تساعد منظمة العفو الدولية الصناديق على مواكبة المتطلبات المتغيرة للدور

من خلال فهم سبب اختيار العميل لخدمات معينة ، يمكن للبنوك تقديم توصيات أفضل ، والعمل كمستشار وبدرجة أقل فيما يتعلق بالتنفيذ الخالص ، كما توضح.

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البنوك وعملائها بطرق لا تعد ولا تحصى ، مثل تقليل التكاليف التشغيلية ، وضمان الامتثال التنظيمي أو تحسين التحليلات ، لفهم البيانات الحالية بشكل أفضل وإنتاج توقعات أفضل.

ومع ذلك ، هناك قفزة في الظلام المطلوب. هذه التكنولوجيا جديدة وغير مثبتة في بعض الظروف. يقول غريليش إن عائد الاستثمار يصعب قياسه وهو معقد ، حيث يتمثل في تقليل نمو التكلفة جزئيًا وإيرادات غير مباشرة جزئية وخسائر احتيالية أقل جزئيًا.

نظرًا لارتفاع معدلات دوران المدير المالي ، يمكن أن يجعل ذلك من الصعب بشكل خاص التخطيط الاستراتيجي والقيام بالاستثمارات المناسبة طويلة الأجل.

على الرغم من صعوبة القياس بدقة ، فإن حجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تبدو واضحة.

يقول دين هنري ، رئيس قسم الابتكار في خدمات المعاملات العالمية في بنك أوف أمريكا ميريل لينش (BAML): "إننا نبحث عن ثلاثة أشياء في أي نوع من التكنولوجيا ، وليس الذكاء الاصطناعي فقط. نريد أن نجعل التفاعل مع العميل أسهل ، ويزيد الكفاءة ويحسن إدارة المخاطر. "

بدون الخروج برقم واحد لتحديده ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم هذه الفوائد بوضوح في عدد من الوظائف. التنبؤ النقدي ، على سبيل المثال ، هو عملية يدوية تقليدية ، تتضمن فحص الكشوفات الورقية للحصول على تفاصيل مختلفة للحساب ، بالإضافة إلى تجميع أشياء مثل أوامر الشراء. يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك بشكل أفضل من أي إنسان ، مما يجعله أكثر كفاءة إلى حد كبير.

يقول هنري: "يتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة مذهلة على تجميع كل هذه المعلومات ووضع تنبؤات ثاقبة حول التدفق النقدي المستقبلي".

ومع ذلك ، فإن التقدم الذي أحرزته البنوك في تطوير واستخدام التكنولوجيا لا يثير الدهشة ارتباطًا عكسيًا بالتعقيدات التقنية المعنية.

يقول جوبتا من Synechron: "في النهاية الأبسط للمقياس ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في المجالات ذات القيمة المنخفضة والحجم الكبير [مثل] إدخال البيانات واتخاذ القرار الآلي للتسويات وتحديد فواصل التداول. في نهاية النطاق المتوسط ​​إلى المعقد ، توجد قدرات إعداد التقارير التنظيمية والتحليل التنبئي.

"تنسيقات التقارير موحدة ، لكن حسابات البيانات والمعالجات التي تستند إليها التقارير ليست كذلك. في النهاية ، ستكون آلات التعلم الذاتي قادرة على المساعدة في ذلك ".

يقول غريليش من سيلينت إن البنوك حققت تقدمًا أقل في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تواجه العملاء.

بعد أن درست عددًا من استثمارات الذكاء الاصطناعي للبنوك ، وجدت أن "معظم التطبيقات التي تواجه العملاء تتجه فقط إلى منصة الإطلاق ، وهذا ليس مفاجئًا نظرًا للتعقيدات التي ينطوي عليها التوسع في الجانب التجاري مقارنة بجانب البيع بالتجزئة".

يوافق هنري من BAML على ذلك قائلاً: "نحن نميل أكثر إلى المخاطرة عندما نتمكن من التحكم في التأثير ، وهو أمر أسهل مع العمليات الداخلية مقارنة بالوظائف التي تواجه العميل. لكننا نريد أيضًا أن نقود ونقدم لعملائنا خدمات تساعدهم.

"لذلك نحن حذرون بشأن ما نضعه أمام عملائنا ، فنحن لا نقدم لهم أي شيء ينطوي على أي مخاطر تشغيلية مرتبطة به - يمكن أن يتعلق الأمر فقط بتحسين الكفاءة."

ويضيف أنه مع زيادة ثقة البنك في منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة به ، ستتمكن BAML من تقديم المزيد لهم.

ربما تكون حالة الاستخدام الأكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي في خدمات المعاملات ، في الطرف الأبسط من طيف جوبتا ، هي أتمتة التسويات. 

تتعامل البنوك بشكل روتيني مع مجموعة متنوعة من أخطاء العملاء عند بدء المدفوعات ، وعادة ما تمثل إصلاحات الدفع والتحقيقات 75٪ إلى 80٪ من الجزء كثيف العمالة لعملية معالجة الدفع ، كما يقول غريليش.

أطلق فريق المستحقات العالمية في BAML الذمم المدينة الذكية في أغسطس 2017 ، بهدف تمكين التسوية المباشرة (STR) لمدفوعات غرفة المقاصة الآلية (ACH) التي تكون معلومات التحويل الخاصة بها إما مفقودة أو تم استلامها بشكل منفصل عن الدفع.

أدى استخدام ACH والبطاقات إلى زيادة تحدي المعالجة ، مع تحول عدد متزايد من العملاء عن البنوك إلى شركات التكنولوجيا المالية ، في حين أن التنظيم يدفع العملاء أيضًا نحو زيادة كفاءة الحسابات المدينة.

ومع ذلك ، ساعد التعلم الآلي البنك على تقليل عبء المعالجة من خلال الحصول على نقاط مئوية إضافية لم تستطع التقنيات التقليدية ، دفع معدلات المعاملات المشبوهة من 10٪ إلى أكثر من 90٪ ، مع النشر المباشر إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات SAP و Oracle.

تخطط BAML لتعزيز المستحقات الذكية من خلال معالجة العملات الأجنبية ودمجها في خدمة الحسابات الافتراضية ، يلاحظ Grealish.

وتضيف: "يحقق عملاؤها بالفعل العديد من الفوائد ، بما في ذلك تحسين التنبؤ بالنقد والقدرة على إدارة الائتمان التجاري بشكل أكثر كفاءة".

يعتقد غريليش أن الذكاء الاصطناعي سيصبح أكثر أهمية في معالجة المدفوعات خلال السنوات الخمس المقبلة مع ارتفاع حصة المدفوعات من آلة إلى آلة والمدفوعات في الوقت الفعلي بشكل مطرد. وقد قامت بنوك أخرى بالفعل بتطوير أو تطوير تطبيقات مماثلة.

دخل البنك العالمي ومقره بنما في شراكة مع شركة التكنولوجيا Pelican لإنشاء PelicanPayments ؛ نظام يطبق التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتقديم منطق الإصلاح ومنطق التوجيه المخصص وإعداد التقارير الذكية.

يقول غريليش: "إنه يتعلم من الأخطاء التي يصححها المشغلون ، ويحدد أنماط السلوك المتكرر ثم يطور أدوات إصلاح السيارات".

أراد البنك العالمي أن يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص به بالإصلاح التلقائي لملفات بدء الدفع لدفع معدلات المعالجة المباشرة (STP) فوق تلك الخاصة بمنافسيها. بعد تحقيق ذلك ، كان سعيدًا أيضًا بملاحظة أن الذكاء الاصطناعي قد زاد من هوامش الربح وحسّن تجربة عملائه.

ومع ذلك ، في الطرف الأكثر تعقيدًا من طيف Gupta ، يمكن لبرنامج RegTech Accelerator من Synechron أن يساعد في معالجة الفروق في حسابات رأس المال ، باستخدام التعلم الآلي (ML) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) للحساب وتوليد التعليقات.

يقول جوبتا: "تتحسن الخوارزميات أيضًا بمرور الوقت من خلال إنشاء حلقات تحسين مستمرة".

حاولت مشاركة Citibank مع الذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين الرؤى التي يمكن أن تقدمها للعملاء.

يقول غريليش: "أنتجت Citi بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي القيمة ، بما في ذلك الكشف عن المدفوعات الخارجية ، وتحسين النقد والتنبؤ به ، وتحسين رأس المال العامل ، والرؤى السياقية من بيانات المبيعات والمدفوعات. إنها تعمل على تطبيق معالجة اللغة الطبيعية للتفاوض على العقود في الوقت الفعلي وبناء محرك توصيات سياقية ".

على سبيل المثال ، قد يجد العميل الذي يسعى للتوسع في بلد جديد أن رؤى Citi ساعدت في اتخاذ قراره ، مما يتيح له الوصول إلى تحليل فريد يعتمد على بيانات الملكية ، مثل الاتجاهات في أحجام كشوف المرتبات ، كما يقول غريليش.

وتضيف: "تتمتع Citi بموقع جيد لتكون رائدة في مجال تحليلات البيانات التي تعتمد على الأعمال والعملاء وتميز نفسها بناءً على تجربة العملاء والموظفين الفائقة".

بالطبع ، في تقديم المشورة قبل الانتقال المحتمل إلى سوق جديدة ، لا تفتح البنوك آفاقًا جديدة ، بقدر ما تقوم بتحسين المشورة التي قدمتها دائمًا. يقول هنري ، حتى عنصر الذكاء الاصطناعي ليس ثوريًا. 

يقول: "إنه سوء فهم شائع للذكاء الاصطناعي أنه جديد تمامًا". "فكر في الذكاء الاصطناعي كأربع لبنات بناء: أتمتة العمليات الروبوتية ؛ التحليلات. ذهني؛ والمحادثة.

"الأول - أتمتة العمليات الآلية - كان موجودًا منذ سنوات ، ونحن نفعل الكثير مع الثانية أيضًا. تستخدم الذمم المدينة الثلاثة الأولى. يقود بنك التجزئة الخاص بنا تجربتنا في المنطقة الرابعة مع Erica [المساعد الصوتي الافتراضي للبنك] ، لكن هذه التكنولوجيا لا تزال وليدة ".

يضيف جوبتا: "قدرات الذكاء الاصطناعي تظهر تحسنًا تدريجيًا. على غرار البشر الذين يتحسنون في وظائفهم من خلال الخبرة ، سيتم تمكين الآلات من خلال مجموعات البيانات الأكثر ثراءً وحلقات التغذية الراجعة.

"بدأت البنوك بتطبيقات داخلية أبسط للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فهم يتقدمون إلى وظائف أكثر تعقيدًا وتواجه الخارج ، مع التعزيزات التكنولوجية وتحسين المعنويات ".

ويضيف: "يقترن هذا أيضًا بتحسينات كبيرة في تقارب التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعرف البصري على الأحرف ومعالجة اللغة الطبيعية و NLG في تعطيل سلاسل القيمة بأكملها."

ومع ذلك ، من الخطأ توقع أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل الأعمال المصرفية بالكامل ، كما يقول هنري.

يقول: "المعاملات المصرفية منظمة للغاية". إنه يتطور ، لكن لا يمكنه فعل ذلك إلا ضمن حدود القواعد التي تحكم تدفقات الأموال.

"ما هو تحويلي حقًا ليس الكثير من الخدمات المصرفية نفسها ولكن عملائنا - المستهلكون النهائيون - وكيفية استخدامهم للتكنولوجيا ، والتي يعد الذكاء الاصطناعي جزءًا واحدًا منها فقط. أصبح الناس أكثر تفاعلاً مع العالم الرقمي الآن ، كما أصبحت أعمال عملائنا رقمية بشكل متزايد. لذلك تحاول جميع البنوك إيجاد طرق لنشر الخدمات الأساسية المنظمة التي قدمتها دائمًا ، ضمن تلك البيئة الرقمية ".

يقول جوبتا إن هذا يتضمن مكونًا بشريًا ، والذي من غير المرجح أن يتم استبعاده من البنوك في أي وقت قريب.

يقول: "بينما ستوفر التكنولوجيا العمليات الأساسية في هذه الحالات ، يجب أن نتوقع طبقة من التدخل البشري لتوفير آليات آمنة من الفشل في حالة الفشل التكنولوجي". "تحتاج جميع البنوك إلى تطوير ليس فقط العمليات الأساسية بشكل نشط ، ولكن أيضًا عمليات التحكم القوية لمثل هذه الأحداث."