【智慧銀行】數據分析 如何推動香港智慧銀行發展?

科技 09:00 2020/06/22

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香港銀行及金融業正逐步實現數碼轉型,去年獲金管局發牌的8間虛擬銀行,預計在今年上半年全面投入市場服務。

同時,業界亦進一步落實第二階段開放應用程式介面(API),以緊貼本地市場對智慧銀行服務的需求。據調查顯示,每兩位香港人中就有一個有興趣開設虛擬銀行帳戶,而另一調查中則有51%本地受訪者表示,願意為獲取更完善的銀行服務而共享個人數據。

隨著本地市場對個人及綜合數碼化銀行服務的需求日趨殷切,愈來愈多的銀行、金融科技公司及第三方服務供應商(TSP)於制訂業務營運策略時應用人工智能(AI)技術,如機器學習(Machine Learning)、進階分析(Advanced Analytics)、自然語言處理(Natural Language Processing)等,優化整體服務及管理,盡享銀行業數碼化所帶來的效益。

善用AI  提升客戶體驗  
大部份金融科技公司已採用相關AI技術,綜合內部客戶資料及外來數據,如客戶檔案、交易紀錄及其他相關銀行活動等,了解客戶行為、喜好與服務需求,提供個人化產品推薦。而透過開放API,可讓銀行把以往封閉式管理的產品及客戶數據與TSP共享,從而提升客戶體驗,促進競爭,帶來更多元化及個人化的產品與服務。

大數據分析  維持成本效益 
虛擬銀行作爲推動銀行業數碼化的催化劑,採用大數據分析,爲客戶提供高度個人化及自動化的服務,同時維持成本效益。利用自然語言處理及語音識別等自動化解決方案,能夠協助處理認知過程,如閱讀文檔或收聽錄音等,簡化業務流程,同時作出更精確的預測,減低營運成本及錯誤的機會。
  
分析市況  優化內部控制
AI技術利用客戶交易與信用記錄、市場趨勢等數據,簡化整體危機管理過程,配合開放API TSP共享客戶數據,建立非傳統風險模型,助銀行打擊詐騙活動。以Krungsri Consumer為例,該銀行便使用了SAS Fraud Management,透過進階分析機器學習,實時監控信用卡交易中的可疑行為。若客戶進行高風險交易時超過特定交易額,程式便會自動進行審查,甚至有機會拒絕有關交易。 此程式把欺詐檢測率提高達35%,並將誤報率降低至18%。

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其他新興技術為銀行業帶來效益的同時,在應用方面仍面對不少障礙,尤其在個人資料保障管制。現時,由於開放數據量不足,加上在客戶數據收集、共享和使用所導致的隱私問題,令用於訓練及AI模型驗證的高質量數據甚為缺乏。因此,要進一步利用科技推動本地銀行及金融業發展,銀行及金融機構必需制定更完善的數據監管政策,才能在數碼時代充分把握當中優勢及機遇。 

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撰文 : 鄭國強 SAS香港總經理 

欄名 : Smart World

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