“우리는 화재 커프의 위대한 노예도 끔찍한 주인이라는 AI를 가지고 있습니다.”
이 인용문은 금융 서비스에서 인공 지능 (AI)에 관한 대화를 매우 완전히 완전히 구성합니다. 불처럼, 그것은 그 자체로 구제책이 아닙니다. 유능합니다.
인간의 판단, 토지 수준의 경험 및 실제 복잡성에 대한 깊은 이해가 연결될 때, 그것은 변형 적 결과를 강화할 수 있습니다. 이 균형이 없으면 쉽게 원치 않는 결과를 초래할 수 있습니다 (저녁 식사 대신 오두막을 태우는 것을 생각하십시오).
인구가 거대한 인도에서는 규제 환경이 엄격하며 AI의 금융 서비스 가능성과 함께 문화 및 경제적 다양성이 놀랍습니다. 은행 및 금융 서비스에 대한 전통적인 접근 방식은 종종 그러한 환경에서 효과적으로 확장되기 위해 고군분투하고 있습니다.
인도 BFSI에서의 AI의 성공은 정교함이 아니라 포함에 의해 정의되지 않을 것입니다. 우리와 같은 다양한 나라에서는 정보가 포함되지 않으면 지능적이지 않습니다.
AI 및 인도 은행 환경
인도의 은행 및 금융 서비스 산업은 역사적으로 두 가지 경쟁력에 의해 형성되었습니다.
- 혼입 – 수백만 명의 무의식적이고 은행이 많은 개인을 접을 수 있도록하십시오.
- 위험 및 규제 – 이러한 대규모 인구 서비스 시스템에 대한 안정성과 신뢰를 보장합니다.
AI는이 방정식의 양쪽에 영향을 미치기 시작했습니다.
한편으로, 금융 기관은 농촌 및 반 도시인 인도의 경찰 서비스를 확장 할 수있게 해주었다. 반면에, 은행은 수동 프로세스가 절대 유지할 수 없다는 근거로 사기, 규정 준수 및 신용 위험을 관리하는 데 도움이되고 있습니다 (음주 팀 음료 수).
1. 신용 및 금융 : 담보에서 이동
전통적으로 인도의 대출은 담보 및 긴 문서에 크게 의존합니다. 이것은 종종 전통적인 신용 이력이 부족한 사회-미학 기업가, 소규모 쇼핑객 및 공연 경제 노동자의 많은 부분을 허용합니다.
AI는 소규모 소매 업체의 디지털 결제 행동, GST 신고, 유틸리티 지불 및 발자국 트렌드와 같은 대체 데이터를 분석하여이를 대체하는 데 도움을줍니다. 예를 들어, 핀 테크 대출 기관은 이제 대출을 연장 할 수 있습니다. 레이 UPI 거래 기록을 기반으로 소유자와 고객을 저장하는 것은 과거에 놀라운 일입니다.
비스킷 패킷을 판매하는 데 사용되는 동일한 QR 코드는 이제 공식적인 Pacharic 크레딧의 관문이 될 수 있습니다. 현지 은행 관리자가 토지, 금이 있고 고려할 세 가지 형태를 더 채우는 경우에만 대출을 허용하는 시대에 큰 변화입니다.
2. 부정 행위와 준수 : 나쁜 배우 앞에 살고 있습니다.
인도의 디지털 결제 생태계는 세계적 수준의 사기 목표입니다. 전통적인 규칙 기반 모니터링 시스템은 종종 많은 허위 부의 깃발을 표시하거나 MER을 채우는 위협을 놓치게됩니다.
AI 모델 Dells, 특히 ML (Machine Learning) 활용 (ML)은 은행이 실시간으로 의심스러운 패턴을 찾는 데 도움이됩니다. 비정상적인 로그인 GUIN 행동을 식별하는 것부터 국경 간 거래 모니터링에 이르기까지 AI 준수 팀은 팀을보다 효과적이고 자신감있게 만들고 있습니다. 소비자에게는 안전한 디지털 경험으로 해석됩니다.
3. 고객의 경험 : 규모에 대한 대인 화
수백만 명의 소비자와 함께 인도에는 두 번의 경제 여행이 없습니다. 밀레니엄 세대의 도시 전문가는 원활한 디지털 우선 경험을 가질 것으로 예상되는 반면, 비하르의 농부는 간단한 언어 인터페이스가 필요할 수 있습니다.
AI는 규모에서 과다 분명화를 가능하게합니다. NLP (Natural Language Processing)가 운영하는 챗봇은 현재 지역 언어로 수백만 건의 고객 질문을 관리하고 있습니다.
결과 : 더 높은 소비자에 대한 만족, 서비스 비용이 적고 의미있는 참여. 그리고 네, 구형 IVR 시스템과 달리이 챗봇은 당신을 누르지 않습니다. ‘1 명의 영어’ 당신을 잘못된 섹션으로 옮기기 전에 10 번.
4. 상인 지불 : 수락에서 역량으로
BFSI 플레이어의 경우 디지털 결제 수락은 초기 라인이었습니다. 실질적인 기회는 AI가 트랜잭션 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 은행과 지불 제공 업체가 규모로 트레이더에게 현명하고 개인 솔루션을 제공 할 수 있도록하는 방법입니다.
최대 판매 시간 또는 빠르게 움직이는 SQ와 같은 상업용 비즈니스 통찰력으로 AI 기반 지불 플랫폼 BFSI 조직은 비활성 프로세서 대신 활성 성장 파트너가되도록 돕고 있습니다.
결제 데이터의 이점을 통해 은행은 참조의 교차 판매를 가능하게하거나 재고 관리 도구와 같은 가치 상승 서비스를 추천하거나 필요할 때 NYLINE 스토어 솔루션을 저장할 수 있습니다. 이는 가맹점 끈적임을 향상시킬뿐만 아니라 BFSI 플레이어의 새로운 수익 추세를 삭감합니다.
(토지) 현실 점검
그러나 그의 모든 약속에 대해 AI는은 총알이 아닙니다.
알고리즘은 데이터 및 가정만큼이나 우수합니다. 인도에서는 데이터의 품질을 이용할 수 있고 인간 행동이 예측할 수 없을 수 있으며 토지 경험은 매우 중요합니다.
AI 기능을 소비자의 토지, 시장 및 규칙에 대한 이해와 결합한 은행 및 핀타 치는 가치의 가치를 해제했습니다. 잘 훈련 된 GPS로 생각하십시오 : 지시를주기에 좋지만, 고속도로가 결혼 행렬에 의해 차단 될 때 현지 Shortc 딸랑이를 아는 사람이 여전히 필요합니다.
AI India의 다음 도약 순간입니까?
Upi와 함께 인도는 세계에 점프가 어떻게 작동하는지 보여주었습니다. 적절한 규제 경비원, 도덕 안전 및 산업 협력을 통해 AI는 우리를 도울 수 있습니다.
- 금융 주류에 수백만을 더 가져옵니다
- 사기 및 규정 준수를위한 전 세계적으로 벤치 마크 솔루션을 만듭니다
- 대인 관계 금융 여행을 만드십시오
우리 가이 권리를 발견한다면, 몇 년 안에 서방의 규제 당국은 말할 것입니다. “인도가 한 일을 복사합시다.”
AI는 더 이상 금융 서비스에서 미래의 아이디어가 아닙니다. 여기에 이미 나타나는 결정, 프로세스 및 경험을 형성합니다. 그러나 실제 확률은 앞서 있습니다.
AI는 인도와 같은 광범위하고 다양하며 복잡한 국가의 경우 추가 개혁뿐만 아니라 금융 서비스 규칙을 쓸 수있는 기회를 제공합니다. 도전과 기회는 화재와 같은 강력한 도구를 운영하는 것입니다.
UPI 지불이 혁명이라면 AI는 향후 수십 년 동안 인도 BFSI를 다시 정의한 순간이 될 수 있습니다.
Raman Khanduja는 HDFC Bank, PayPal Ventures 및 British International Investments의 Fintack 스타트 업, 공동 창립자 및 CEO입니다. 인도, 아프리카 및 중동의 은행 및 대출 기관에 상업적 지불 서비스를 제공합니다.
(면책 조항 :이 기사에서 표현 된 의견과 의견은 저자이며 귀하의 견해를 반영 할 필요는 없습니다.)
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Teja Lale에 의해 편집되었습니다
