SoDA

SoDA AI #6: Czy AI może zwiększyć wydajność procesów bankowych oraz usprawnić obsługę klienta? 

Technologia stanowi nieodłączny element codziennego życia, Sektor finansowy, a zwłaszcza bankowy, doświadcza rewolucji dzięki sztucznej inteligencji oraz Machine Learning. Firmy członkowskie SoDA, które aktywnie pracują z branżą bankową podkreślają, że te innowacyjne technologie zrewolucjonizowały obsługę klienta w bankowości, a liczne procesy obsługiwane dotychczas manualnie mogą być teraz wspierane korzystać przez zaawansowanych rozwiązań opartych na Machine Learning. 

Wiemy, czego Ci potrzeba, czyli oferta szyta na miarę.

Machine Learning umożliwia personalizację ofert, co pozwala bankom dostosowywać się do indywidualnych potrzeb klientów. Algorytmy analizujące dane klientów są w stanie dostarczyć spersonalizowane rekomendacje dotyczące produktów i usług bankowych na podstawie historii transakcji, zgromadzonych oszczędności czy podejmowanych inwestycji. To z kolei zwiększa szanse na zainteresowanie klienta i budowanie lojalności.

Do usług o każdej porze dnia i nocy

Automatyzacja obsługi klienta to kolejny obszar, w którym SI odgrywa kluczową rolę. Chatboty oparte na modelach Machine Learning są w stanie obsługiwać zapytania klientów w trybie 24/7, co znacząco poprawia dostępność usług. Klienci mogą uzyskać natychmiastową pomoc i informacje, bez względu na porę dnia czy dzień tygodnia.

Zautomatyzowana analiza sentymentu pozwala bankom śledzić opinie klientów i reagować na nie, np. poprzez dostosowanie procesów obsługi. Wdrożenie automatyzacji procesów decyzyjnych w przypadku kredytów przyspieszy decyzje i podniesie ich precyzyjność. Mogę stanowczo stwierdzić, że rozwiązania Machine Learning nie tylko zwiększają efektywność pracy banków, ale także poprawiają doświadczenia klientów. – podkreśla Tomasz Mirowski, ekspert SoDA, Chief Technology Officer 3Soft

Analiza ryzyka i bezpieczeństwo

Michał Jaremek, Board Member RITS Professional Services Sp. z o.o., zauważa, że algorytmy Machine Learning są skuteczne w wykrywaniu podejrzanych transakcji, co przyczynia się do ochrony przed oszustwami i wyłudzeniami. Banki mogą korzystać z zaawansowanych technologii do analizy ryzyka oraz analizy zachowań klientów w kanałach samoobsługowych, co pozwala szybko reagować na potencjalne zagrożenia.

Priorytetem jest bezpieczeństwo, cyberbezpieczeństwo. I tu toczą się dyskusje, które zdecydowanie wykraczają poza sektor bankowy. Procedowany przez Parlament Europejski AI Act wiele może zmienić w kwestii stosowania sztucznej inteligencji przez przedsiębiorstwa, w tym banki. – dodaje ekspert firmy członkowskiej SoDA. 

Michał Jaremek podkreśla także, że pomimo licznych regulacji, jakim podlega, sektor bardzo szybko adaptuje technologie do usprawniania bieżących działań operacyjnych. Eksperci RITS Professional Services tworzą rozwiązania i uczestniczą w projektach informatycznych wielu podmiotów z sektora bankowego.

AI i Machine Learning mają potencjał do zwiększenia efektywności pracy banków, poprawy doświadczeń klientów oraz usprawnienia procesów inwestycyjnych. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym, personalizacji usług i efektywnej automatyzacji, AI stanowi kluczowy element współczesnej rewolucji finansowej. Wartością dodaną jest nie tylko zwiększenie efektywności operacyjnej, ale także podniesienie jakości obsługi klienta, co wpisuje się w dążenia do tworzenia bardziej dostępnych i nowoczesnych usług finansowych.

Najnowsze artykuły

Najnowsze artykuły

Apel SoDA do Prezesa Rady Ministrów

AR w e-commerce: perspektywy, przewidywania, stan rynku

Sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych. Wywiad z Kubą Walińskim, CEO w Happy Team