Быстрое развитие технологий и цифрового мира за последние тридцать лет привело к значительным изменениям и трансформациям в экономической и финансовой сферах. Поведение адаптации, интернализации или отторжения технологических разработок и новых приложений также различается между поколениями. С ростом новых поколений вместе с технологиями скорость доступа к технологиям среднего класса и увеличение числа активных пользователей в социальных сетях радикально изменили бизнес-среду и способ ведения бизнеса фирмами. Центральным моментом изменений и трансформаций является модернизация старых продуктов или услуг, добавление новых моделей и использование систем с искусственным интеллектом при их создании. В этой связи традиционные маркетинговые стратегии и системы компаний должны были трансформироваться в оцифрованный современный маркетинговый подход, в котором обрабатываются большие данные.
Компании стали более «связанными» со своими клиентами через цифровые платформы и Интернет. Основной причиной этого является популярность социальных сетей и быстрое распространение смартфонов среди низших слоёв общества. Расширилось влияние технологических разработок в банковском секторе и широком использовании частными лицами приложений искусственного интеллекта в мобильном банкинге. В этом контексте количество пользователей чат-ботов и видеозвонков указывает на распространение приложений искусственного интеллекта в банковском секторе.
По мере того, как скорость адаптации общества к цифровой эпохе увеличивалась, наблюдалась тенденция к сингулярности у отдельных людей и к технологиям, которые могут управлять процессами самостоятельного принятия решений, называемыми «искусственным интеллектом». ИИ начал менять последовательную эволюционную модель мира науки и технологий и будущего социума. Персональные данные, хранящиеся на серверах компаний в специализированных дата-центрах, преобразуются в аналитику, помогающую улучшить персонализированный клиентский опыт. Инновации сделали процессы хранения и обработки данных необходимыми, а чрезмерный рост цифровых услуг проложил путь к формированию «больших данных», гигантских массивов информации, которые средний человеческий интеллект не может преодолеть. На этом этапе приложения искусственного интеллекта начали помогать обрабатывать большие данные и преобразовывать их в полезную информацию, которую компании могут использовать в маркетинге.
Приложения искусственного интеллекта в банковской сфере эффективно используются во многих областях, таких как улучшение клиентского опыта, повышение операционной эффективности, усиление мер безопасности, улучшение управления рисками и укрепление маркетинговых стратегий. С точки зрения клиентского опыта искусственный интеллект позволяет банкам предлагать более интерактивное взаимодействие с потребителями услуг. Стало возможным получение быстрых и точных ответов через чат-ботов и эффективное выполнение банковских транзакций с помощью голосовых помощников, поддерживаемых ИИ. Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта могут предлагать персональные финансовые рекомендации, анализируя поведение клиентов и лучше понимая их предпочтения.
Использование инновационных продуктов в рутинных задачах, таких как автоматическое открытие счетов и оценка кредитоспособности в операционных процессах, повышает эффективность банков. Чат-боты обеспечивают более быструю и эффективную поддержку клиентов за счёт увеличения интенсивности обслуживания. Кроме того, выполняя повторяющиеся задачи, такие как управление документами, роботы с поддержкой ИИ позволяют банковскому персоналу сосредоточиться на других областях, а менеджерам на стратегических задачах. Интеллектуальный анализ данных - это механизм, который может извлекать действительную, ранее не обнаруженную и понятную информацию из огромных баз данных и применять результаты данных к важным процессам принятия решений. Он может помочь найти связи между сущностями и построить предиктивные модели, построенные на основе различных входных данных. Краткосрочные обменные курсы, процентные ставки и иногда (спорно) цены акций можно предсказать, используя исторические данные.
Специализированные программные алгоритмы анализа трафика помогают предотвращать случаи мошенничества и угрозы в области безопасности - одну из самых больших проблем цифрового банкинга. Нейросети могут автоматически обнаруживать подозрительные действия, усиливать процессы аутентификации и выявлять попытки взлома системы. С точки зрения управления рисками алгоритмы искусственного интеллекта могут, анализируя большие данные, прогнозировать платежи клиентов, оценивая кредитный риск и выявляя рискованные просрочки по платежам. Аналитические инструменты позволяют специалистам банков создавать более эффективные стратегии управления рисками, прогнозируя колебания на финансовых рынках. Сегментация и таргетинг клиентов могут осуществляться более точно с помощью маркетинговых стратегий, поддерживаемых искусственным интеллектом.
Кроме того, проблемы конфиденциальности и безопасности клиентов из-за несанкционированного доступа к данным в мобильном банкинге значительно снижает уровень удовлетворённости и доверия общества к самому банку в целом. Приложения искусственного интеллекта также приобрели популярность в системах раннего оповещения, идентификации личности или выявлению рискованных клиентов, обнаружении незаконных денежных переводов, а также решениях по финансовому управлению, касающихся процессов и контроля внутри банков.
