人工智能是实现BFSI行业最大盈利的途径
技术的进步使移动和网上银行服务成为BFSI行业的前沿。根据印度储备银行(RBI)的数据，印度的数字支付系统在25个国家中发展最快，印度的即时支付服务(IMPS)是快速支付创新指数(FPII)中唯一的五级系统。该部门对技术发展的需求已经成为银行和金融机构寻求和部署下一代技术的催化剂。今天，大数据分析，人工智能，深度学习和机器学习正在进行实验，以改善业务和客户流程。
人工智能在商业世界中越来越根深蒂固，代表着企业的深刻变革。早期采用者在欺诈检测，制造性能优化，预防性维护和推荐引擎方面展示了高影响力的业务成果。在BFSI部门采用AI的主要业务目标是提供主动和个人客户支持。
例如，使用自然语言处理和生成技术已导致聊天机器人的发展在该国的网上银行服务。报告指出，聊天机器人将有助于节省客户服务查询时间，并帮助企业通过电话和数字渠道在响应和交互时间方面大幅降低成本。例如，利用Teradata解决方案在美国主要银行运营的人工智能允许受监管的销售人员监控客户电话和电子邮件中的不合规行为，从而能够自动识别使银行面临重大操作风险的个别员工，导致潜在的罚款，不利的公关和市场资本。
然而，使用人工智能来帮助BFSI部门并不止于聊天机器人。这只是冰山一角。更重要的是将所述技术用于诸如交易，财富和风险管理，信用评分和欺诈检测等问题的财务决策。损害。
最近在印度发生的数百万贷款和保险骗局，与知名人士和国有银行有关，只是少数被媒体注意到的。然而，几乎每天都有成千上万的小案例出现在中央机构无法处理的情况下。然而，RBI已尽力采用异地报告系统和基于需求的现场审核来审查欺诈和不道德案件。
话虽如此，今天可用的分析平台和工具的可用性可用于可视化BFSI客户的大量个性化数据和交易历史。通过将AI和机器学习添加到数据分析层，银行和金融机构可以识别不寻常的客户行为模式。除了帮助建立数据库以获取有关特定消费者个性化体验的信息之外，AI和ML还可以分析数据以检测可能导致财务欺诈的异常行为。
对于依赖信任和安全的行业而言，转向现代解决方案(如高级分析以及AI和ML工具)将有助于实时降低金融风险并进行欺诈检测。这反过来将提高客户忠诚度，并提高机构的声誉。Teradata Consulting的数据科学家正在帮助制定AI和ML采用的方向。
例如，Teradata客户Danske Bank正在使用人工智能和深度学习来检测并防止多个领域的复杂欺诈，并且由于模型正在学习，它每天都在变得越来越好。丹麦银行实施了一个利用人工智能的现代企业分析解决方案，并带来了巨大的回报。在应用人工智能和深度学习之前，丹麦银行每天有1200个误报。这些案件必须由丹麦银行调查员进行分析，有时甚至是国际刑警组织等外部机构。现在这个数字减少了60%，为银行调查员节省了大量时间，并允许他们调查真实的欺诈案件。而这还不是全部。检测到真阳性已增加至50%。Danske Bank的团队认为这只是一个开始。
并非印度BFSI公司没有准备或无法发现欺诈行为; 这些公司拥有自动筛选交易并手动检查的设置系统。不幸的是，人为错误使系统易受攻击。但今天，银行和金融机构可以利用自学技术，可以动态审查资金流，客户交易，与社交媒体和工作历史相关的行为分析，信用评分等。一旦这些数据被实时分析和审计，金融机构不仅可以标记，还可以预测导致金融欺诈的模式。
然而，在BFSI部门开始在该领域采用，部署和启用AI和ML之前，他们必须将数据分析和普遍的数据智能放在首位和中心位置。理想情况下，分析应超越敏捷业务流程和客户关系，以便从运营的角度与快速发展的生态系统竞争。机构还应该废除识别财务异常的旧方法，例如人类书面规则引擎，它只能捕获一小部分案例。为了提高概率预测并确定更高比例的实际欺诈案例，同时减少误报，银行需要新形式的分析。当然，这包括使用人工智能和深度学习。
