KI (Kunstmatige Intelligentie), ML (Machine Learning) en RPA (Robotic Process Automation) werden dankzij hun hoog scifi-gehalte tot voor kort vooral geassocieerd met boeken en films. AR (Augmented Reality) en VR (Virtual Reality) verworven op hun beurt naamsbekendheid dankzij games en de entertainmentindustrie.
En dan zijn er ook nog de virtuele assistenten die via tekst en spraak met gebruikers communiceren en zo steeds meer huizen en auto’s binnensluipen uit naam van de grootste technologiebedrijven zoals Apple, Google, Microsoft en Amazon. Financiële instellingen omarmen deze evolutie en duiken er volop in mee.
Oplossingen voor besluitvorming, fraudepreventie, procesautomatisering of nieuwe communicatiekanalen (chatbots, voice-assistenten, AR, VR) behoren dan ook tot de meest besproken mogelijkheden van KI voor financiële bedrijfsprocessen.
Populairste technologieën voor leningen
KI en Machine Learning kunnen zowel de kosten als de doorlooptijd bij het aanbieden van leningen beperken, twee van de grootste uitdagingen binnen de sector. Tegelijkertijd kunnen er nieuwe verkoopkanalen worden uitgebouwd aan de hand van mobiele technologieën, AR, VR of virtuele assistenten waardoor de klantervaring bij het aanvragen van een lening aanzienlijk zal verbeteren. Banken zien dan ook steeds meer potentieel in de ontwikkeling en implementatie van nieuwe technologieën, met name als antwoord op de groeiende concurrentie van FinTechs.
De mogelijke toepassingen van moderne technologieën in kredietprocessen zijn:
- Processen automatiseren en stroomlijnen
Machine Learning (ML) kan arbeidsintensieve taken vereenvoudigen die een groot aantal middelen en operationele teams vereisen voor het controleren van inkomsten, activa en verzekeringsdekking. De automatisering van handmatige en terugkerende taken die door mensen worden uitgevoerd, kan het kredietverleningsproces versnellen. Daarnaast stelt het managementteams ook in staat om een positievere en persoonlijkere consumentenervaring te bieden en zo meer business te genereren.
AI- en Ml-based systemen bieden steeds meer processen aan waarvoor geen speciale analyse door mensen nodig is en die volledig geautomatiseerd kunnen worden. Barclays, een Britse holdingmaatschappij en wereldwijde financiële dienstverlener die op alle continenten actief is, automatiseerde een aantal processen, zoals schuldanalyse en fraudecontrole, en won zo ongeveer 225 miljoen dollar waarde per jaar voor zekerheden als dekking van leningen.
Daarnaast kunnen procesondersteunende systemen op basis van KI en ML een adviserende rol spelen door de gebruiker (bankmedewerker of klant) te helpen bij het vinden van de oplossing die het beste past bij zijn behoeften en profiel. Zo kan het systeem op basis van specifieke klantgegevens bijvoorbeeld de beste financieringsmethode voorstellen voor een specifieke klantbehoefte.
- Fraudedetectie en risicobeheer
Een nauwkeurige en grondige analyse van de kredietwaardigheid – op basis van gegevens die de bank bezit, gegevens van externe bronnen (kredietbureaus, business intelligence bureaus) en sociale media. Een dergelijke analyse kan als basis of aanvulling worden gebruikt voor de rating- en scoring-modellen van banken.
Daarnaast kunnen algoritmes op basis van KI en ML het risico op witwaspraktijken en fraude minimaliseren door verdacht gedrag te detecteren van zowel klanten als werknemers.
- Virtuele klantenservice / nieuwe verkoopkanalen
Chatbots of voice-assistenten zijn niet alleen eenvoudige toepassingen die vooraf bepaalde vragen, de vaakst gestelde vragen, kunnen beantwoorden maar ook systemen die, op basis van gesprekken en interacties met gebruikers, leren om diensten op een hoger niveau aan te bieden in latere interacties. Dankzij deze tools is het mogelijk om het volledige kredietaanvraagformulier in te vullen aan de hand van een conversatie die lijkt op een natuurlijk gesprek.
Het gebruik van VR en AR maakt een niet-standaard presentatie van producten van bankpartners mogelijk via marktplaatsen. Dit kan de klantrelatie met een financiële instelling vereenvoudigen. Producten die op deze manier door de bank worden aangeboden, kunnen worden gecrediteerd, waardoor de bank ook hier de samenwerking met haar partners kan monetariseren.
Technologieën bij kredietverleningsprocessen
Hoe maakt Comarch gebruik van nieuwe technologieën bij kredietverleningsprocessen? Enkele voorbeelden:
Comarch Loan Origination ondersteunt een efficiënter beheer van het kredietrisico en verkort de tijd die nodig is om een lening te verstrekken. Het systeem automatiseert het werk van de klantadviseurs die het kredietverleningsproces overzien. Deze oplossing helpt banken bij het optimaliseren van het volledige kredietbeheertraject: leningsimulatie, controle van de aanvraag, analyse van de financiële situatie van klanten, besluitvorming en uitbetaling van fondsen.
Comarch AML is een KI-aangedreven software voor fraudedetectie. Deze oplossing werd specifiek ontworpen voor financiële instellingen die verplicht zijn om verdachte transacties te controleren, onderzoeken en rapporteren aan financiële regelgevende instanties. Dit systeem kan verbanden en overeenkomsten tussen gegevens herkennen en identificeren en, verderop in het proces, nieuwe anomalieën leren opsporen of specifieke gebeurtenissen classificeren en voorspellen.
Devra is een virtuele, stemgestuurde cloud assistant die financiële vragen kan beantwoorden die worden gesteld via eender welk kanaal: telefoon, Alexa, auto of Messenger, om er maar een paar te noemen. Devra is een soort digitaal equivalent van een financieel adviseur. Deze oplossing maakt gebruik van natural language processing-technologieën om spraak te herkennen en na te bootsen.
Comarch AR Loans is een mobiele applicatie die gebruikers helpt bij het vinden van hun droomhuis in hun buurt met behulp van Augmented Reality en daarvoor op een eenvoudige manier een hypotheek aan te vragen. De applicatie combineert de concepten van marktplaatsen en niet-bancaire diensten die financiële instellingen aanbieden aan retailers en kmo’s.
Dit artikel is gesponsord door Comarch.
