Η απάντηση που δίνεται πιο συχνά από όλα τα στελέχη των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων σχετικά με το πως βλέπουν το μέλλον των υπηρεσιών και των στρατηγικών τους επιχειρηματικών πλάνων, συνοψίζεται σε δύο όρους: Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση.
Μπορεί να είναι θέμα “μόδας” καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει φτάσει πια να αποτελεί το χαρακτηριστικό κάθε προϊόντος και υπηρεσίας, από το πιο απλό μέχρι το πιο σύνθετο και εξειδικευμένο, όμως σε ότι έχει να κάνει με τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, η εξέλιξη αυτή της τεχνολογίας, μάλλον αποτελεί μονόδρομο για το μέλλον. “Όποιος δεν κινείται βουλιάζει” λέει το ρητό και αυτό το έχουν καταλάβει πολύ καλά οι τράπεζες και οι εταιρείες πληρωμών, οι οποίες είναι συχνά από τις πρώτες υπηρεσίες που δοκιμάζουν και υλοποιούν τις τελευταίες τάσεις και υλοποιήσεις στην τεχνολογία.
Η υιοθέτηση νέων τεχνολογιών και η καινοτομία στον τραπεζικό τομέα είναι από τις κινητήριες δυνάμεις του κλάδου και δεν είναι τυχαίο πως μερικές από τις πιο επιτυχημένες Startups κινούνται στον χώρο της τραπεζικής τεχνολογίας και καινοτομίας. Το FinTech άλλωστε είναι η κυρίαρχη χρηματοοικονομική τάση και ο δρόμος που οδηγεί στο χρηματοπιστωτικό μέλλον. Για να “δουλέψει” όμως σωστά η καινοτομία και να αποδώσει ο σχεδιασμός, χρειάζεται τα σωστά εργαλεία και τα κυρίαρχα για αυτή τη “δουλειά” είναι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί σε όλους σχεδόν τους τομείς των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών. Όμως είναι ο συνδυασμός των δυνατοτήτων και της πολυπλοκότητας της που την έχει καταστήσει το σημείο-κλειδί στην σύγχρονη τραπεζική και έχει οδηγήσει στην ενσωμάτωση της σε όλα σχεδόν τα νέα λογισμικά και συστήματα.
Δεν είναι όμως μόνο οι λειτουργίες που σχετίζονται με το back office των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων που κάνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη απαραίτητη για τις σύγχρονες τράπεζες. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν υπάρχει μόνο για να βοηθάει τους υπαλλήλους και να αυτοματοποιεί τις διαδικασίες. Μπορεί κάλλιστα να χρησιμοποιηθεί στη “βιτρίνα” των τραπεζών και στην άμεση επαφή με τους πελάτες. Με συμπεριφορά που μπορεί να μιμηθεί αυτή των ανθρώπων, συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να έχουν τις αρχικές επαφές με τους πελάτες, χρησιμοποιώντας την τεράστια υπολογιστική ισχύ που κρύβεται από πίσω της καθώς και τις δυνατότητες της μηχανικής μάθησης, για να προσφέρουν προσωποποιημένες εμπειρίες και εξυπηρέτηση.
Ένα σύστημα που θα μπορεί σε κλάσματα του δευτερολέπτου να αναγνωρίζει τον κάθε πελάτη και να ανασύρει από τις τράπεζες δεδομένων όλες τις προηγούμενες συναλλαγές του χωρίς καθυστερήσεις, το οποίο θα είναι σε θέση να προσφέρει λύσεις οι οποίες θα γίνονται όλο και πιο ολοκληρωμένες όσο εκπαιδεύεται, θα μπορέσει να απελευθερώσει τον χρόνο των πραγματικών υπαλλήλων, οι οποίοι θα μπορούν να “επέμβουν” όπου ο πελάτης χρειάζεται πιο εξειδικευμένες ή συγκεκριμένες υπηρεσίες.
Δεν είναι όμως μόνο η αυτοματοποίηση των διαδικασιών και η επίσπευση των λειτουργιών που θα ωφεληθούν από τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης. Η χρήση της έχει και άλλους, πιο “κρυφούς” αλλά εξίσου σημαντικούς ρόλους στην λειτουργία των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων.
Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης, είναι στην κορυφή της πρόληψης και αντιμετώπισης της τραπεζικής απάτης, ενώ χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά στην καταπολέμηση της νομιμοποίησης των εσόδων από παράνομες δραστηριότητες, καθώς έχουν την δυνατότητα να “τρέχουν” τεράστιο όγκο δεδομένων σε πολύ μικρό χρονικό διάστημα και να εντοπίζουν τα μικρά “μοτίβα” που φανερώνουν παράνομες δραστηριότητες, επισπεύδοντας κατά πολύ το έργο των τραπεζών αλλά και των αρχών.
