Generatieve Kunstmatige Intelligentie (GenAI) is niet alleen meer een modewoord. Het evolueert als een transformerende kracht die de wereld opnieuw vormgeeft. 2023 is een doorbraakjaar geweest voor GenAI-startups, met aandelenfinanciering van meer dan $21.8 miljard, wat vier keer zoveel is vergeleken met
2022.

De bank- en financiële dienstverleningssector heeft altijd voorop gelopen bij het aanpassen van disruptieve technologieën en het ontwikkelen van gebruiksscenario's. GenAI heeft een enorme betekenis op het gebied van bankieren en luidt een nieuw tijdperk van efficiëntie, nauwkeurigheid en innovatie in.
Volgens McKinsey zou de technologie voor de banksector jaarlijks een waarde van 200 tot 340 miljard dollar kunnen opleveren.

Terwijl de schijnwerpers vaak gericht zijn op klantgerichte toepassingen zoals conversationele AI, chatbots, voicebots etc., zal het over het hoofd zien van de bancaire backoffice een gemiste kans zijn. In een sector waar data een hoeksteen vormen, is het vermogen van GenAI om gegevens te verwerken enorm
Door grote hoeveelheden informatie te kunnen verwerken, de context te kunnen begrijpen, ingewikkelde patronen te kunnen herkennen en betekenisvolle inzichten te kunnen genereren, kan de toekomst van de backoffice daadwerkelijk vorm worden gegeven.

Hoewel er een overvloed aan mogelijkheden is met Gen AI, zullen we in deze blog diep ingaan op vier geselecteerde gebruiksscenario's uit de backoffice van het bankwezen, die het potentieel hebben om een ​​betekenisvolle impact te hebben: 

1-      Kredietrisicobeoordeling en acceptatie:

Banken verzamelen een grote hoeveelheid gegevens over aanvragers, waaronder kredietscores, financiële geschiedenis, inkomsten- en uitgavengegevens en meer. Traditionele acceptatieprocessen omvatten handmatige gegevensinvoer en -analyse, wat leidt tot vertragingen en potentiële fouten. GenAI
komt tussenbeide door automatisch gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, op te schonen en voor te bereiden, waardoor nauwkeurigheid en consistentie worden gegarandeerd.

Zodra gegevens van hoge kwaliteit beschikbaar zijn, gebruikt GenAI geavanceerde algoritmen om relevante kenmerken uit de gegevens te halen. Het identificeert patronen, correlaties en trends die mogelijk niet zichtbaar zijn via handmatige analyse. Dit helpt ingewikkelde relaties bloot te leggen
die het kredietrisico kunnen beïnvloeden. GenAI maakt gebruik van deep learning en creëert zeer complexe risicomodellen die verder gaan dan traditionele kredietscoresystemen, waarbij dynamische en realtime gegevens worden geïntegreerd.

GenAI genereert synthetische scenario's die verschillende economische omstandigheden, markttrends en kredietnemersgedrag simuleren. Deze scenario's helpen bij het beoordelen van de potentiële impact van externe factoren op de terugbetaling van leningen en kunnen banken helpen de nauwkeurigheid van risico's te verbeteren
voorspellingen. Het kan ook vroege waarschuwingssignalen van financiële problemen of wanbetalingen signaleren door transactiepatronen, bestedingsgewoonten en andere datapunten te analyseren.

Dit verkort niet alleen de tijd die nodig is om beslissingen te nemen, maar zorgt er ook voor dat beslissingen gebaseerd zijn op datagestuurde inzichten in plaats van op subjectieve en bevooroordeelde oordelen. 

2-      Instructies en verzoeken van klanten verwerken:

Zelfs na revolutionaire veranderingen en upgrades op het gebied van zelfbedieningsmogelijkheden worden banken overspoeld met volumes aan klantinstructies en -verzoeken die handmatig in het midden- en backoffice moeten worden verwerkt.

GenAI is uitgerust met geavanceerde natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden waarmee het verzoeken van klanten kan begrijpen en interpreteren, ongeacht de gebruikte formulering of taal. Dit omvat het herkennen van trefwoorden, intenties en sentimentanalyse om te begrijpen
de behoeften van de klant nauwkeurig. Zodra het verzoek van de klant is geïnterpreteerd, kan GenAI relevante gegevens uit het administratiesysteem van de bank halen. Dit omvat accountinformatie, transactiegeschiedenis en andere relevante details met betrekking tot die van de klant
verzoek. Op basis van de instructies van de klant en de beschikbare gegevens neemt GenAI geautomatiseerde beslissingen binnen vooraf gedefinieerde parameters.

Als een klant bijvoorbeeld vraagt ​​om de factureringscyclus van een creditcard te wijzigen, kan GenAI klantgegevens ophalen, het beleid van de bank raadplegen, soortgelijke verzoeken analyseren, een beslissing nemen en het verzoek verwerken in het creditcardsysteem zonder handmatige tussenkomst.
In gevallen waarin klantverzoeken uitzonderingen met zich meebrengen, kan GenAI de situatie analyseren en passende en gepersonaliseerde antwoorden genereren. Het kan ook potentiële oplossingen voorstellen op basis van historische patronen of context. 

3-      Fraudedetectie, -preventie en -onderzoek:

Fraudeurs blijven zich voortdurend ontwikkelen en hun tactieken veranderen. Daarom moeten fraudebeheersystemen gebaseerd zijn op adaptieve strategieën. GenAI is een krachtig instrument om fraude effectief aan te pakken. GenAI vertrouwt niet op statische regels. Het maakt gebruik van adaptieve en contextuele strategieën.
Als fraudeurs van tactiek veranderen, evolueert deze om nieuwe en opkomende patronen en afwijkingen op te sporen.

GenAI verzamelt gegevens uit diverse bronnen, waaronder transacties, kanalen, gebruikersgedrag, apparaatpatronen, IP-adressen, geolocatiegegevens, databases van derden, historische fraudegevallen en externe risico-indicatoren, en integreert deze uiteenlopende gegevens, waardoor
een alomvattende en holistische kijk op het bancaire ecosysteem. Het herkent patronen, afwijkingen en correlaties die wijzen op mogelijk frauduleuze activiteiten.

GenAI genereert synthetische gegevens die normaal en frauduleus transactiegedrag simuleren. Deze synthetische gegevens worden gebruikt om fraudedetectiemodellen te trainen, waardoor ze robuuster worden en aanpasbaar aan nieuwe tactieken die door fraudeurs worden gebruikt. Wanneer het een mogelijk frauduleus bericht markeert
transactie of gedrag, het activeert een waarschuwing voor menselijke analisten of geautomatiseerde systemen voor verder onderzoek. Voor gemarkeerde transacties biedt GenAI inzichten en context aan menselijke analisten, waardoor analisten snel weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Het kan zelfs automatisch
transacties met een laag risico goedkeuren, waardoor de cyclustijd wordt verkort en de productiviteit wordt verhoogd. De beslissingen en feedback van menselijke analisten worden opgenomen in het leerproces van de GenAI om de prestaties te versterken en in lijn te houden met de nieuwste fraudedetectiestrategieën. 

4-      Versnel de backoffice-automatisering naar hyperautomatisering:

GenAI kan een cruciale rol spelen bij het verbeteren van de mogelijkheden van automatiseringstools zoals Robotic Process Automation (RPA) en Optical Character Recognition (OCR). Het kan helpen bij het aanpakken van uitzonderingen en fouten waarmee RPA-bots te maken krijgen, waardoor er minder handmatig werk nodig is
interventie en het verbeteren van de algehele efficiëntie van geautomatiseerde processen. RPA-bots volgen vooraf gedefinieerde regels, maar komen vaak uitzonderingen tegen die buiten deze regels vallen. GenAI kan worden gebruikt om deze uitzonderingen te analyseren, de context te begrijpen en deze te genereren
passende antwoorden of oplossingen. Voor complexe uitzonderingen kan GenAI de foutgegevens analyseren en voor mensen leesbare verklaringen genereren, waardoor IT-teams of zakelijke gebruikers kunnen begrijpen waarom de uitzondering heeft plaatsgevonden. Op dezelfde manier kan GenAI OCR analyseren en corrigeren
fouten door de geëxtraheerde tekst te vergelijken met bekende patronen, historische gegevens en contextuele informatie.

GenAI kan in de loop van de tijd voortdurend leren van uitzonderingen en fouten. Naarmate het meer gevallen tegenkomt, wordt het beter in het identificeren van patronen en het voorspellen van mogelijke uitzonderingen. Dankzij dit realtime leren kan GenAI steeds complexere uitzonderingen afhandelen
met tijd.

Door GenAI te combineren met RPA en OCR kunnen banken een hoger niveau van automatiseringsvolwassenheid bereiken. Deze synergie maakt hyperautomatisering mogelijk, vermindert handmatige tussenkomst en verbetert de efficiëntie en nauwkeurigheid van processen, wat uiteindelijk leidt tot verbeterde klanttevredenheid.
ervaringen en operationele uitmuntendheid.

De integratie van GenAI in de backofficeactiviteiten van het bankwezen vertegenwoordigt een aanzienlijke sprong voorwaarts in het digitale transformatietraject van de sector. Banken zullen substantieel voordeel kunnen halen uit het verbeteren van de besluitvorming en het verbeteren van de operationele efficiëntie
om de veiligheidsmaatregelen te versterken en de weg vrij te maken voor hyperautomatisering. Naarmate het financiële landschap blijft evolueren, zal het omarmen van GenAI-technologieën van cruciaal belang zijn voor banken om concurrerend, wendbaar en veerkrachtig te blijven in een steeds veranderende marktomgeving. 

Referenties:

Economisch potentieel van generatieve AI | McKinsey

CB Insights rapporteert de staat van generatieve AI

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs