All eyes on … AI w bankowości cz. 2/2

Dzisiaj sztuczna inteligencja z filmu „Ja robot” zapytana przez bohatera granego przez Willego Smitha “Can a robot write a symphony?” zamiast odpowiedzieć oryginalną kwestią „Can You?” mogłaby… napisać symfonię*. Rozwój sztucznej inteligencji  następuje bardzo szybko, a banki będące mocno zaawansowane technologicznie i posiadające ogromne ilości danych są naturalnymi kandydatami do wykorzystywania sztucznej inteligencji do swoich potrzeb.

Jak zatem bankowość może wykorzystywać potencjał tej technologii?

Sprawdź: All eyes on … AI w bankowości part 1/2.

Zarządzanie portfolio:

Proces zarządzania portfolio wymaga dużych nakładów czasowych i analizy dużej ilości danych. Uczenie maszynowe przejmując ten proces jest w stanie brać po uwagę indywidualne czynniki tj. cele poszczególnych klientów czy indywidualną tolerancję ryzyka. Analizując i oceniając dostępne informacje algorytm jest w stanie rozwijać portfolio podchodząc indywidualnie do każdego klienta.

Ocena ryzyka kredytowego i wsparcie w podejmowaniu decyzji

Działanie Machine Learning umożliwia osobom decydującym o przyznawaniu kredytów uzyskać dużo bardziej dokładną i wielowymiarową analizę ryzyka kredytowego. Uczenie maszynowe opierając się na wzorcach i trendach, które wydobywa z dużej ilości danych historycznych skutecznie przewiduje zachowania kontrahentów oraz wykorzystuje wszystkie dostępne i nowo napływające informacje do przewidywania ryzyka niewypłacalności klienta. Jakie są zalety oceny ryzyka kredytowanego przy wsparciu Machine Learningu? M.in.: szybkość procesu, bardziej precyzyjna (gdyż opierające się na szerzej ilości danych niż jest to możliwe w przypadku analizy wykonywanej przez człowieka) ocena ryzyka czy uwzględnienie w analizie danych dot. otoczenia biznesowego klienta.

Dodatkowymi zaletami, podobnie jak zresztą we wszystkich przypadkach zastosowania Machine Learningu, ocena może opierać się na dowolnej ilości warunków/czynników zarówno zewnętrznych jak i wewnętrznych, a jego skuteczność rośnie wraz ze wzrostem różnorodności. Ponadto model sam się weryfikuje i naprawia, przez co im dłużej pozwalamy mu działać tym lepsze wyniki są odnotowywane.

Wirtualni asystenci

Chatboty to nie tylko automaty wyrzucające zaplanowane odpowiedzi, ale także maszyny, które na podstawie kolejnych rozmów i udzielonych przez nas informacji nabierają doświadczenia, przez co w kolejnych interakcjach świadczą usługi na wyższym poziomie. Jakie są zalety takich rozwiązań, które coraz częściej zastępują kanały takie jak email i telefon? Chatbot daje nam szybką i spersonalizowaną reakcję przy jednoczesnej redukcji kosztów.  Wychodzi tym samym na przeciw potrzebom coraz bardziej wymagających klientów banku, którzy oczekują, że bank będzie dostępny da nich w każdym miejscu, o dowolnej porze 24 godziny na dobę 7 dni w tygodniu.

Dodatkowo w przypadku zaawansowanych zastosowań integracja z innymi kanałami pozwala na dostęp do wszystkich danych klienta. Dzięki temu algorytm może śledzić zwyczaje zawiązane z wydatkami, pomagać ustalać budżety, tym samym będąc dla użytkownika wsparciem przy zarządzaniu pieniędzmi.

Czy te teoretyczne przykłady są już praktyką? COiN  (Contract Intelligence) jest systemem, który wymieniany jest jako jednej z najbardziej spektakularnych sukcesów zastosowania Machine Learningu w branży finansowej. Program używany przez JP Morgan ma za zadanie analizować dokumenty prawne i wydobywać ważne dane i klauzule. Jakie dane obrazują skalę użyteczności systemu? 12 000 umów do przejrzenia ręcznego to dla JP Morgan ok. 360 000 godzin pracy. Według wstępnych testów COiN tę pracę wykona w kilka sekund, co bezpośrednio przełoży się na ogromne oszczędności dla banku. Wells Fargo i projekt chatbota nawiązującego relacje za pomocą Messengera, Bank of America i jego wirtualny asystent Erica, który działa jako doradca finansowy dla ponad 45 milionów klientów banku to tylko kilka dowodów na to, ze teoretyczne możliwości zastosowania sztucznej inteligencji są już nie są jedynie teorią.

*https://www.telegraph.co.uk/culture/music/music-news/9369890/London-Symphony-Orchestra-to-play-piece-created-by-computer-program-Iamus.html