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人工智能有助于釋放銀行的數(shù)據(jù)潛力
一個 rtificial人工智能(AI)提供了與銀行的手段以更好地利用數(shù)據(jù)的巨量的在他們的處置。這樣一來，他們便可以發(fā)現(xiàn)更快的增長機會，并在新興的敏捷數(shù)字同行浮現(xiàn)時獲得重要的競爭優(yōu)勢。
SilverBridge Holdings的執(zhí)行高管Patrick Ashton認為，如果沒有這種見識，就很難實現(xiàn)流程現(xiàn)代化或了解如何最好地將新技術(shù)引入后端系統(tǒng)。
“在產(chǎn)品開辟方面，銀行產(chǎn)品通常會隨著時間的推移而緩慢進展。問題的一部分是，傳統(tǒng)大型機系統(tǒng)昂貴且更新緩慢，而這些系統(tǒng)的人力資源卻很少(而且越來越多)。因為大型機系統(tǒng)通常是所有數(shù)據(jù)的中央記錄，所以這在過程中造成了瓶頸。這意味著它們必須成為開辟的任何新解決方案的一部分。前端應(yīng)用程序的開辟相對較快，但是后端集成或?qū)诵南到y(tǒng)的更改成為絆腳石。”
因此，銀行必須與經(jīng)驗豐富且值得信賴的合作伙伴合作，將大型機中的數(shù)據(jù)提取到可以更有效地使用數(shù)據(jù)的現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)中。在大多數(shù)情況下，從大型機中提取的精選數(shù)據(jù)非常龐大，因此個人難以使用。這些通常以電子表格格式放置，供用戶使用。然而，這是低效的，容易出錯，并且由于人的介入而帶來巨大的風險。
取而代之的是，銀行需要具有提取數(shù)據(jù)并將其呈現(xiàn)在現(xiàn)代應(yīng)用程序界面中以進行任務(wù)處理的能力。當從人的職能中刪除基于規(guī)則的簡單動作和決策時，可以更好地治理風險，并顯著提高運營效率。然后，人們可以通過分析獲得的數(shù)據(jù)洞察力，更好的以客戶為中心的服務(wù)模型以及對傳統(tǒng)流程的重新構(gòu)想，為流程增加更高的價值。人工智能主導(dǎo)的技術(shù)實現(xiàn)了這一轉(zhuǎn)變。固然，所有這些都必須在強大的管理框架內(nèi)完成。它的目的是要建立強大的解決方案，從流程的早期開始就涉及風險治理人員，以確保所有必要的要求都得到了滿足。”
轉(zhuǎn)變見解
從數(shù)據(jù)中獲得見解是了解銀行內(nèi)部流程中可以建立效率的第一步。在許多情況下，銀行向來依賴于數(shù)十年前建立的相同數(shù)據(jù)流程。隨著時間的推移，這些內(nèi)容已逐漸進行了調(diào)整，而沒有進行大修。采納新技術(shù)的速度往往很慢，導(dǎo)致工具集(如傳統(tǒng)電子表格)仍然是用于分析數(shù)據(jù)集的主要環(huán)境。但是，這既不高效也不安全。
即使這樣，最重大的挑戰(zhàn)之一還是異常處理。大多數(shù)銀行交易幾乎不需要人工干預(yù)。但是，在標記了項目的情況下(例如AML /欺詐/篩選檢查)，這需要人工干預(yù)?？紤]到涉及的大量工作，這給組織帶來了巨大的成本。
因此，這是部署新的AI技術(shù)(如智能流程自動化(IPA))的絕佳場所。這簡化了流程，并使通常由人員執(zhí)行的步驟自動化。想想AI虛擬化人類體驗。它是關(guān)于構(gòu)建考慮了異常處理過程并使其盡可能自動化的技術(shù)解決方案，同時提高了效率并降低了風險。”
此外，在許多情況下，銀行需要多級人工審批才干清除交易。這是另一個可以通過AI轉(zhuǎn)換的耗時過程。AI流程無需讓兩個或三個人查看每筆交易，而是可以始終如一地實時提供相同水平的專業(yè)知識，以改善SLA治理并改善對客戶的服務(wù)。
“這并不是要重新發(fā)明輪子，而是要優(yōu)化銀行在治理數(shù)據(jù)和流程時已經(jīng)具備的強大流程。通過流程的優(yōu)化和自動化，可以從系統(tǒng)中提取大量的人工活動，并且可以將其重新利用，以使銀行有更多的能力專注于改進客戶服務(wù)或設(shè)計新產(chǎn)品等領(lǐng)域。
現(xiàn)代實踐
使用可以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)和流程集成的現(xiàn)代應(yīng)用程序，銀行可以從頭到尾生成洞察力。例如，查看必須每天治理的典型ATM基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。必須對交易和總帳帳戶余額進行核對，以確保機器正常運行，沒有欺詐行為發(fā)生，并且始終有適當數(shù)量的現(xiàn)金可供銀行客戶使用，而不會過多地暴露資本準備金。用人來調(diào)和和調(diào)查差異是緩慢且低效的。但是，使用AI工具集意味著可以持續(xù)，快速且完全可審核地治理這些任務(wù)。這樣，體積或容量限制就不再是問題。這也延伸到客戶服務(wù)中，
“可以將AI層實現(xiàn)為位于現(xiàn)有流程之上，同時集成到后端舊系統(tǒng)中以交付所需的價值銀行。銀行擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，但并非始終可以訪問。使用AI來幫助治理大量數(shù)據(jù)可以顯著提高運營效率，最終將帶來更好的客戶體驗。” Ashton總結(jié)道。