Banker håller på att bli föråldrade idag, särskilt med den snabba ökningen av fintech-sektorn som syftar till att tillhandahålla ett mer effektivt, billigare och användarcentrerat alternativ till konventionella finansiella tjänster. 

Baserat på
Statistas data, hade neobanker i Europa en marknadsandel på 11.1 % i banksektorn, medan deras USA-baserade motsvarigheter stod för 15.5 % av alla bankkonton 2023. Med totalt transaktionsvärde för neobanking
beräknas stiga från 2024:s 6.37 biljoner dollar till 10.44 biljoner dollar år 2028 vid en CAGR på 13.15 %, utgör dessa fintech-startups ett betydande hot mot traditionella banker.

Samtidigt står bankerna inför många utmaningar som ytterligare kan försvaga deras konkurrenskraft. Strängare reglering och brist på automatisering skapar betydande problem och finansinstitutioner måste ta till sig ny teknik för att lösa dem.

Manuellt arbete och regelförändringar sätter hårt på bankerna

Efter förra årets bankkonkurser, tillsynsmyndigheter strävar efter att införa strängare åtgärder för finansinstitut för att förhindra bankkollapser
och skydda konsumenterna. Ett exempel på detta är Basel III slutspel, en slutlig uppsättning åtgärder som föreslagits av Baselkommittén för att förbättra finansinstitutens
reglering, riskhantering och tillsyn.

Med fler regleringar och strängare regler blir det mer utmanande och dyrt för banker att uppfylla tillsynsmyndigheternas krav. De måste anställa dyra specialister och ägna ytterligare mänskliga resurser till efterlevnad, en verksamhet som bankernas
kundintroduktionsteam redan spendera 91 % av sin tid vid sidan av operativa uppgifter.

Dessutom leder bristen på automatisering inom områden som kundservice och kreditvärdering till betydande manuellt arbete för bankerna. Detta kräver många anställda och ökar anstaltens utgifter.

För att förbli relevanta och konkurrenskraftiga med fintechs måste banker gå bort från sitt historiskt försiktiga tillvägagångssätt och anamma ny teknik som AI. Faktum är att återkalla data visade att användningen av artificiell intelligens
kunde öka banksektorns intäkter med upp till 1 biljon dollar år 2030.

Så, hur kan banker utnyttja AI i sin tekniska utveckling?

Överladdad effektivitet till minskade driftskostnader

Banker bör undersöka AI:s potentiella användningsfall för AML-efterlevnad och bedrägeriupptäckt.

Idag kräver AML-efterlevnad strikt efterlevnad av procedurer och mönsterigenkänning, en uppgift som är rutin och kräver ständig uppmärksamhet. Och nuvarande metoder, som transaktionsövervakningssystem, är resurstunga och ineffektiva, vilket ofta leder till många
falska positiva varningar. 

AI kan hantera AML-efterlevnad och bedrägeriupptäckt mycket mer effektivt än människor till mycket lägre driftskostnader och med snabbare svarstider. I kombination med maskininlärning kan verktyg för artificiell intelligens kontinuerligt lära sig och hitta nytt, mer
sätt att upptäcka överträdelser.

Tvärtemot vad många tror, ​​eliminerar inte användningen av AI- och ML-verktyg för sådana uppgifter behovet för en människa att verifiera slutskedet. Faktum är att tillsynsmyndigheter mandat en efterlevnadsansvarig att fatta det ekonomiska beslutet i dessa fall.

I motsats till vad folk tror, ​​måste det noteras att implementering av AI-verktyg i bankers processer inte kommer att ersätta anställda. Istället kommer de att hjälpa dem med deras yrkesuppgifter för att öka deras produktivitet. Artificiell intelligens kommer
utföra den mest resurskrävande delen av en process, med en mänsklig arbetare som granskar och slutför den i slutet.

Dessutom kan banker använda AI för att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna för deras kundsupport och riskanalysteam. Dessutom kan stora språkmodeller erbjuda en lösning på de underordnade tjänsterna som erbjuds av traditionella regelbaserade chatbots. De kan interagera
med kunder snabbare och med skräddarsydda budskap, anpassa sig till varje användare, arbeta 24/7 och ständigt lära sig att förbättra kvaliteten på kommunikationen. Till exempel,

McKinsey har utvecklats en virtuell AI-expert som kan ge personliga svar baserat på proprietär information och företagets tillgångar.

Detsamma gäller kundriskbedömning och kreditvärdering. Baserat på tillgängliga historiska data kommer generativ AI att göra en mer exakt bedömning av klienten enligt riskmodellen. I slutändan kommer den att utföra sådana uppgifter på några sekunder snarare
än, som för närvarande ofta är fallet, i dagar.

Nästa stora AI-banktrender i framtiden

Under de kommande åren förväntas AI bli allmänt adopterad av finansinstitutioner. Under denna tid kommer de flesta banker att sträva efter att automatisera alla rutinmässiga bankprocesser med hjälp av AI. För närvarande finansiella institutioner
fördela mellan 60 % och 80 % av sina löner eller mer till positioner som sannolikt kommer att påverkas av generativ AI.

Av den anledningen kommer en kraftig minskning av den lägre nivån av bankanställda att ske, vilket gör det möjligt för bankerna att minska sina driftskostnader avsevärt. De återstående proffsen kommer att vara de som bäst kan utnyttja AI för att förbättra sitt arbete och slutföra
processer som AML-efterlevnad och bedrägeriupptäckt.

Med implementeringen av AI kommer bankerna att bli mer effektiva i att bekämpa penningtvätt och bedrägerier. Dessutom kommer användningen av generativ AI i kundsupport att ge ett mer personligt tillvägagångssätt, vilket skapar en upplevelse skräddarsydd för varje kunds
behov och preferenser.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.finextra.com/blogposting/26058/ai-is-the-perfect-tool-for-banks-to-remain-competitive-with-fintechs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs