Sztuczna inteligencja w finansach – jak przetwarzać miliony liczb, dbając o customer experience
Sztuczna inteligencja to bezsprzecznie jeden z najgorętszych trendów ostatnich lat i technologia, która zmieniła procesy biznesowe w wielu branżach.
Jedną z nich jest świat finansów – poczynając od giełdy i fintechów, poprzez bankowość, płatności online i ubezpieczenia, aż po zarządzanie przepływami pieniężnymi w mniejszych i większych firmach.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w finansach jest bardzo szerokie – przyjrzyjmy się, jak wpływa na przyspieszenie i usprawnienie procesów w różnych częściach finansowego świata.
Dlaczego warto, czyli przewagi AI w finansach
AI jest ważnym trendem w świecie finansowym ze względu na połączenie ogromnej mocy obliczeniowej z inteligentnym podejściem do danych. Dzięki temu jest w stanie szybko przetwarzać ogromne ilości dokumentów i informacji, w tym danych liczbowych.
Co więcej – nie popełniając przy tym błędów, które w świecie finansów mogłyby mieć negatywne i długofalowe skutki, takie jak destabilizacja rynków.
Sztuczna inteligencja w finansach wykrywa powtarzalne wzory w dużych zbiorach danych, niewidoczne dla człowieka, dzięki czemu jest w stanie tworzyć predykcje rynkowe. Z kolei mając dostęp do informacji o klientach, jest w stanie spersonalizować ich doświadczenia i przeznaczoną dla nich ofertę.
AI w finansach zapewnia również bezpieczeństwo transakcji i procesów finansowych oraz zapobiega oszustwom.
AI w finansach uwalnia także pracowników tej branży od powtarzalnych i żmudnych zadań, zostawiając im przestrzeń na kreatywność, oraz odgrywa ważną rolę w obsłudze klienta – czego przykładem są inteligentni asystenci, tacy jak czatbot lub voicebot.
Obszary zastosowania AI w finansach
Sztuczna inteligencja w finansach niejedno ma imię – jej odmiany to między innymi data science (zaawansowana analityka danych), speech recognition (rozpoznawanie mowy), NLP (natural language processing, czyli przetwarzanie języka naturalnego) czy computer vision (widzenie komputerowe). Więcej na ten temat poczytasz w naszym artykule o sztucznej inteligencji w biznesie.
Jak te różne rodzaje AI wykorzystywane są w branży finansowej? Spójrzmy na najważniejsze zastosowania.
Automatyzacja procesów księgowych
Jednym z głównych obszarów, gdzie sprawdza się AI, jest księgowość. Tradycyjne metody księgowania są czasochłonne i rodzą ryzyko kosztownych błędów. AI może automatycznie przetwarzać duże ilości danych finansowych, identyfikować i kategoryzować transakcje oraz generować raporty finansowe. Narzędzia oparte na AI, takie jak systemy OCR (optical character recognition), mogą skanować i interpretować faktury oraz dokumenty księgowe, automatycznie wprowadzając dane do systemu.
Zarządzanie ryzykiem i analiza danych
Sztuczna inteligencja w finansach pozwala na zaawansowaną analizę danych i zarządzanie ryzykiem. Algorytmy AI mogą przewidywać potencjalne ryzyka finansowe, analizując historyczne dane transakcyjne i bieżące trendy rynkowe. Modele predykcyjne mogą identyfikować anomalie i potencjalne oszustwa, co pozwala firmom na szybkie reagowanie i minimalizację strat. AI sprawdza się także na giełdzie – nie tylko analizuje trendy i dane z rynku, ale także identyfikuje wzorce na wykresach giełdowych, które są wykorzystywane przez inwestorów do przewidywania przyszłych ruchów cen.
Personalizacja usług finansowych
AI w finansach umożliwia instytucjom finansowym lepsze zrozumienie potrzeb i preferencji swoich klientów. Dzięki analizie danych, sztuczna inteligencja może dostarczać spersonalizowane rekomendacje dotyczące inwestycji, kredytów czy oszczędności. Na przykład, algorytmy mogą analizować dane demograficzne, historyczne zachowania zakupowe i preferencje inwestycyjne klientów, aby proponować im najbardziej odpowiednie produkty finansowe.
Automatyzacja procesów kredytowych
Tradycyjne procesy oceny kredytowej mogą być długotrwałe i skomplikowane. Zastosowanie AI znacząco przyspiesza ten proces dzięki automatycznej analizie zdolności kredytowej klienta na podstawie jego historii finansowej, zachowań zakupowych oraz innych dostępnych danych. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą oceniać ryzyko kredytowe z większą precyzją niż tradycyjne metody, co pozwala bankom na szybsze i bardziej efektywne podejmowanie decyzji kredytowych.
Zarządzanie portfelem inwestycyjnym
AI w zarządzaniu portfelem inwestycyjnym to kolejny obszar, gdzie technologia ta ma wielki potencjał. Algorytmy tradingowe mogą analizować ogromne ilości danych rynkowych w czasie rzeczywistym i podejmować decyzje inwestycyjne w oparciu o zaawansowane modele predykcyjne. Wirtualni doradcy klienta (w tym z interfejsem głosowym, czyli voiceboty), to z kolei narzędzia oparte na AI, które pomagają inwestorom indywidualnym w zarządzaniu ich portfelami inwestycyjnymi, oferując zautomatyzowane rekomendacje inwestycyjne dostosowane do ich profilu ryzyka i celów finansowych.
Zautomatyzowane przetwarzanie dokumentów
Instytucje finansowe codziennie mają do czynienia z ogromną ilością papierkowej roboty. Dzięki narzędziom AI opartym na widzeniu komputerowym możliwe jest optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), pozwalające na konwersję drukowanego lub odręcznego tekstu w zeskanowanych dokumentach na tekst nadający się do odczytu maszynowego lub wyodrębnienie odpowiednich danych z formularzy i dokumentów, a następnie wprowadzenie ich do systemu. Zapobiega to drobnym błędom oraz pozwala na szybką weryfikację i porównanie dokumentów.
Bezpieczeństwo i identyfikacja klienta
Bezpieczeństwo jest w branży finansowej priorytetem, a AI w finansach potrafi je zapewnić na niespotykanym wcześniej poziomie. Klienci mogą być identyfikowani za pomocą rozpoznawania twarzy lub głosu, dzięki czemu proces jest szybszy i bezpieczniejszy. AI w finansach weryfikuje także prawdziwość i zgodność danych w dokumentach takich, jak paszporty czy dowody osobiste. Pozwala to nie tylko na zwiększenie poziomu zabezpieczeń, ale także zapewnia wygodę klientom korzystającym z usług finansowych.
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta branży finansowej
Ważnym obszarem, który AI może zautomatyzować i usprawnić, jest także bezpośrednia obsługa klienta w instytucjach finansowych. Najważniejszą rolę odgrywa tu konwersacyjna AI, czyli czatboty i voiceboty – te ostatnie wyręczają pracowników obsługi w powtarzalnych zadaniach, prowadząc z klientami bezpośrednie i swobodne rozmowy telefoniczne, podczas których załatwiają sprawy, odpowiadają na pytania i przekazują informacje od instytucji finansowej. Sprawne działanie voicebotów możliwe jest dzięki wspomnianej już technologii NLP – z jej pomocą maszyny doskonale rozumieją ludzi niezależnie od tego, jakimi słowami ci wyrażają swoje prośby i pytania.
Voiceboty szczególnie dobrze sprawdzają się w bankach i ubezpieczalniach, gdzie obsługują miliony klientów. Boty głosowe pracują bez przerwy przez całą dobę, mogą świadczyć usługi w dowolnym języku oraz przetwarzają tysiące połączeń na minutę. Obsługują zarówno infolinię przychodzącą, jak i wychodzącą.
Gdy klient dzwoni do placówki, voicebot załatwi jego standardową sprawę – może odpowiedzieć na pytanie, podać mu informacje na temat konta, przyjąć jego dyspozycję, zebrać dane niezbędne do zawarcia polisy lub złożenia wniosku albo reklamacji czy zastrzec kartę (przez całą dobę).
Voiceboty mogą także dzwonić do klientów z różnymi informacjami, na przykład na temat nadchodzącej lub zaległej płatności, wygasającej polisy czy nowej ciekawej oferty, a także z prośbą o udzielenie odpowiedzi w ankiecie satysfakcji.
Co więcej, voicebot potrafi spersonalizować ofertę zgodnie z informacjami o kliencie, na przykład dopasowując ją do poziomu wpływów na konto lub historii transakcji.
Warto także dodać, że voiceboty sprawdzają się także w miękkiej windykacji, automatyzując przypomnienia o płatnościach i odciążając dział księgowy z tego niewdzięcznego zadania. W efekcie prowadzi to do zwiększenia odsetka zapłaconych zaległości – jak w przypadku historii jednego z naszych klientów. To zastosowanie konwersacyjnej AI w finansach nie dotyczy tylko banków i ubezpieczalni, ale także każdej większej firmy, która boryka się z problemem niezapłaconych należności.
Sztuczna inteligencja w finansach – podsumowanie
Sztuczna inteligencja przyczynia się do transformacji sektora finansowego na wiele sposobów. W finansach wykorzystywane są różne rodzaje sztucznej inteligencji – od data science, poprzez przetwarzanie języka naturalnego, aż po widzenie komputerowe. Automatyzacja procesów finansowych z pomocą AI przekłada się na zwiększenie bezpieczeństwa i efektywności operacyjnej, zmniejszenie kosztów oraz poprawę doświadczeń klientów.
Jeśli zainteresował Cię temat usprawnienia i personalizacji obsługi klienta z AI w instytucjach finansowych, zbadaj nasze rozwiązanie – najbardziej inteligentnego voicebota na rynku.