Umělá inteligence pomáhá bankám s administrativou i řízením rizik
K oborům s nejintenzivnějším využíváním technologií umělé inteligence a strojového učení patří dnes i bankovnictví, které je extrémně náročné na bezpečnost i zpracování obrovských objemů dat. AI zde spolehlivě zastane stále více každodenních úkolů, které klienti na první pohled nevidí, ale ve výsledku zásadně zlepšují kvalitu služeb.
Ještě před svým všeobecným zpřístupněním v podobě modelů, jako jsou ChatGPT, Gemini nebo Claude, se technologie umělé inteligence (AI), především ve formě strojového učení, stala klíčovým nástrojem v moderním bankovnictví i v náročné oblasti řízení rizik. S rozvojem modelů generativní AI se objevují i další příležitosti pro využití této technologie v back-office procesech pro vyšší efektivitu a pružnější obsluhu klientů. Příkladem banky, která AI aktivně využívá v bezpečném prostředí, je Česká spořitelna, která se postupně přerodila v jednu z největších technologických společností u nás.
Detekce podvodů a prevence finanční kriminality
Systémy vybavené AI jsou schopny analyzovat obrovské množství transakcí v reálném čase a identifikovat podezřelé vzorce chování. Pokročilé algoritmy strojového učení lze využívat například k odhalování neobvyklých transakcí, potenciálních případů praní špinavých peněz nebo pokusů o krádež identity klientů. Metody detekce staví na analýze běžného chování klientů banky, stejně jako na řadě dalších okolností, například zda je možné, aby během krátké doby klient prováděl transakce na různých, geograficky velmi vzdálených místech. V případě podezření může banka před provedením transakce vyžadovat od klienta dodatečnou autorizaci, nebo transakci zamítnout.
Kreditní skóring a hodnocení úvěrového rizika
Díky schopnosti modelů AI zpracovávat širokou škálu strukturovaných i nestrukturovaných dat je možné zefektivnit a zpřesnit metody posuzování úvěruschopnosti klientů.
V případě úvěrů pro firemní klienty pak pomůže analýza dat z různých zdrojů, včetně například i predikce vývoje na trhu, kde firma působí, s hodnocením schopnosti splácet závazky a třeba také s dynamickým přizpůsobováním úvěrových limitů. Jakkoli významná je pomoc AI, která zásadně zvyšuje přesnost hodnocení rizik a umožňuje personalizovanější přístup k úvěrování, je stále třeba dbát na transparentnost rozhodovacího procesu. Už proto je nezbytné, aby AI podporovala a nikoli nahrazovala roli úvěrových specialistů.
Dodržování legislativy a regulatorní reporting
Bankovnictví je vysoce regulované odvětví, z čehož vyplývá dlouhá řada povinností. Systémy podporované AI proto mohou výrazně zefektivnit procesy spojené s dodržováním regulatorních požadavků. AI pomáhá především s automatizací sběru a zpracování dat pro reporting, stejně jako s průběžným monitorováním změn v regulacích a jejich implementací. „V České spořitelně stavíme řešení, které nám pomůže se zpracováním nové legislativy, směrnic a dalších regulativních dokumentů do podoby, se kterou se nám bude lépe pracovat. Je přitom důležité, abychom mohli pokládat dotazy v přirozeném jazyce a získali na ně srozumitelnou odpověď,“ vysvětluje Petra Horová, Tribe Lead for IT Risk Solutions České spořitelny. Zpracování legislativních a regulačních dokumentů s pomocí AI nejen že usnadňuje převod právních formulací do srozumitelné podoby, ale přispívá také ke snižování nákladů a rizika lidských chyb či opomenutí v regulatorním reportingu.
Vytěžování dokumentů
Podobně jako v případě legislativy a regulace může AI významně pomáhat i při zpracování dalších dokumentů, se kterými se v bankách pracuje, například při oceňování nemovitostí při poskytování hypoték. „Náš systém s umělou inteligencí při testech dosahuje až 90procentní úspěšnosti při vytěžování dat z hypotečních smluv, stejně jako například z energetických štítků budov. Získaná data se budou nahrávat rovnou do aplikace, kterou používáme na oceňování nemovitostí,“ popisuje Petra Horová další způsob, jak AI pomůže významně zrychlit práci při poskytování služeb klientům.
Možností, jak využít AI v bankovnictví, je ještě celá řada. Patří k nim především kybernetická bezpečnost a řízení infrastruktury IT, kdy AI pomáhá se včasnou detekcí útoků, reakcí na hrozby a minimalizací dopadů incidentů na dostupnost služeb klientům. Další oblastí je samotné poskytování služeb klientům, kdy nasazení AI a automatizace umožňuje vysoce personalizovaný přístup k milionům klientů velkých bank.
