Η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και της Μηχανικής Μάθησης (ML) στον τραπεζικό τομέα αντιπροσωπεύει μια σημαντική αλλαγή προς πιο εξελιγμένες και αποτελεσματικές χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες . Αυτές οι τεχνολογίες έχουν γίνει αντικείμενο εκτεταμένης συζήτησης μεταξύ των επαγγελματιών και είναι κεντρικής σημασίας για την αναμόρφωση του τρόπου με τον οποίο οι τράπεζες αξιολογούν και διαχειρίζονται τον πιστωτικό κίνδυνο . Ο συνδυασμός της AI και της ML προσφέρει απαράμιλλες δυνατότητες πληροφοριών και αυτοματισμού, βελτιώνοντας την ακρίβεια των πιστωτικών αποφάσεων και των αξιολογήσεων κινδύνου .
Οι παραδοσιακές μέθοδοι αξιολόγησης κινδύνου βασίζονται σε στατικά ιστορικά δεδομένα και δυσκολεύονται να συμβαδίσουν με τις σύγχρονες χρηματοπιστωτικές πολυπλοκότητες . Η επιλογή μοντέλων που βασίζονται στην AI αναδιαμορφώνει τη διαχείριση κινδύνου, επιτρέποντας στις τράπεζες να αξιολογούν τον κίνδυνο με μεγαλύτερη ακρίβεια δυναμικά . Σύμφωνα με την McKinsey, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που αξιοποιούν την AI για την αξιολόγηση κινδύνου έχουν μειώσει τα ποσοστά αθέτησης κατά 20-30% και έχουν επιταχύνει τις εγκρίσεις δανείων κατά 40% .
Οι τράπεζες χρησιμοποιούν την AI για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων, τον εντοπισμό πιθανών απειλών και την προστασία από δόλιες δραστηριότητες . Η AI έχει επίσης αυξήσει την αποτελεσματικότητα με την αυτοματοποίηση των μη αυτόματων διαδικασιών, τη μείωση των σφαλμάτων και την απλοποίηση των λειτουργιών . Η ικανότητα της AI να εντοπίζει μοτίβα και να προβλέπει αποτελέσματα την καθιστά απαραίτητη για τη διαχείριση κινδύνου στον τραπεζικό τομέα . Η διαχείριση κινδύνου με AI επιτρέπει στις τράπεζες να κατανοούν και να μετριάζουν καλύτερα τον κίνδυνο πιο αποτελεσματικά .
Οι βασικοί τομείς εφαρμογής της AI/ML για τις ομάδες διαχείρισης κινδύνου των τραπεζών είναι η διαχείριση πιστωτικού κινδύνου και η ανίχνευση απάτης . Επιπλέον, με τη γενετική AI, διερευνώνται περιπτώσεις χρήσης σε αυτούς τους τομείς και για ευρύτερη κανονιστική συμμόρφωση και πλαίσια πολιτικής . Η γενετική AI έχει τη δυνατότητα να φέρει σημαντικές προόδους και να μεταμορφώσει τις επιχειρηματικές λειτουργίες .
Η HSBC Bank κατάφερε να μειώσει σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για την ανάλυση των τραπεζικών καταστάσεων ενός πιθανού δανειολήπτη, ολοκληρώνοντας αυτό που χρειαζόταν ώρες σε λίγα λεπτά . Η JPMorgan Chase, μία από τις μεγαλύτερες τράπεζες παγκοσμίως, ακολούθησε την ίδια διαδρομή, όπως και άλλες τράπεζες όπως η Citigroup . Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό σε τρεις βασικές τεχνολογίες AI: μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας .
Οι τράπεζες μπορούν να χρησιμοποιούν την AI για να συμμετέχουν σε προληπτικές αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες . Η τεχνολογία βοηθά στη συλλογή και ανάλυση τεράστιων όγκων δεδομένων για τη δημιουργία μιας προοπτικής 360 μοιρών για το οικονομικό προφίλ ενός πελάτη . Ως αποτέλεσμα, ένας τέτοιος βαθμός παρακολούθησης επιτρέπει στα ιδρύματα και τους οργανισμούς να αξιοποιήσουν στο έπακρο τα δάνεια και τις στρατηγικές είσπραξης .
Η επιλογή μοντέλων που βασίζονται στην AI δεν είναι πλέον προαιρετική, είναι μια ανταγωνιστική αναγκαιότητα . Οι τράπεζες που αποτυγχάνουν να εκσυγχρονίσουν τα μοντέλα αξιολόγησης κινδύνου αντιμετωπίζουν διάβρωση περιθωρίου, κανονιστικό έλεγχο και αυξημένη έκθεση σε οικονομικές απώλειες .