By | October 9, 2021

Ringkasan Peluru:

R. Bhattacharya

• Organisasi keuangan menggunakan kecerdasan buatan (AI) dalam berbagai cara, termasuk untuk meningkatkan layanan, lebih memahami pelanggan, mengukur risiko dan memprediksi pergerakan pasar, dan mempercepat pemrosesan klaim.

• Hasil terbaru dari survei ICT Customer Insight GlobalData 2021 mengungkapkan bahwa antara 25-27% pengeluaran digital oleh perusahaan di bidang keuangan akan digunakan untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Selama bertahun-tahun industri keuangan, yang mencakup organisasi dalam layanan keuangan, asuransi, dan perbankan, telah menjadi pengadopsi AI yang kuat. Organisasi keuangan adalah AI dalam berbagai cara, termasuk untuk meningkatkan layanan, lebih memahami pelanggan, mengukur risiko dan memprediksi pergerakan pasar, dan mempercepat pemrosesan klaim. Misalnya, chatbots dan pemrosesan bahasa alami (NLP) membantu dengan dukungan pelanggan, pengenalan karakter optik (OCR) membantu penyerapan informasi dari dokumen, visi komputer menganalisis gambar dan video untuk mempercepat pemrosesan klaim, dan model pembelajaran mesin (ML) menilai risiko, mendeteksi penipuan, dan membantu menentukan peringkat dan harga.

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, hasil terbaru dari survei ICT Customer Insight GlobalData 2021 mengungkapkan bahwa antara 25-27% pengeluaran digital oleh perusahaan di bidang keuangan akan digunakan untuk AI dan ML.

Gambar 1
Menariknya, survei GlobalData menunjukkan bahwa porsi anggaran yang dialokasikan untuk teknologi yang mengganggu sedikit lebih tinggi untuk organisasi keuangan kecil daripada untuk bisnis terbesar, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Namun, distribusi pengeluaran antar teknologi kurang lebih sama, dengan 25-27% pengeluaran teknologi yang mengganggu ke AI di seluruh perusahaan dari semua ukuran. Gambar 2

Pengambilan kunci dari hasil survei ini adalah bahwa platform AI perlu menawarkan alat dan kemampuan untuk khalayak luas, termasuk perusahaan yang mampu mempekerjakan pakar AI internal, serta organisasi yang mengandalkan spesialis non-AI untuk menggabungkan AI-driven. fitur ke dalam aplikasi. Amazon mengambil pendekatan ini dengan platform AI-nya. Ini menawarkan kerangka kerja dan infrastruktur ML untuk praktisi ahli, Amazon SageMaker untuk ilmuwan data, dan Layanan AI (seperti Amazon Lex dan Polly untuk alat obrolan, Pemahaman untuk NLP, Textract untuk mencerna dokumen, dan Pengenalan untuk memproses gambar) untuk non-spesialis.

Menawarkan segudang kemampuan menambah kerumitan bagi penyedia platform; lebih jauh lagi, ini membutuhkan investasi di berbagai tingkatan. Namun, seperti yang ditunjukkan oleh hasil survei, satu ukuran tidak cocok untuk semua, bahkan dalam industri vertikal yang sama. Dan terkadang organisasi yang lebih kecillah yang menunjukkan kecenderungan lebih besar untuk merangkul teknologi baru. Menyediakan platform komprehensif yang cukup luas untuk memungkinkan organisasi berkembang secara mulus dari layanan AI hingga mengembangkan model ML mereka sendiri adalah kunci untuk merampingkan pengalaman pengguna dan memastikan loyalitas pelanggan.