APPLICAZIONI PRATICHE

IA per le Banche

Soddisfare le richieste dei clienti e quelle relative alla compliance con maggiore velocità, precisione ed efficienza.

Le sfide di business

La modifica dei requisiti di conformità normativa e il cambiamento delle richieste dei clienti significano che la sopravvivenza di una banca dipende dalla sua capacità di ottenere informazioni rilevanti da tutti i dati disponibili. Infatti, l'uso efficiente ed efficace dei dati è fondamentale per affrontare molti problemi che le banche di oggi si trovano ad affrontare: combattere le frodi e i reati finanziari, gestire il rischio di credito e il rischio normativo, migliorare l'esperienza del cliente e generare capitale sufficiente. Una partnership tra uomo e macchina - in cui ciascuna aggiunge valore all'altra - è la più promettente per ottenere con successo la compliance e soddisfare le esigenze dei clienti. Ma sapere dove e come iniziare non è sempre facile.

L'utilizzo dell'IA

Dalla frode al rischio di credito passando per la customer experience, l'intelligenza artificiale (IA) può migliorare in velocità, accuratezza ed efficacia le capacità umane e tradursi in una banca più reattiva e più redditizia. Con le funzionalità IA di SAS puoi:

  • Trasformare la customer experience in customer engagement. Con gli strumenti di Intelligenza Artificiale integrati, è possibile integrare i dati da tutte le fonti, fornendo una visione accurata ed evolutiva del percorso del cliente. È quindi possibile ottimizzare i customer journey su tutti i canali per massimizzare il coinvolgimento e consentire il real-time decisioning.
  • Identificare rapidamente le transazioni fraudolente. Utilizza l'IA e le tecniche di machine learning per identificare quali tipi di transazioni bancarie sono suscettibili di essere fraudolente. Le tecniche di IA, tra cui il machine learning adattivo e gli agenti intelligenti non supervisionati, possono prevedere le transazioni fraudolente in tempo reale (e ridurre i falsi positivi) sulla base di cambiamenti e incoerenze nei modelli di comportamento dei clienti. La riduzione dei falsi positivi aumenta la soddisfazione dei clienti, protegge le entrate e riduce i costi.
  • Adottare politiche di credit scoring rapide e accurate. Quando un potenziale cliente richiede un prestito o una carta di credito, utilizza l'IA e le tecniche di machine learning per analizzare fonti di dati alternative (come i pagamenti delle utenze, l'utilizzo del telefono cellulare e l'attività dei messaggi di testo) per migliorare l'accuratezza del rating del prestito e dare ai buoni clienti un accesso più rapido al credito, con l'utilizzo del real-time decisioning.

Perché SAS?

In qualità di leader negli advanced analytics, SAS sostiene l'applicazione degli analytics a tutti i dati che hanno il potenziale per produrre informazioni di valore. Ecco perché abbiamo integrato le capacità di IA nel nostro software (dalla potente piattaforma SAS, alle soluzioni create su misura per le esigenze del banking). SAS offre capacità di IA aperte, affidabili, scalabili e sostenibili che possono aiutare le banche di tutte le dimensioni a raggiungere la crescita, la redditività e la compliance. Per oltre 40 anni, SAS ha fornito un valore costante al settore bancario, e più di 3.500 istituzioni finanziarie in tutto il mondo hanno scelto SAS per ottenere THE POWER TO KNOW®.

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