznych sekretarkach. AI wspiera analizę danych, procesy decyzyjne, a także automatyzację procesów kredytowych. Dzięki AI banki są w stanie szybciej oceniać ryzyko kredytowe oraz personalizować swoje usługi, co prowadzi do lepszej obsługi klientów.
Z raportu firmy NASK – „Sztuczna inteligencja w społeczeństwie i gospodarce” płyną ciekawe informacje. Aż 89,2% badanych zetknęło się z terminem „Sztuczna Inteligencja”. Nieco inaczej wygląda rozkład głosów, gdy pojawia się pytanie:
„W ramach których aktywności według Pana(i), najczęściej wykorzystywana jest technologia oparta na Sztucznej Inteligencji?”.
Źródło: NASK
Zaledwie 4,6% respondentów wskazało na wykorzystanie AI w inwestowaniu i realizacji transakcji finansowych. Można przez to rozumieć, że w opinii badanych technologie Sztucznej Inteligencji nie są jeszcze powszechnie stosowane w bezpośrednich procesach finansowych. Czy aby na pewno?
💡 Ciekawostka
Magazyn Forbes twierdzi, że fundusze wspierane AI radzą sobie o 8% lepiej niż zwykłe fundusze.
Zastosowanie AI w bankach
Choć sztuczna inteligencja nie wykona za Ciebie przelewu, może znacząco ułatwić zarządzanie finansami. Komisja Nadzoru Finansowego zatwierdziła tzw. robodoradztwo*, czyli zautomatyzowaną formę doradztwa finansowego, które zyskuje na popularności.
💡 Ciekawostka
Robodoradcy, tacy jak Wealthfront, zarządzają aktywami o wartości 25 miliardami dolarów.
*Robodoradcy analizują dane historyczne i opracowują prognozy dla portfeli inwestycyjnych, uwzględniając ryzyko oraz potrzeby klienta. Po zatwierdzeniu planu mogą automatycznie inwestować środki według ustalonych strategii, minimalizując potrzebę ręcznej interwencji.
🛡️ Sztuczna inteligencja odgrywa także kluczową rolę w poprawie bezpieczeństwa finansów klientów. Jak mówi Piotr Gawrysiak, Starszy Ekspert IT ds. rozwoju oprogramowania w mBanku, AI jest wykorzystywana do monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym:
💬„Technologie określane obecnie mianem »sztucznej inteligencji« wykorzystywane są w mBanku, przede wszystkim w celu zapewnienia bezpieczeństwa transakcji oraz ułatwienia korzystania z produktów banku przez klientów. Jednym z przykładów może być tu monitorowanie „zachowania” klienta w systemie transakcyjnym, którego celem jest wykrycie przypadków transakcji, których celem jest wyłudzenie funduszy klienta”.
(shutterstock/New Africa) Weryfikacja dokumentów przez Sztuczną Inteligencję
W bankach sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów (RPA – Robotic Process Automation) odgrywają kluczową rolę w analizie dokumentów i umów. Systemy te nie tylko weryfikują poprawność dostarczanych materiałów, ale również automatycznie generują odpowiedzi na reklamacje i obsługują inne aspekty komunikacji z klientami.
Jak podaje Credit Agricole automatyzacja zapewnia wiele korzyści, m.in.:
🟢usprawnia obieg dokumentów i informacji;
🟢eliminuje wiele potencjalnych ludzkich pomyłek;
🟢generuje znaczne oszczędności.
Dzięki tym technologiom banki mogą skoncentrować się na budowaniu relacji z klientami, a szczególną rolę w tym kontekście odgrywa obsługa klienta.
AI i człowiek łączą siły w obsłudze klienta
Zaledwie 18,8% ankietowanych dostrzega zastosowanie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, jednak banki coraz częściej korzystają z tej technologii, aby usprawnić realizację zadań i budować lepsze relacje z klientami. Głównym celem jest skrócenie czasu obsługi oraz zwiększenie satysfakcji klientów. Jak to działa w praktyce?
💬 „Najbardziej bezpośrednim kontaktem naszych klientów z technologią AI jest wykorzystanie jej w voice botach na infolinii oraz w naszej aplikacji mobilnej. Dzięki tym rozwiązaniom mają oni możliwość szybkiego i efektywnego rozwiązywania swoich problemów oraz uzyskiwania potrzebnych informacji bez konieczności kontaktu z pracownikiem banku” – mówi Paweł Klimiuk, kierownik Zespołu Modelowania AI w Biurze Rozwoju Sztucznej Inteligencji PKO Banku Polskiego.
W aplikacji mobilnej IKO (PKO BP) Asystent AI ułatwia użytkownikom wykonywanie przelewów, analizę wydatków w wybranych sklepach czy kategoriach, takich jak paliwo. Klienci mogą komunikować się z asystentem za pomocą czatu lub komend głosowych.
Z kolei w mBanku na mLinii działa bot o imieniu Marek, który wspiera klientów w realizacji prostych, powtarzalnych czynności, takich jak:
🟢zmiana hasła,
🟢wykonanie przelewu,
🟢sprawdzenie salda.
W przypadku bardziej skomplikowanych zapytań sprawy są przekazywane bezpośrednio do doradcy.
(shutterstock/Markus Photo and video) AI spersonalizuje dla Ciebie produkty finansowe
💬 „Dwa kluczowe obszary, w których korzystamy z pomocy sztucznej inteligencji, to personalizacja usług, ponieważ dzięki niej jesteśmy w stanie dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb klienta niemal w czasie rzeczywistym, oraz wykorzystanie generatywnej AI do wsparcia naszych procesów wewnętrznych.
W tym drugim przypadku skupiamy się na rozwoju naszego wewnętrznego czatbota GENiusz, którego działanie opiera na generatywnej sztucznej inteligencji” – mówi Anna Stepanów, Product Ownerka Produktu Sztuczna Inteligencja i Analityka w Banku BNP Paribas.
Personalizacja usług to jeden z głównych atutów sztucznej inteligencji. Kiedy firma oferuje rozwiązania dopasowane do specyficznych potrzeb, istnieje duża szansa, że 80% klientów zdecyduje się na zakup.
Dobrym przykładem skuteczności personalizacji (nie bankowym) jest Amazon, który wykorzystuje AI do rekomendacji produktów. Dzięki tym sugestiom, które trafnie odpowiadają na potrzeby użytkowników, Amazon generuje 35% swojej sprzedaży.
Komunikaty marketingowe także przygotowuje AI
💬 „System AI, są używane do personalizowania i optymalizowania komunikatów marketingowych, aby poprawiać w ten sposób skuteczność kampanii CRM poprzez dopasowanie treści do preferencji i zachowań klientów” – mówi Przemysław Chojecki, data scientist w Santander Bank Polska.
Zalety i wyzwania AI w sektorze finansowym
Zalety:
🟢Personalizacja usług: AI pozwala bankom dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb klienta.
🟢Automatyzacja procesów: Przyspiesza i upraszcza procesy, jak np. ocena wniosków kredytowych.
🟢Zwiększenie dostępności kredytów: Większa liczba klientów może uzyskać kredyt dzięki szybszym i bardziej precyzyjnym analizom AI.
Wyzwania:
🟢Brak przejrzystości: Decyzje podejmowane przez AI mogą być trudne do zrozumienia dla klientów.
🟢Zagrożenia związane z prywatnością: Zbieranie i analiza danych klientów przez AI wiąże się z ryzykiem naruszenia prywatności.
🟢Błędy systemowe: AI, mimo swoich zalet, nie jest wolne od ryzyka popełnienia błędów, co może mieć negatywne konsekwencje dla klientów i banków.
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w sektorze finansowym, ale aby w pełni z niego skorzystać, banki muszą skutecznie zarządzać ryzykiem związanym z jej zastosowaniem.
Sztucznej Inteligencji w finansach będzie tylko więcej
Prezesi największych banków na świecie, w tym Jamie Dimon, CEO JP Morgan, sygnalizują, że sztuczna inteligencja jest istotna dla losów bankowości. Ten sektor, również w Polsce, stawia na innowacyjność. Dzięki temu już dzisiaj niemal każdy klient banku może korzystać z rozwiązań i narzędzi wspieranych przez AI i uczenie maszynowe.
Choć sztuczna inteligencja przynosi wiele korzyści w sektorze finansowym, to instytucje finansowe muszą ostrożnie podejść do zagrożeń, aby w pełni wykorzystać jej potencjał.
Publikacja zawiera linki afiliacyjne.
Komentarze