Már csak ez segíthet a magyar bankokon: nemcsak az ügyfelek miatt, saját érdekükben is lépniük kell

A hitelkockázat-átalakítás jelentősége és a mesterséges intelligencia szerepe (The Value of Credit Risk Transformations and the Role of AI) című tanulmány egy globális felmérést vett alapul, amelyet körülbelül 300, a bankszektorban dolgozó kockázatkezelési szakember körében végeztek. A kutatásból kiderül, hogy a hitelkockázat-átalakítás (CRT) jelenti a legfontosabb kihívást a bankok számára a saját maguk újradefiniálása érdekében és a versenyelőny biztosításában. A CRT-k során felmerülő gyorsaság, alkalmazási kör és feladatmennyiség felülmúlta az iparági tapasztalatokat, de a felmérést készítők várakozásait is.

• Alapvető fejlődés. A hitelkockázati szakemberek 79%-a közepes vagy magas prioritású tényezőként kezeli a CRT-t a banki ágazaton belüli egyéb szervezeti transzformációkhoz képest.
• Maximális sebesség és prioritás. A résztvevők több mint fele (55%) arra számít, hogy vállalkozása két éven belül befejezi az átalakítást – mindez a jelentés szerint egy felgyorsult tempó az általában gyakorlatias és óvatos bankok esetében.
• Gyorsabb, okosabb döntések. Csaknem háromnegyedük (72%) a hitelezési döntéshozatal optimalizálását jelölte meg a CRT fő üzleti céljaként.

Az intelligensebb, „figitális” jövő építése analitikával

A digitalizációba vetett ígéretek megvalósítása a COVID-19 után kulcsfontosságúvá vált számtalan ágazat számára, és ez alól a bankszektor sem kivétel. Sok iparágtól eltérően azonban a megkérdezett kockázati szakemberek 52%-a valóban „figitális” banki környezetet vízionál: egy olyan jövőt, amelyben virtuális és valós érintkezési pontok egyaránt léteznek a fogyasztók számára.

A kifinomult analitika, a gépi tanulás és az automatizálás használata kiemelt jelentőséggel bír a jövő bankjainak kialakításában, mivel ezek olyan hasznosítható tudást és adatmennyiséget biztosítanak, amelyre egy „figitális” világ épülhet. Bár az említett a technológiák bevezetése elkerülhetetlen, a megkérdezett kockázati elemzők kifejezték, hogy szervezeteik még nem küzdötték le a tanulási nehézségeket a CRT területén történő alkalmazással kapcsolatban. A transzformációs folyamat során a legnagyobb kihívást jelentő területeknek az alábbiakat jelölték meg:

• fejlett analitika, beleértve a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást (48%),
• automatizálás és folyamatracionalizálás (47%),
• az ügyféladatok hatékonyabb kezelése (45%).

A tanulmányból többek közt az is kiderült, hogy a megkérdezett szervezetek több mint fele már alkalmazza a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást, vagy tervezi bevezetni a használatát a 2023-as évben. A felmérésben résztvevők szerint ezeket a technológiákat jelenleg leggyakrabban a feldolgozás automatizálására (62%), a finomításra (58%) és a hitelminősítésre (58%) használják.

„A fejlett analitika ismerete és hatékony alkalmazása elengedhetetlen ahhoz, hogy a bankok teljes mértékben ki tudják használni a hitelkockázati átalakításokban rejlő lehetőségeket” – mondta Zeynep Salman, a SAS kockázati döntéshozatalért felelős, EMEA-régiós vezetője.

„A kockázatkezeléssel foglalkozó szakemberek szervezeti átalakításai során a most még akadályt jelentő technológiák a bankok és a fogyasztók számára hamar egy gyorsabb, intelligensebb és könnyebben elérhető jövő építőköveivé válnak.”