Банките в Обединеното кралство се обръщат към AI за предотвратяване на измами и за подобряване на услугите

Големите английски банки употребяват изкуствен интелект, с цел да се оправят с трафика на хора, да персонализират капиталовия избор на клиентите и да ремонтират центровете за позвънявания.

Последната вълна от генеративни AI модели разрешава на кредиторите да надвишават обичайните техники за машинно образование, които от дълго време се употребяват за идентифициране на евентуални случаи на измами и оценка на кредитните опасности. 

Santander създаде AI модел, подготвен да разпознава подозрителни модели на държание в сметки, които биха могли да сочат случаи на трафик на хора. Според Джас Наранг, основен чиновник по промяна, данни и изкуствен интелект в Сантандер Обединеното кралство, банките исторически са били мудни при идентифицирането на този тип проведена престъпност от потребителските данни. „ Това беше малко шлагер и пропуск за всички банки в предишното “, споделя той. „ И което е по-важно, не постоянно е било в точния момент – беше разбор [след] събитието, до което нарушителите са траяли напред. “

Въпреки това предходната година банката построи AI инструмент, който беше подготвен да улавя избрани „ вести “, които биха могли да демонстрират трафик на хора – като да вземем за пример складиране на пари в сметката от няколко разнообразни места в границите на няколко минути едно от друго.

Narang добави разликата сред обичайното машинно образование, което се употребява за анализиране на големи масиви от данни и генериращ AI е, че последният може да прави преценки по-навременно. " Разликата сред това, което се случваше преди и в този момент, е навременността. Той събира неща, до момента в който незаконната активност се поддържа. Така че можете безусловно да го вземете в деня. " От стартирането на инструмента предходната година технологията разреши на Santander да генерира стотици евентуални клиенти, показващи трафик, които кредиторът по-късно съобщи на управляващите за по-нататъшно следствие.

Освен финансовите закононарушения, банките също употребяват генеративен AI, с цел да трансформират своите услуги, ориентирани към потребителите. Lloyds Banking Group употребява AI, с цел да стартира да персонализира услугите, които предлага на своите клиенти. Generative AI ботове могат да сканират и проучват данни от потребителски сметки, като транзакции, спестявания и податливост към риск, и да ги употребяват, с цел да обезпечат персонализирана услуга.

Ранил Ботеджу, основен чиновник по данни и разбори в най-голямата банка в Обединеното кралство, споделя, че задачата е да даде на милиони консуматори тип персонализирани финансови препоръки, които хората със свръхвисока чиста стойност получават.

Този месец Lloyds разгласи, че разпорежда на 7000 членове на личния състав образование за автоматизиран финансов помощник, който може да дава препоръки за ръководство на финанси на клиенти. 

Асистентът „ agentic AI “ – терминът, даден на моделите, които са настроени да се държат самостоятелно – се тества и се чака да бъде въведен през идната година. Клиентите ще могат да разискват избрани заплащания с финансовия помощник, само че той няма да дава препоръки за никакъв тип контролирана активност. 

Boteju споделя, че Lloyds се надява да надгради върху модела, позволявайки на потребителите да персонализират своите желания, тъй че асистентът да може да работи от тяхно име с поредност от „ персонализирани подтиквания “, като да вземем за пример вложение на спестявания в Isa. „ В бъдеще спестяванията могат да бъдат вложени автоматизирано в Isas, в случай че клиентите са се съгласили с това авансово – което може да им помогне да икономисват по-добре за бъдещето си “, споделя той. „ Така че, той ще даде насоки и по-късно разликата с нашия агентски AI помощник е, че по-късно ще стартира да подхваща дейности от името на клиентите. “

Скот Маркар, основен информативен шеф на NatWest, вижда сходен модел в това по какъв начин технологията ще се развива: „ Днес [AI] носи по-голяма скорост, персонализация и отбрана от онлайн заплахи; на следващия ден ще работи още по-безпроблемно и хиперперсонализирано опит, до момента в който усъвършенстваме качествата на AI от последващо потомство, с цел да предвиждаме потребностите на клиентите по-бързо и по-ефективно от преди. “

Generative AI също трансформира надлежната инспекция, включена в процеса на кредитиране. Докато банките от дълго време употребяват програмен продукт за машинно образование, с цел да проучват масиви от финансови данни, които към този момент имат, генеративният AI може да извлича информация от голям брой разнообразни формати.

Един образец е надлежната инспекция, нужна при разпределяне на заеми на клиент за търговски парцели. „ Преди да се даде заем, би трябвало да се прегледат доста банкови извлечения, доклади, обезпечения и цялостен набор от други документи “, споделя Ботеджу. " В последна сметка получавате 10 или 15 разнообразни документа, всички в разнообразни формати. Кредиторът на недвижими парцели би трябвало да ги прегледа, да ги прегледа и защото те са толкоз нестандартизирани, обичайна роботизирана автоматизация на процесите в никакъв случай не би работила, тъй като всичко е друго. Но с генеративния AI към този момент можете да автоматизирате това, така че да извлича цялата основна информация, да я слага в елементарен формат - и по този начин вместо индивидът да прави това в продължение на час, това лишава няколко минути. ”

Не всички банки употребяват AI само за възстановяване на услугите. Възприемането на основани на изкуствен интелект ботове за обслужване на клиенти разреши на цифровата банка Klarna да понижи на половина работната си мощ през последните години посредством естествено приключване, макар че трябваше да промени курса до известна степен след някои незадоволителни резултати при потреблението на инструментите. Все отново две трети от интервенциите за обслужване на клиенти на Klarna към този момент са автоматизирани.

Boteju споделя, че Lloyds не употребява технологията за редуциране на работни места. Банката създаде инструмент с изкуствен интелект, който събра цялата информация на кредитора на едно място, което форсира времето за търсене на личния състав на прът центъра с 66 %.

Маркар от NatWest също споделя, че изкуственият разсъдък е разрешил на групата да „ понижат сложността “ и „ освободи сътрудниците да се съсредоточат върху това, което е най-важно за клиентите “.

Наранг от Сантандер споделя, че до момента в който приложенията на изкуствения разсъдък са големи, организациите би трябвало да внимават при създаването принадлежности пробно или гонене на всевъзможни „ домашни планове “, добавяйки: „ Това е доста, доста явен бизнес случай начело във връзка с изгодата за клиентите и/или изгодата от продуктивността. “