AI ในด้านการธนาคารจะช่วยเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้อย่างไร
วางตำแหน่งธนาคารของคุณให้เป็นผู้นำในปัจจุบันและอนาคตด้วย AI AI เชิงสร้างสรรค์ และตัวแทน AI ที่ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์และส่งมอบการแปลงข้อมูลด้วยความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความรวดเร็วที่มากขึ้น
กรณีการใช้งาน AI ในด้านการธนาคารมีอะไรบ้าง
รับมือกับการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงิน บริหารจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ และมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้าโดยใช้ AI โอกาสในการเพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิผลในความพยายามของมนุษย์นั้นไร้ขอบเขต และสามารถส่งผลให้ธนาคารมีนวัตกรรม คล่องตัว และทำกำไรได้มากขึ้น สำรวจโซลูชั่นขับเคลื่อนด้วย AI ที่ SAS นำเสนอเพื่อบริหารธนาคารในปัจจุบันและส่งมอบธนาคารแห่งอนาคต
ตัวแทน AI: การเปลี่ยนแปลงการตรวจจับและการจัดการการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงิน
การนำโซลูชั่น AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และ AI เชิงตัวแทนมาใช้ ไม่ว่าจะอย่างใดอย่างหนึ่งหรือใช้ร่วมกัน ก็สามารถเร่งความเร็ว ปรับขนาด และเพิ่มประสิทธิภาพขีดความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงินของธนาคารได้อย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการกรณีที่เกิดขึ้นและบรรเทาเหตุการณ์ได้ ช่วยให้สามารถประเมินสุขภาพและประสิทธิผลของกฎและรูปแบบการฉ้อโกงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เสริมสร้างการปฏิบัติตามกฎหมายป้องกันการฟอกเงิน (AML) และการรู้จักลูกค้า (KYC) และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านการสื่อสารที่ชัดเจนยิ่งขึ้นและการแก้ไขเหตุการณ์ได้เร็วขึ้น
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
- ผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุง
- การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- LLMs
- AI เชิงตัวแทน
AI ช่วยได้อย่างไร:
- ตรวจจับภัยคุกคามใหม่และที่กำลังเกิดขึ้นผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- ประเมินประสิทธิภาพและความสมบูรณ์ของกฎและแบบจำลองการฉ้อโกงที่มีอยู่
- สร้างกฎเกณฑ์อัตโนมัติและปรับแต่งแบบจำลองตามข้อมูลเรียลไทม์
- ปรับปรุงและทำให้กระบวนการ KYC และลำดับงานการออนบอร์ดลูกค้าเป็นระบบอัตโนมัติ
- ประสานงานการตอบสนองและการแก้ไขเหตุการณ์
- ปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้าและการแก้ไขปัญหา
- สนับสนุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้วยกระบวนการที่โปร่งใสและตรวจสอบได้
โมเดล AI ช่วยให้:
- การตรวจจับความผิดปกติและรูปแบบแบบเรียลไทม์
- การคัดแยกและตรวจสอบธุรกรรมที่ทำเครื่องหมายและการแจ้งเตือนอย่างรวดเร็ว
- การวิเคราะห์การแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการฉ้อโกง
- ลำดับงานการแก้ไขหรือการยกระดับวิธีการแก้กรณีและปัญหาอัตโนมัติ
- การตรวจสอบแบบจำลองอย่างต่อเนื่องและการปรับปรุงกฎแบบไดนามิก
- การตรวจสอบเอกสารและการให้คะแนนความเสี่ยงด้วยความช่วยเหลือของ AI ระหว่างการออนบอร์ด
- การสื่อสารกับลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุงและตอบสนองได้ดีขึ้น
- การตัดสินใจที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ พร้อมการตรวจสอบและการรายงานอย่างครบถ้วน
ตัวแทน AI: การปรับปรุงผลลัพธ์การตัดสินใจความเสี่ยงด้านสินเชื่อ
โซลูชั่น AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง LLM NLP และ AI เชิงตัวแทน ซึ่งนำไปใช้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือร่วมกัน ช่วยให้ธนาคารสามารถเพิ่มความแม่นยำ ความเร็ว และความสม่ำเสมอของการตัดสินใจความเสี่ยงด้านสินเชื่อได้อย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีเหล่านี้สนับสนุนการประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยให้สามารถตัดสินใจด้านสินเชื่อได้แบบเรียลไทม์ ลดภาระงานด้วยตนเอง และปรับปรุงทั้งการปฏิบัติตามข้อกำหนดและประสบการณ์ของลูกค้า ด้วยการใช้ข้อมูลที่ดีขึ้นและระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ สถาบันต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสินเชื่อ ปรับปรุงประสิทธิภาพของพอร์ตโฟลิโอ และเพิ่มการเข้าถึงสินเชื่อพร้อมทั้งบริหารจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- LLM (ขึ้นอยู่กับรูปแบบการใช้)
- AI เชิงตัวแทน (โอกาสใหม่ที่เกิดขึ้น)
- NLP
- AI ที่สามารถอธิบายได้
AI ช่วยได้อย่างไร:
- ประเมินความน่าเชื่อถือทางเครดิตของผู้กู้โดยใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- สร้างระบบการให้คะแนนเครดิตและการตัดสินใจกู้ยืมแบบอัตโนมัติ ตามแบบจำลองความเสี่ยงแบบไดนามิก
- ระบุสัญญาณเริ่มต้นของการเสื่อมถอยของสินเชื่อและความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ
- ปรับปรุงลำดับงานการรับลูกค้าใหม่และการอนุมัติเครดิตให้มีประสิทธิภาพ
- สนับสนุนการปรับวงเงินสินเชื่อและราคาสินเชื่อแบบเรียลไทม์
- ปรับปรุงความสม่ำเสมอและความโปร่งใสในการตัดสินใจให้สินเชื่อ
- ปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้วยแบบจำลองที่สามารถอธิบายและตรวจสอบได้
โมเดล AI ช่วยให้:
- การให้คะแนนเครดิตและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์โดยอิงจากข้อมูลอินพุตที่ครอบคลุม
- อัปเดตโมเดลไดนามิกโดยใช้ข้อมูลประสิทธิภาพและสัญญาณตลาด
- ตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้าและการติดตามบัญชีที่มีความเสี่ยง
- การวิเคราะห์เอกสารอัตโนมัติเพื่อยืนยันรายได้ ตัวตน และความน่าเชื่อถือทางเครดิต
- ลำดับงานอัจฉริยะสำหรับการจัดการข้อยกเว้นและการแทนที่นโยบาย
- การตัดสินใจด้านสินเชื่อที่โปร่งใสพร้อมเหตุผลที่ชัดเจนสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลและลูกค้า
- การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นผ่านการอนุมัติที่รวดเร็วยิ่งขึ้นและข้อเสนอที่ปรับแต่งได้
- การปรับปรุงโมเดลความเสี่ยงอย่างต่อเนื่องด้วยวงจรข้อเสนอแนะและการติดตามประสิทธิภาพ
ตัวแทน AI: จัดทำเอกสารแบบจำลองอัตโนมัติสำหรับการกำกับดูแลและการปฏิบัติตาม
การทำให้การจัดทำเอกสารประกอบการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแบบอัตโนมัติจะช่วยลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเอง เพิ่มความสม่ำเสมอ และช่วยให้มั่นใจได้ว่าการอัปเดตจะถูกบันทึกไว้อย่างถูกต้องตลอดวงจรชีวิตของแบบจำลอง แนวทางนี้ช่วยเสริมสร้างนโยบายการกำกับดูแล ปรับปรุงความโปร่งใส และสนับสนุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยทำให้การตรวจสอบง่ายขึ้นและทำให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองทั้งหมดจะถูกบันทึกในรูปแบบมาตรฐานและสามารถตรวจสอบได้
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- LLM (ขึ้นอยู่กับรูปแบบการใช้)
- GenAI
- AI เชิงตัวแทน (โอกาสใหม่ที่เกิดขึ้น)
- NLP
- AI ที่สามารถอธิบายได้
AI ช่วยได้อย่างไร:
- สร้างเอกสารสำหรับแต่ละขั้นตอนของวงจรชีวิตแบบจำลองโดยอัตโนมัติ
- ติดตามและบันทึกการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลอง รวมถึงที่มาของข้อมูล คุณลักษณะ และพารามิเตอร์
- สร้างสรุปเชิงโครงสร้างของพฤติกรรมแบบจำลอง ประสิทธิภาพการทำงาน และผลลัพธ์ในการตรวจสอบ
- สนับสนุนการตรวจสอบและกฎระเบียบที่รวดเร็วยิ่งขึ้นผ่านเอกสารที่สามารถค้นหาและอธิบายได้
- ปรับปรุงการติดตามแบบจำลองด้วยการอัปเดตแบบเรียลไทม์และลูปข้อเสนอแนะ
- จัดทำแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบและรายงานแบบภาพสำหรับผู้ตรวจสอบและทีมงานด้านความเสี่ยง
- รักษาการควบคุมเวอร์ชั่นและลดความไม่สอดคล้องกันระหว่างการปรับใช้แบบจำลอง
โมเดล AI ช่วยให้:
- เส้นทางการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงและการตัดสินใจของโมเดลแบบเรียลไทม์ที่สม่ำเสมอ
- การติดตามการอัปเดตเวอร์ชั่น ลำดับข้อมูล และข้อมูลเมตาแบบอัตโนมัติ
- การประสานงานเอกสารอัตโนมัติตามเป้าหมาย
- ลดการแตกตัวของแบบจำลองและปรับปรุงการมองเห็นทั่วทั้งระบบนิเวศของแบบจำลอง
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันระหว่างทีมวิทยาการข้อมูล ความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- การตรวจสอบแบบผสมผสานระหว่างความสามารถของมนุษย์และ AI เพื่อฝึกการตัดสินใจของโมเดลในช่วงเวลาต่างๆ
- การทำงานร่วมกันของหลายตัวแทนเพื่อการปฏิบัติตามอย่างต่อเนื่อง
- สรุปประสิทธิภาพของแบบจำลองที่โปร่งใสสำหรับลำดับงานการอนุมัติ
- เพิ่มความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไป
ข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์สถานการณ์สมมติ
ข้อมูลสังเคราะห์เป็นเทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัวซึ่งช่วยให้ธนาคารสามารถสร้างข้อมูลเทียมที่เลียนแบบข้อมูลจริงได้ สามารถนำไปใช้ได้ทั่วทั้งธนาคารเพื่อสนับสนุนกิจกรรมและโอกาสต่างๆ เช่น การตัดสินใจให้สินเชื่อได้แม่นยำยิ่งขึ้น การทดสอบอัลกอริธึมตรวจจับการทุจริต การปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ดีขึ้น หรือการสร้างแบบจำลองเหตุการณ์สำคัญ เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับความผันผวนของตลาดและสถานการณ์วิกฤตที่อาจเกิดขึ้นได้ดีขึ้น
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
- การบรรเทาความเสี่ยง
- ความคล่องตัวเพิ่มมากขึ้น
- ความยั่งยืนที่มากขึ้น
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- ข้อมูลสังเคราะห์
AI ช่วยได้อย่างไร:
ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยให้ธนาคารฝึกอบรมโมเดลสำหรับสถานการณ์ที่มีศักยภาพต่างๆ ได้ดีขึ้น ปรับปรุงการตัดสินใจด้านสินเชื่อ ปรับเปลี่ยนความสามารถในการจัดการและลดความเสี่ยง เข้าใจรูปแบบการฉ้อโกงต่างๆ ได้ดีขึ้น ประเมินผลกระทบต่อธุรกิจจากเหตุการณ์สำคัญ และสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น
โมเดล AI ช่วยให้:
ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยให้สามารถทดสอบและสร้างแบบจำลองโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูล หรือส่งผลกระทบต่อกิจกรรมทางธุรกิจในกระบวนการ
การแก้ไขข้อร้องเรียนของลูกค้า
การแก้ไขข้อร้องเรียนของลูกค้าถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของประสบการณ์ลูกค้าและความไว้วางใจต่อแบรนด์ โซลูชัน AI รวมถึง LLM GenAI การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์แพลตฟอร์ม ช่วยให้ธนาคารเร่งและปรับปรุงกระบวนการในการรับ ตีความ และตอบสนองต่อข้อร้องเรียน เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถช่วยเหลือปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานได้ โดยลดเวลาในการแก้ไขข้อร้องเรียนและมอบผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจมากขึ้นให้แก่ลูกค้า
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- LLMs
- GenAI
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- NLP
- AI ที่เชื่อถือได้
AI ช่วยได้อย่างไร:
- ทำความเข้าใจและจำแนกประเภทข้อร้องเรียนตามบริบทและความเร่งด่วน
- แนะนำคำตอบที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัว
- ดึงรายละเอียดจากการโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อลดความจำเป็นในการตรวจสอบกรณีด้วยตนเอง
- ช่วยให้การแก้ไขข้อร้องเรียนรวดเร็วและสอดคล้องกันมากขึ้นในทุกช่องทาง
- รักษาการปฏิบัติตามและความโปร่งใสด้วยข้อมูลเชิงลึกและบันทึกการตรวจสอบบัญชีที่สามารถอธิบายได้
- ลดอัตราการลดขนาดโดยการปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า
- สามารถแก้ไขปัญหาการร้องเรียนเล็กๆ น้อยๆ ของลูกค้าได้ด้วยตนเอง ช่วยให้พนักงานมีอิสระในการจัดการกับกรณีที่ท้าทายมากขึ้น
โมเดล AI ช่วยให้:
- การจำแนกประเภทข้อร้องเรียนและการดึงข้อมูลรายละเอียดกรณีที่เกี่ยวข้องอย่างแม่นยำ
- คำแนะนำการตอบสนองแบบเรียลไทม์
- ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการร้องเรียนเพื่อแจ้งการปรับปรุงการดำเนินงานหรือผลิตภัณฑ์
- การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การแก้ไขปัญหาในอนาคต
- ตรรกะที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ซึ่งสนับสนุนการตรวจสอบด้านกฎระเบียบและภายใน
- การควบคุมที่ได้รับการปรับปรุงเหนือลำดับงานการสื่อสาร
ธนาคารระดับโลกใช้ SAS® Viya® เพื่อลดเวลาในการจัดการข้อร้องเรียนของลูกค้าลง 20% – 40% และเพิ่มปริมาณข้อร้องเรียนที่มีการจัดการได้ 20% การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ส่งผลให้ต้นทุนโดยรวมลดลง 8% – 15%
ข้อเสนอที่ดีที่สุดถัดไป
วิเคราะห์พฤติกรรม ความชอบ และประวัติการซื้อของลูกค้า เพื่อมอบข้อเสนอเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มความพึงพอใจและยอดขาย SAS ที่บูรณาการกับ LLM ช่วยให้ธนาคารวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อมอบข้อเสนอที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ส่งผลให้แคมเปญข้อเสนอที่ดีที่สุดถัดไป (NBO) ประสบความสำเร็จมากขึ้น
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
- เพิ่มรายได้
- เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า
- ปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- GenAI ถูกใช้เพื่อให้คำตอบแบบกำหนดเองสำหรับแคมเปญต่างๆ ช่วยเพิ่มอัตราคอนเวอร์ชั่นและปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้บริหารดูแลลูกค้า
AI ช่วยได้อย่างไร:
- สร้างข้อความข้อเสนอและอีเมลที่กำหนดเองโดยอัตโนมัติ
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและปรับปรุงอัตราคอนเวอร์ชั่นด้วยการปรับแต่งแบบเจาะลึก
- เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าด้วยข้อเสนอที่เกี่ยวข้องตามแนวโน้มพฤติกรรมในอดีต
- รวมระบบการคัดกรองข้อเสนอโดยใช้ AI เพื่อส่งข้อเสนอเฉพาะบุคคล (NBO) ไปยังลูกค้า และใส่สิ่งนี้ไว้ในคำตอบด้วย
- จัดการกระบวนการตัดสินใจอย่างเต็มรูปแบบ
โมเดล AI ช่วยให้:
- การเน้นจุดสำคัญ ค่าผิดปกติ และอื่นๆ โดยอัตโนมัติ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่ช่วยจุดประกายให้เกิดแรงบันดาลใจในการดำเนินการ
- ระดับความโปร่งใสที่ช่วยให้ธนาคารสามารถควบคุมการสื่อสารได้มากขึ้น
- บันทึกการตรวจสอบบัญชีสำหรับการเลือกผลิตภัณฑ์และโซลูชั่น NBO สำหรับการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในวงจรชีวิตของโมเดลเพื่อติดตามการอัปเดตอย่างแม่นยำ
การวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของลูกค้า
ตอบสนองความต้องการเฉพาะตัวของแต่ละบุคคลด้วยการทำความเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของพวกเขาให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น AI ช่วยให้ธนาคารใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับแต่งคำแนะนำและโซลูชั่นทางการเงินส่วนบุคคลมากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าในขั้นตอนต่างๆ ของเส้นทางด้านการเงิน
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
- ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน
- ปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้า
- การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่มากขึ้น
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- GenAI สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรม คำอธิบายการโอนเงินทางธนาคาร และข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า
- LLMs รวบรวมความหมายและบริบทจากข้อมูลต้นทางขนาดใหญ่
AI ช่วยได้อย่างไร:
- การแบ่งเซกเมนต์ลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง
- คำแนะนำทางการเงินแบบเฉพาะบุคคล
- ปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
- รายได้และกำไรที่สูงขึ้น
โมเดล AI ช่วยให้:
- การเน้นจุดสำคัญ ค่าผิดปกติ และอื่นๆ โดยอัตโนมัติ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่ช่วยจุดประกายให้เกิดแรงบันดาลใจในการดำเนินการ
- ระดับความโปร่งใสที่ช่วยให้ธนาคารสามารถควบคุมการสื่อสารได้มากขึ้น
SAS ช่วยให้ธนาคารแห่งหนึ่งของออสเตรียเพิ่มยอดขายได้ 20% และบริการให้กับลูกค้าเป้าหมายได้ 10%
ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิผลการทำงานด้วย SAS AI
เราต้องการให้ลูกค้าสบายใจว่าสามารถติดต่อเราได้ และเราจะอยู่เคียงข้างพวกเขา การทำความเข้าใจลูกค้าและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการใช้เทคโนโลยี รวมถึง AI ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความมุ่งมั่นของเรา Osamu Hasegawa Director of the Artificial Intelligence Office Daiwa Securities
สำรวจกรณีการใช้งานธนาคารอื่นๆ ด้วยโซลูชัน AI
ตัวแทน AI
ปรับปรุงประสิทธิภาพ การตัดสินใจ และต้นทุนด้วยการใช้ AI เพื่อดำเนินการงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติและตัดสินใจอย่างรอบรู้
- ปรับปรุงกระบวนการดำเนินการขอสินเชื่อ
- ตรวจสอบธุรกรรมการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์
- ทำให้บริการและงานสนับสนุนลูกค้าเป็นระบบอัตโนมัติ
- ตรวจจับการฉ้อโกงในธุรกรรมแบบเรียลไทม์
- จัดการความเสี่ยงของกรณีการให้คะแนนเครดิตที่ละเอียดอ่อน
การสร้างแบบจำลอง AI
สร้างโปรแกรมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์คาดการณ์ผลลัพธ์และทำงานให้สำเร็จได้อย่างง่ายดายเพื่อเพิ่มผลผลิตและนวัตกรรม
- ตรวจจับรูปแบบธุรกรรมที่น่าสงสัย
- คาดการณ์ความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้
- การพยากรณ์พฤติกรรมการสูญเสียลูกค้า
- เซกเมนต์ลูกค้าสำหรับผลิตภัณฑ์ทางการเงินเป้าหมาย
- การพยากรณ์ความต้องการสภาพคล่องและบัฟเฟอร์เงินทุน
Digital Twin
นำทางความไม่แน่นอน – ทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ด้วยแบบจำลองดิจิทัลของระบบที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง
- จำลองประสบการณ์การเดินทางของลูกค้า
- เพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงเครือข่ายเครื่องถอนเงินอัตโนมัติและสาขา
- ทดสอบการเปลี่ยนแปลงระบบก่อนการปรับใช้จริง
- สร้างแบบจำลองเสมือนของระบบปฏิบัติการหลัก
- ตรวจสอบความเสี่ยงในการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์
คุณค่าของโซลูชั่น AI จาก SAS
แหล่งข้อมูลที่แนะนำเกี่ยวกับ AI ในการธนาคาร
SAS เป็นผู้นำด้านโซลูชั่น AI
SAS เป็นผู้นำใน Gartner® Magic Quadrant™ ประจำปี 2024 สำหรับสาขาวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
