AI MachineLearning

Banki ügyfélélmény javítása mesterséges intelligenciával

Ördög Szabolcs • 2020. augusztus 05.

Mára talán senki számára nem kérdés, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a teljes pénzügyi szektort képes forradalmasítani a felhasználói élmény javításán keresztül. Ezeknek a technológiáknak az implementációjával a lehetőségek tárháza nyílhat meg a bankok számára, mégis a legtöbb szervezet még a mesterséges intelligencia alapú megoldások adaptálásának korai fázisában tart.

Egy közelmúltban végzett felmérés, amely a pénzügyi szektorban dolgozó vezetők válaszaira épül (forrás: Narrative Science, National Business Research Institute), azt a megállapítást tette, hogy az iparág szereplőinek egyelőre csak 32 százaléka alkalmaz valamilyen mesterséges intelligencia alapú megoldást, a prediktív analitika, az ajánlási rendszerek és a hangfelismerő technológiák területén.

A mesterséges intelligencia megoldások bevezetésének egyik legfőbb technológiai akadályát a legacy rendszerek jelentik. Mivel a bankszektor a tradícionális iparágak közé tartozik, az informatikai infrastruktúra gyakran olyan implementáció gyűjteményt jelent, amelyekben annyi a függőség, és olyan mértékű az alrendszerek egymásra utaltsága, hogy a vezetők gyakran vonakodnak frissíteni vagy megváltoztatni az üzleti folyamatokat. Ez a környezet pedig nem kedvez a mesterséges intelligencia megoldások zökkenőmentes integrációjának. 

Ugyanakkor a fintech vállalatok megjelenésének és térnyerésének köszönhetően a versenyképesség megőrzéséhez elkerülhetetlen a paradigmaváltás a banki innovációk területén. Az ügyfelek egyre többet, jobb, gyorsabb és kényelmesebb ügyfélkiszolgálást várnak el. Ezt az igényt a mesterséges intelligencia és egyik alappilére a gépi tanulás képes kiszolgálni, miközben az emberi közreműködés csökkenthető, az így felszabaduló erőforrások pedig szintén az ügyfélélmény javítására fordíthatóak.

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia megoldások számos területen járulhatnak hozzá a szolgáltatások fejlesztéséhez, a következőkben ezek közül szeretnénk kiemelni néhányat, amelyek bevezetése rövid időn belül jelentős megtérülést eredményez.

Hitelbírálati döntések

A mesterséges intelligencia alapú hitelminősítési rendszerek sokkal kifinomultabb szabályrendszereket alkalmaznak a tradícionális hitelminősítési folyamatoknál. A potenciális hitelfelvevők értékelése sokkal gyorsabb és pontosabb, miközben az eljárás költségvonzata is alacsonyabb. Az ügyfél adatainak részletes elemzése alapján kiterjedt hiteltörténet nélkül is meghatározható a hitelképesség és a nemteljesítés kockázata.  Arról nem is beszélve, hogy a gépek minden esetben objektívek, így a technológia ki tudja küszöbölni az emberi természetből eredő előítéleteket.

A banki ügyfelekről rendelkezésre álló hatalmas adatmennyiség kiváló lehetőséget kínál az adattudósoknak, hogy olyan gépi tanuláson alapuló modelleket alakítsanak ki, amelyek folyamatosan elvégzik a hitelképességi vizsgálatokat napról napra tovább tökéletesítve az eredményeket. Mindez sokkal hatékonyabb hitelbírálati rendszer kialakítását teszi lehetővé, ami nem csak a bank, hanem az ügyfél számára is nyereség, ugyanis nem csak egyszerűbb ügyintézést és sokkal gyorsabb válaszokat kaphatnak, hanem a saját pénzügyeiket is jobban megérthetik.

Visszaélések megelőzése

A különböző csalások és visszaélések az összes bankot és pénzügyi intézményt sújtják. Ez egyrészt anyagi veszélyt jelent az ügyfelek számára, de még ha a bank kártalanítja is őket egy incidens minden esetben nemkívánatos ügyintézéssel, például új bankkártya igényléssel vagy a számláján kezelt pénzének ideiglenes zárolásával járhat. A csalások és egyéb incidensek gyors észlelésében és megakadályozásában a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás nagy segítséget nyújt.

Az ügyfelek költési mintáinak, szokásainak folyamatos elemzésével a gépi tanulás lehetővé teszi azoknak az ügyfélprofiloknak a létrehozását és folyamatos fejlesztését, amihez viszonyítva a mesterséges intelligencia azonosítja az anomáliákat, legyen szó rendellenes kiadásról, szokatlan kártyahasználati helyről vagy duplikációnak tűnő tranzakcióról. A gyanú felmerülése esetén figyelmeztetheti a kártyabirtokost, súlyos esetben pedig automatikusan be is avatkozhat a tranzakció tiltásával, drasztikusan csökkentve a hitelkártya csalásokat.

Az ehhez szükséges precizitást lehetetlen emberi kapacitással megvalósítani, mivel senki nem képes egyszerre tranzakciók százait valós időben elemezni. Arról nem is beszélve, hogy az algoritmus mentes az emberi hibáktól, így sokkal pontosabb – kevesebb fals pozitív és negatív – eredmény érhető el. Ez a képesség azt eredményezi, hogy a bankok valós időben képessé válnak megakadályozni a visszaélések egy jelentős részét, ahelyett, hogy megvárnák annak bekövetkezését, és ez után kellene orvosolni azokat. Egyrészt az ügyfelek bizalma jelentősen növekszik az ilyen szolgáltatásokat alkalmazó bankokkal szemben, másrészt sok kellemetlenséget és ügyintézést spórolhatnak meg számukra.

Személyre szabott ügyfélkiszolgálás

Annak ellenére, hogy mind a vállalati, mind a lakossági ügyfelek alacsony kockázatú, biztonságos megközelítést várnak el bankjuktól, értékelik az egyedi és a számukra kedvezőbb lehetőségeket. A mesterséges intelligencia segítségével testreszabható banki szolgáltatások hozhatóak létre, illetve automatikus ajánlások generálhatóak a releváns és kedvező termékekről. Ez nem csak a bank számára jelent megtakarítást azáltal, hogy nem kell minden ügyfelét végighívnia egy új ajánlattal kapcsolatban, hanem a telefon másik végén lévő ügyfél türelmét sem teszik próbára számára kéretlen és érdektelen üzenetek végighallgatásával.

Az ajánlási rendszereken túl a számlafizetési emlékeztetők, pénzügyi tervező alkalmazások és azok az egyéb mesterséges intelligenciára épülő megoldások, amelyek egyszerűbben átláthatóvá és nyomonkövethetővé teszik az ügyfél pénzügyeit jelentős mértékben hozzájárulnak az ügyfelek elégedettségéhez és hűségéhez.

Folyamat automatizálás

Az ismétlődő és kevésbé bonyolult feladatok automatizálása kapacitást szabadít fel, ami lehetővé teszi az erőforrások bonyolultabb, értékteremtő tevékenységekre történő átcsoportosítását. A robotizált folyamatautomatizálás (RPA – Robot Process Automation) segítségével kiküszöbölhetőek az emberi hibák, csökkenthetőek, akár nullára redukálhatóak az átfutási idők, ami mind az ügyfélélményt javítja.

Az RPA jogi dokumentumokokat dolgozhat fel, sablon szerződéseket ellenőrizhet és hagyhat jóvá. A gépi tanulási algoritmusok használhatnak például képfelismerést, ami lehetővé teszi a megállapodásokban található minták azonosítását. Konkrét iparági tapasztalatok arról számolnak be, hogy ezeknek a technológiáknak az alkalmazásával évi többszázezer óra időráfordítást sikerült  mindössze néhány órára csökkenteni, rendkívül nagy költségmegtakarítást és jelentősen gyorsabb ügyfélkiszolgálást eredményezve.

Ügyfélszolgálat

Az ügyfélélmény egyik alapvető pillére, hogy az ügyelek kérdései és felmerülő problémái a lehető legrövidebb időn belül megoldásra kerüljenek. Ez persze nem mindig egyszerű feladat, köszönhetően az erőforrás limitációknak és a folyamatok rossz skálázhatóságának. A mesterséges intelligencián alapuló ügyfélszolgálati megoldások képesek az általános kérdések gyors és precíz megválaszolására, ami nem csak kapacitást szabadít fel, hanem gyakorlatilag nullára csökkenti a válaszadási időt.

Az ügyfélnek nem kell “sorban állnia” a kérdések megválaszolásakor, ahogy a gépi tanuláson alapuló eszközöknek sem kell időt fordítaniuk a megfelelő válaszok megkeresésére. Ezek a megoldások azonnal képesek átlátni az ügyfél teljes történetét és valamennyi adatát, így válaszai személyre szabhatóak. A mesterséges intelligencia eszközök képesek lehetnek érzelmi elemzésre is, ami probléma esetén nagy segítséget nyújthat a megfelelő eszkalációs eljárásrendek működtetésében.

A mesterséges intelligencia alapú megoldások elterjedése

A fent áttekintett technológiák elterjedésének a legnagyobb hajtóereje az ügyfélelvárás. A biztonságosabb, gyorsabb és személyre szabható ügyfélkiszolgálás új normává válik, azok a bankok pedig, akik szeretnék megtartani ügyfeleiket kénytelenek jelentős innovációkat végrehajtani, új technológiákat bevezetni. Bár a legacy rendszerek, beruházási költségek és kompetenciabeli hiányosságok miatt gyakran elodázzák ezeket a fejlesztéseket, de inkább előbb, mint utóbb le kell győzni ezeket a gátakat. A mesterséges intelligenciára épülő megoldások már ma jelentős versenyelőnyt jelentenek, a jövőben pedig egyenesen nélkülözhetetlenné válnak.