בינה מלאכותית מחדשת את הבנקאות

עסקאות של לקוחות בסניף VPBank. (צילום: חאן אן)

עסקאות של לקוחות בסניף VPBank . (צילום: חאן אן)

להבין לקוחות בעזרת נתונים

כיום, בינה מלאכותית מיושמת באופן נרחב בתעשיות ותחומים רבים, במיוחד פיננסים ובנקאות. בינה מלאכותית תומכת בניתוח ביג דאטה כדי לחזות מגמות שוק, לזהות הונאות, לנהל סיכונים וכן לשפר את חוויית הלקוח באמצעות עוזרים וירטואליים, שירותי ייעוץ אוטומטיים והתאמה אישית של מוצרים. הודות לכך, בנקים לא רק מייעלים את הפעילות, חוסכים בעלויות אלא גם יוצרים ערכים חדשים, המסייעים להגביר את התחרותיות בעידן הדיגיטלי.

לדברי מר קאו וונג, מייסד קבוצת AIVA, בינה מלאכותית מתפתחת בקצב חסר תקדים. עד 2023, 55% מהארגונים בעולם יישמו בינה מלאכותית, ובתחילת 2025 מספר זה יגדל ל-78%. תוך פחות משנתיים, שיעור האימוץ עלה ב-23 נקודות האחוז, דבר המראה שטכנולוגיה זו כבר אינה אופציה אלא הפכה למגמה בתחומים רבים. בפרט, הדור החדש של בינה מלאכותית - AI Agent - צומח והופך ל"עמית דיגיטלי" חכם ואוטונומי.

לדוגמה, ב-VietinBank, עוזרת הבינה המלאכותית הפנימית Genie עיבדה 350,000 שאלות לאחר חודשיים בלבד, וחסכה 95% מזמן ההמתנה, שווה ערך למאות אלפי שעות עבודה בחודש. באופן דומה, Techcombank גם יישמה בינה מלאכותית כדי ליצור 100 מיליון נתוני ניתוח מותאמים אישית ולשלוח 52 מיליון המלצות פיננסיות ליותר מ-4 מיליון לקוחות. "בעתיד, ניתן יהיה לייעל מחלקות וחטיבות, תוך צורך ב-5 מומחים בלבד המתמקדים באסטרטגיה, בשילוב עם 10 סוכני בינה מלאכותית לניתוח, פריסה ואופטימיזציה. היעילות המושגת יכולה להיות גבוהה פי כמה מהמודל המסורתי", שיתף מר קאו וונג.

בעזרת אלגוריתמים לניתוח ביג דאטה, HDBank יכולה לנוע למודל של "בנקאות בלחיצה אחת", שבו כל הצרכים הפיננסיים מטופלים באופן מיידי. יישום בינה מלאכותית מסייע גם בייעול הפעילות הפנימית. תהליכים חוזרים וגוזלי זמן עוברים אוטומציה על ידי רובוטי תוכנה, ובכך מפחיתים 80% מהעבודה הידנית, וחוסכים יותר מ-92,000 שעות עבודה מדי שנה. "קיצרנו את זמן אישור כרטיסי האשראי לפחות מ-5 דקות, במקום שעות כמו בעבר", אמר מר תאי.

בנוסף, בנק זה משתמש גם בבינה מלאכותית בניתוח אשראי (ניבוי האפשרות של חובות אבודים, שיפור היכולת לזהות הונאות). בעזרת תכונה זו, שיעור הלקוחות המקבלים מוצרים המוצעים על ידי מערכת הבינה המלאכותית הגיע ל-15% מכלל ההצעות, דבר המראה השפעה מעשית ברורה.

אתגרים ביישום

למרות שבינה מלאכותית מביאה עמה יתרונות רבים וברורים, כדי שטכנולוגיה זו תמקסם את יעילותה, הבנקים עדיין צריכים להתגבר על מחסומים רבים. מר דאם דה תאי, סגן מנכ"ל HDBank, הצביע על האתגרים ביישום בינה מלאכותית והדגיש: ראשית, דיוק ואמינות הנתונים הם גורמים מרכזיים הקובעים את איכות פלט המערכת. שנית, דרישות האבטחה תמיד עומדות בראש סדר העדיפויות, מכיוון שבנקים מנהלים כמויות גדולות של נתונים פיננסיים ומידע אישי רגיש. בנוסף, יש צורך גם בהקמת מנגנון ממשל ובקרה על פעולות בינה מלאכותית כדי להגביל את הסיכון לטעויות. נציג HDBank אמר כי בהתחשב בדעה שפיתוח טכנולוגיה חייב להיות קשור לאחריות, וכי החלטות חשובות כמו אישור אשראי או הלוואה עדיין דורשות פיקוח אנושי.

לדברי גב' טאנג טי הא ין, מנהלת מדעי הנתונים בחברת המניות המשותפת לשירותי מובייל מקוונים (MoMo), יש לגשת ליישום של בינה מלאכותית מנקודת מבט אתית. בינה מלאכותית בתחום הפיננסים מביאה עמה יתרונות רבים אך טומנת בחובה גם סיכון פוטנציאלי להטיה ולטעויות. כדי להגיב, MoMo בנתה 5 עקרונות ליבה של אתיקה של בינה מלאכותית, בהם מתמקדים באדם, יחד עם עקרונות ההגינות, הגנת הפרטיות, השקיפות והאחריות. MoMo מבצעת ביקורת קבועה על מודלים של ניקוד אשראי כדי לזהות שגיאות ומתכננת מערכת שיכולה להסביר החלטות למשתמשים. החברה בנתה תהליך ממשל הכולל ניהול סיכונים, פיקוח אנושי וניטור מתמשך לאחר הפריסה.

לדברי מומחים, פריסת בינה מלאכותית במגזר הפיננסי והבנקאי תדרוש ממשל ואבטחה מחמירים. אם לא יבוצע פיקוח טוב על המודלים, הם עלולים ליצור הטיה, לגרום לחוסר אמון ולסיכונים משפטיים. להיפך, אם תיושם באחריות, בינה מלאכותית תהפוך לפלטפורמה לקידום פיתוח בנקאות דיגיטלית תוך שיפור חוויית הלקוח.

בינה מלאכותית מעצבת מחדש את ענף הבנקאות והפיננסים, אך הדרך קדימה תלויה באופן שבו היא תיושם. בעזרת אסטרטגיית השקעה ארוכת טווח בטכנולוגיה, נתונים ואנשים, יחד עם מסגרות אתיות ברורות, בינה מלאכותית יכולה להפוך למניע צמיחה בר-קיימא עבור בנקים ועסקים פיננסיים בווייטנאם.

שעבוד ביץ'

מקור: https://nhandan.vn/tri-tue-nhan-tao-lam-moi-ngan-hang-post914911.html