用安全技术推动 BFSI 是未来
已发表: 2020-11-07麦肯锡报告称，在 BFSI 中采用技术可以将运营成本降低 30-40%
具有工作流程自动化的 API 主导的验证技术可以帮助根据监管需求实时验证个人，让团队更专注于增值
BFSI 尤其是银行业的动态监管环境一直困扰着风险管理团队
BFSI 部门通常在“无缝和数字化客户入职”的概念上苦苦挣扎，因为担心欺诈和监管失误可能会招致巨额罚款。
大流行后，BFSI 行业的数字化采用呈上升趋势，考虑到该行业的落后行为以及金融产品的复杂性、高风险和监管性质，这种趋势可能不会发生。 根据麦肯锡的说法，在 BFSI 中采用技术可以将运营成本降低 30-40%。
在某种程度上，BFSI 的技术正在帮助设计以客户为中心的合规、成本友好和防风险的旅程。 BFSI 银行、保险、证券和金融服务的细分市场针对不同类型的技术有不同的用例。 例如，机器人回答的查询以获得信用。
简化合规性的技术
BFSI 尤其是银行业的动态监管环境一直困扰着风险管理团队。 技术创新是改善交易监控、减少误报和降低移动风险的关键。 通过自动化简化现有流程，可以使入职活动变得顺畅并创造新的增长途径。 具有工作流程自动化的 API 主导的验证技术可以帮助根据监管需求实时验证个人，让团队更加专注于增值。 这些流程可以在 AuthBridge 等监管科技的帮助下轻松集成和修改，以降低欺诈风险、控制成本并提高流程效率。
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通过非接触式和无纸化旅程促进在线 KYC 的技术
考虑到技术在重塑 KYC 中的作用，今年早些时候推出了符合 RBI 的视频 KYC 或 VCIP。 许多国家已经在探索人工智能在数字 KYC 中的力量，印度也准备效仿。 许多金融机构已尝试最大限度地数字化申请流程，以减少人工工作并在详细信息不正确的情况下支持呼叫。
- 基于 OCR 从 PoI 和 PoA 中提取数据，结合基于 API 的 ID 号、姓名、地址和其他详细信息验证，确保在申请流程的一开始就发现欺诈行为，并且不会浪费资源评估非真正的潜在客户。
- 人工智能面部识别有助于检查身份中的人和申请人是否相同
- 基于视频的交互取代了执行人员连接以验证活体检测，RE 执行人员可以随时随地进行客户验证，以确保此人是他们所说的人。
所有这些都可以结合起来，通过 AI/ML 编程模型自动审核和应用程序以及视频交互，并且客户可以在家中舒适地以近 10 倍的速度上手。
在保险政策欺诈之前抓住死亡的技术
银行使用视频 KYC 技术来减少物理申请和验证流程，而保险则使用这种技术来捕捉常见的欺诈行为，例如以死者/垂死者的名义采取政策。 尽管保险申请早已数字化，但发行前验证的过程仍然需要执行人员进行物理连接，以收集文件、获取物理签名并单击客户照片。
但是，如果高管腐败并成为欺诈的工具怎么办？ VBIP 最近由 IRDA 引入，不仅简化了文档收集和验证过程，而且总而言之，基于手势的活体检测和面部识别的 AI 驱动的活体检查，以及用于远程健康检查的视频 PD，绝对可以达到以下目的：在保单案件之前解决死亡问题并将欺诈问题扼杀在萌芽状态。
简化信用承保的技术
由于贷款违约的高风险，薄文件信贷客户一直是贷款机构担心的原因。 基于替代数据源的 AI/ML 驱动的数据模型可以帮助解决这个难题。 它可以创建潜在贷款申请人的 360 度档案，并帮助做出更明智、更快的批准/拒绝决策。 分析引擎可以通过分析大量非结构化和结构化数据（如租金支付、账单支付、心理分析、就业历史等）来帮助提高信贷部门的效率。
总而言之，人工智能、云、区块链、RPA 等技术对金融业来说已经变得非常宝贵。 从今天降低财务、声誉、不合规和身份欺诈的风险来看，它正在真正塑造客户体验。 但这种变化伴随着数据隐私的责任。 随着数字工作流程的发展，遵守 GDPR、IT ACT 2000 等数据隐私框架将在加强使用技术造福 BFSI 的论点方面发挥关键作用。