Банки начинают пожинать плоды генеративного искусственного интеллекта GenAI, наблюдая повышение эффективности, более четкое понимание, приводящее к действиям, и увеличение прибыльности. Вопрос не в том, будут ли банки широко внедрять GenAI, а в том, "когда" и "как". Согласно отчету McKinsey, GenAI может увеличить годовой доход банковского сектора на 200-340 миллиардов долларов, что эквивалентно 9-15-процентному росту операционной прибыли - значительная перспектива.
В настоящее время ИИ и машинное обучение используются в маркетинге, выявлении мошенничества и оценке кредитоспособности, поэтому они уже хорошо знакомы банковскому сектору. Для многих финансовых учреждений GenAI представляет собой естественное развитие, а не разрушительную перестройку.
Преимущества GenAI весьма обширны
Хитросплетения и ориентированность банковской деятельности на данные делают ее идеальным кандидатом для GenAI, революционизируя изучение данных и оптимизацию процессов. Среди прогнозируемых преимуществ - повышение удовлетворенности клиентов, рост доходов за счет индивидуального взаимодействия с клиентами, минимизация ошибок, более эффективное распределение ресурсов, открытие новых возможностей и принятие решений на основе данных. Ожидается, что это позволит улучшить идентификацию и управление рисками, сократить потери и увеличить прибыль. Первопроходцы могут оказаться в выигрыше по сравнению с менее оперативными коллегами.
GenAI может изменить методы взаимодействия банков с клиентами. Модели, интерпретирующие голос и речь, способны улавливать эмоции клиентов, подбирать им подходящих агентов или предлагать сфокусированные решения для представителей. Поведенческие модели способны предлагать подходящие продукты, способствуя укреплению отношений с клиентами и привлечению новых клиентов.
Расширение сферы применения включает в себя
GenAI играет ключевую роль в оптимизации финансовых исследований, обработки кредитов, управления портфелем, а также в соблюдении нормативных требований и KYC. Он позволяет аналитикам получить более полное представление о компании, конгломерате или секторе, оценивая не только кредитоспособность, но и различные факторы риска, такие как влияние окружающей среды, репутация и кибербезопасность.
С помощью таких интерфейсов, как Moody's Research Assistant, аналитики могут задавать вопросы в режиме разговора, объединять информацию и готовить подробные отчеты или краткие обзоры, чтобы рассказать о своих выводах. Сфера применения - от макроэкономических исследований до анализа акций и долговых обязательств, оценки кредитного риска при инвестировании или обслуживании кредитов. GenAI упрощает процесс инициирования кредита, повышая и ускоряя оценку без ущерба для точности и безопасности данных и отказываясь от ручных методик.
Интеллектуальные помощники Moody's призваны усовершенствовать рабочие процессы в сфере кредитования, направляя специалистов с помощью простых команд на выполнение задач от предварительного отбора, сбора данных до окончательной оценки кредитоспособности, значительно ускоряя подготовку справок для клиентов.
Банковские рейтинги и скоринги традиционно основываются на финансовой отчетности или кредитных отчетах. GenAI дополняет их более обширным набором данных, включая поведенческие, комплаенс, KYC, новостные сообщения, рейтинги устойчивости и оценки киберрисков. Полученные результаты - это не просто оценка, это рассказ и более глубокие сведения об объекте исследования.
Роль GenAI в обеспечении соответствия нормативным требованиям и KYC
ИИ и GenAI могут просканировать всю структуру собственности организации, выявить проблемы с соблюдением нормативных требований и составить полные профили рисков для физических или юридических лиц. GenAI революционизирует процесс KYC и расследований, предоставляя специалистам по соблюдению нормативных требований разговорный интерфейс для эффективного просеивания данных.
В случае с заемщиками, входящими в группу риска, модели искусственного интеллекта могут рекомендовать превентивные меры, такие как корректировка кредита, реструктуризация долга или содействие консультантам, персонализируя коммуникации с учетом индивидуальных трудностей.
Многие учреждения уже используют обработку на основе ИИ, объединяющую глубокое обучение (DL), оптическое распознавание символов (OCR) и обработку естественного языка (NLP), как, например, Moody's QUIQspread.
Эти модели позволяют выявить отклонения в финансовой отчетности, которые могут указывать на неточности. Данные о клиентах, полученные из различных сред, таких как бухгалтерское программное обеспечение или кредитные базы данных, синтезируются GenAI, обеспечивая бесперебойную и понятную процедуру.
Время для инноваций: банковская индустрия быстро признает преимущества GenAI. Прогрессивные банки начали внедрять GenAI в свои системы по всем упомянутым функциям и не только.
Несмотря на безграничный потенциал, высокорегулируемый характер банковской деятельности требует осторожного подхода к внедрению, подчеркивая необходимость тщательного тестирования и управления. Это гарантирует получение надежных, точных и объективных результатов. Нормативно-правовая база, скорее всего, будет определять процесс внедрения и прозрачности GenAI в секторе.
Сейчас для банков наступил идеальный период, чтобы погрузиться в широкие возможности GenAI, внедрить и отладить системы в безопасных условиях, рассчитывая на более широкое применение. Промедление может дорого обойтись, если более проворные конкуренты вырвутся вперед по мере того, как GenAI будет совершать революцию в отрасли.
А затем «Добавить на главный экран».