ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Generative Artificial Intelligence หรือ GenAI เริ่มมีบทบาทสำคัญในหลายอุตสาหกรรม และได้กระตุ้นให้เกิดประสิทธิภาพการผลิตที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก อุตสาหกรรมการเงินก็ไม่มีข้อยกเว้น ธนาคารได้ก้าวต่อไปจากการเป็น
เพียงองค์กรทางการเงินและแปรสภาพเป็นบริษัทเทคโนโลยี 

ตัวอย่างเช่น Capital One และ JPMorgan Chase ใช้ GenAI เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบตรวจจับการฉ้อโกงและกิจกรรมที่น่าสงสัย Morgan Stanley ใช้เครื่องมือ AI ที่ช่วยให้ที่ปรึกษาทางการเงินค้นหาข้อมูล และ Goldman Sachs ใช้ GenAI เพื่อพัฒนาภายใน
ซอฟต์แวร์.

มาดูการใช้งาน GenAI ที่มีแนวโน้มมากที่สุดห้าประการในด้านธนาคารและการเงิน 

1. ผู้เชี่ยวชาญเสมือนจริง

นี่เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งาน GenAI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในวงการธนาคารในปัจจุบัน เครื่องมือผู้เชี่ยวชาญเสมือนคือที่ปรึกษาทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถติดต่อกับลูกค้าและติดต่อภายในได้ แนวคิดเบื้องหลังค่อนข้างตรงไปตรงมา: ผู้ใช้สามารถถามคำถามและรับก
สร้างคำตอบที่อิงจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างขนาดยาวหรืออาร์เรย์ข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากเป็นโซลูชันแชทบอทที่ต้องพบปะกับลูกค้า จึงสามารถให้บริการลูกค้าคุณภาพสูงโดยการตอบกลับคำถามของลูกค้าอย่างรวดเร็วและแม่นยำ และให้ความช่วยเหลือในการทำธุรกรรมทางการเงิน ในหลายกรณีที่เป็นกิจวัตร มันทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่ามาก
มนุษย์.  

ในฐานะบริการภายใน ผู้เชี่ยวชาญเสมือนสามารถให้คำตอบที่ปรับแต่งตามข้อมูลและทรัพย์สินที่เป็นกรรมสิทธิ์ของธนาคาร เครื่องมือที่คล้ายกันสามารถพัฒนาเพื่อตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงลักษณะ ปริมาณ ความถี่ และคู่สัญญา
ที่เกี่ยวข้อง. ซึ่งสามารถช่วยตรวจจับสัญญาณอันตราย ติดตามข่าวตลาดและราคาสินทรัพย์แบบเรียลไทม์ และอื่นๆ อีกมากมาย ทั้งหมดนี้มีประโยชน์อย่างมากในการประเมินความเสี่ยงอย่างมีข้อมูลครบถ้วน

2. การประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงถือเป็นหนึ่งในการดำเนินการที่มีแนวโน้มมากที่สุดของ GenAI ในด้านการเงิน เนื่องจากจะทำให้งานก้าวไปสู่อีกระดับคุณภาพ สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และตรวจจับรูปแบบที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็นได้

ความเสี่ยงด้านเครดิต. GenAI สามารถช่วยตัดสินใจเกี่ยวกับการสมัครผลิตภัณฑ์สินเชื่อของลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ ก่อนหน้านี้ การสมัครขอสินเชื่อจะใช้เวลาดำเนินการสองถึงสามสัปดาห์ และกระบวนการดังกล่าวจำเป็นต้องได้รับการดูแลจากผู้เชี่ยวชาญหลายๆ คน เมื่อแอพพลิเคชั่นเหล่านี้
ได้รับการตรวจสอบโดย AI ซึ่งใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที รูปแบบที่รวดเร็ว ระยะไกล และไร้กระดาษช่วยให้กระบวนการสินเชื่อเร็วขึ้นและดึงดูดลูกค้ามากขึ้น 

เมื่อตัดสินใจแล้ว GenAI สามารถสร้างใบลดหนี้และพัฒนาร่างสัญญาได้ เครื่องมือ Generative AI ยังสามารถใช้เพื่อรวมรายงานความเสี่ยงด้านเครดิตตามข้อมูลได้อีกด้วย 

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ GenAI สามารถวิเคราะห์ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อสร้างโค้ดสำหรับกฎการตรวจจับและส่งเสริมการพัฒนาโค้ดที่ปลอดภัย ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการจำลองสถานการณ์การโจมตีเพื่อวัตถุประสงค์ในการป้องกัน การทดสอบ และการศึกษา

GenAI เก่งในการรวบรวมและประเมินข้อมูลความปลอดภัย ด้วยเหตุนี้ จึงทำให้การตรวจจับความเสี่ยงมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการตรวจจับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยและความผิดปกติของพฤติกรรม และใช้ข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มด้านความปลอดภัยตามข้อมูลนั้น

ความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ อีกด้านที่ GenAI สามารถเข้ามามีบทบาทสำคัญได้ ธนาคารสามารถใช้เพื่อการควบคุม การติดตาม และการตรวจจับเหตุการณ์ได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังสามารถร่างความเสี่ยงและควบคุมการประเมินตนเองหรือประเมินที่มีอยู่ได้โดยอัตโนมัติ
อันเพื่อคุณภาพ

ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ เครื่องมือ GenAI สามารถรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ ประเมินความเสี่ยง และสร้างสัญญาณเตือนล่วงหน้าตามเหตุการณ์ที่กระตุ้นให้เกิด หรือช่วยให้เห็นภาพความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศที่อาจเกิดขึ้น โซลูชันปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างรายงานได้โดยอัตโนมัติ
เกี่ยวกับความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแล และเป็นฐานที่มั่นคงสำหรับรายงานความยั่งยืนประจำปี

3. การพยากรณ์ 

ตลาดหุ้นขึ้นชื่อในเรื่องความผันผวนและการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นเครื่องมือหลักที่ธนาคารใช้เพื่อประเมินผลกำไรและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นคือการคาดการณ์ AI สามารถทำการศึกษาแนวโน้มเพื่อประเมินว่าหุ้นมีมูลค่าสูงเกินไปหรือต่ำเกินไปเพียงใด

ข้อมูลและกระบวนการส่วนใหญ่ในอุตสาหกรรมการเงินมักถูกทำซ้ำผ่านการผสมผสานต่างๆ กัน นั่นคือเหตุผลที่ AI สามารถทำการวิเคราะห์รูปแบบคุณภาพสูงโดยใช้คุณสมบัติที่ได้รับการพัฒนาอย่างดีในการคำนวณสถิติและความน่าจะเป็น AI ก็ให้ได้
การคาดการณ์แนวโน้มที่มีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้นได้รวดเร็วยิ่งขึ้น แม่นยำยิ่งขึ้น และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

4. การป้องกันอาชญากรรมทางการเงิน

GenAI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรมเพื่อระบุรูปแบบที่น่าสงสัยหรือผิดปกติ ผู้ฉ้อโกงมีรูปแบบคล้ายกันใน 97% ของกรณี ซึ่งเป็นสาเหตุที่มาตรการนี้มีประสิทธิภาพในการต่อต้านการฉ้อโกงทางการเงิน 

ขึ้นอยู่กับว่าเครื่องมือสามารถสร้างรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัยตามข้อมูลลูกค้าและธุรกรรม นอกจากนี้ยังสามารถสร้างและอัปเดตการจัดอันดับความเสี่ยงของลูกค้าโดยอัตโนมัติตามการเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะความรู้ของลูกค้า โดยการสร้างและปรับปรุง
รหัสเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ธุรกรรม เทคโนโลยีนี้สามารถปรับปรุงการตรวจสอบธุรกรรมได้

5. กระบวนการอัตโนมัติ 

การดำเนินธุรกิจการเงินและประกันภัยมากกว่า 80% ประกอบด้วยมาตรการปฏิบัติตามปกติ โซลูชัน AI สามารถปรับปรุงการไหลเวียนของข้อมูล การตัดสินใจ และการประสานงานได้ AI สามารถทำให้กระบวนการที่ใช้เวลานานหลายอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติ รวมถึงการขอสินเชื่อ
การประมวลผล การจัดการบัญชีลูกค้า และการวิเคราะห์การเคลมประกัน

นอกจากนี้ GenAI ยังสามารถปรับกระบวนการที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการธนาคารได้อย่างเหมาะสม เช่น การโยกย้ายภาษาการเขียนโปรแกรมแบบเดิม ซึ่งช่วยให้สามารถนำเทรนด์และเทคโนโลยีล่าสุดมาใช้ได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น 

นอกจากนี้ยังสามารถทำให้การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลเป็นแบบอัตโนมัติ และสร้างการแจ้งเตือนหากหน่วยวัดอยู่นอกระดับที่ยอมรับได้ บริษัทต่างๆ ยังใช้ AI เพื่อร่างเอกสารแบบจำลองและรายงานการตรวจสอบความถูกต้อง

สรุป

ภาคการธนาคารมักถูกมองว่าเป็นคนอนุรักษ์นิยมและไม่เต็มใจที่จะลองใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ในกระบวนการของตน อย่างไรก็ตาม ชื่อเสียงนี้มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเนื่องจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ แอพพลิเคชั่นทั้งหมด
ของ genAI ที่กล่าวมาข้างต้นช่วยให้องค์กรทางการเงินเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้อย่างรวดเร็ว 

การเติบโตของบริษัทใดๆ ก็ตามไปควบคู่กับความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับเงื่อนไขและใช้ประโยชน์จากความสามารถขั้นสูง รวมถึงเทคโนโลยีที่ทำให้กระบวนการเป็นดิจิทัลและทำให้เป็นอัตโนมัติ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการลงทุนในการใช้งานปัญญาประดิษฐ์จึงเป็นสิ่งสำคัญ
เป็นไปได้ทุกที่ 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.finextra.com/blogposting/26022/top-5-use-cases-for-genai-implementation-in-banks-or-fintech-companies?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs