- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (79)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
Kdy budeme moci nakupovat úsměvem?
Vyuití biometrických technologií ve finančních slubách
Podle analýzy společnosti Accenture pouívá na 40 % českých finančních institucí nejrůznějí biometrická data. Nejvíce, a to 33 % umoňuje pouívat biometrické digitální podpisy. Pouze 7 % pak nabízí funkce rozpoznávání obličeje a 13 % hlasovou biometrii. Bankovní sektor je tradičně velmi konzervativní a mnoho institucí na této hodnotě stále staví. Tlak nebankovních institucí a poadavky zákazníků vak nutí celé odvětví, aby přijalo nejnovějí technologie a co nejlépe je vyuilo ke svému rozvoji.

Technologie rozpoznávání obličeje a hlasu ji pomáhá finančním institucím přilákat nové zákazníky po celém světě a zlepit jejich zákaznickou zkuenost. Ná tým v České republice analyzoval míru vyuití nejmodernějích technologií, zejména rozpoznávání obličeje a hlasu finančními institucemi, aby zjistil, jak na tom český finanční sektor v tomto ohledu je, říká Karel Kotoun, konzultant a strategický manaer společnosti Accenture v oblasti finančních slueb.Nová úroveň zákaznické zkuenosti
Finanční instituce po celém světě se snaí dohnat závod s fintechy jako je Revolut, WeChatPay či Alipay. Zavádějí nová řeení, jako je rozpoznávání obličeje a hlasu, protoe cítí příleitost nabídnout zcela novou úroveň uivatelské zkuenosti. Právě ta toti můe přilákat nové zákazníky umonit komunikaci s bankou kdykoli a kdekoli, ihned a jednodue. Kromě toho jsou inovace rozhodující pro to, aby tradiční instituce mohly konkurovat ji zmíněným fintechům, které získávají stále více zákazníků díky jednoduchosti dosaené právě pomocí aplikované biometrie.
S neustálým nárůstem digitální interakce s bankami se uivatelská zkuenost stále více dostává do popředí. Fintechy pomalu přetváří své digitální aplikace tak, aby nabídly lepí a intuitivnějí uivatelské prostředí. Proto pouití sofistikovaných řeení zaloených na technologii rozpoznávání tváře a hlasu můe zlepit zákaznickou zkuenost a vztah finanční instituce se zákazníkem.
Není to daleká budoucnost, děje se to právě teď
První platbu potvrzenou na základě rozpoznání obličeje provedla jedna z čínských fintechových firem ji v roce 2017 a první aplikace rozpoznávání hlasu pouité pro účely péče o zákazníky dokonce ji v roce 2016. Od té doby pouívá asijský trh biometrické metody mnoha způsoby. Například japonská banka implementuje umělou inteligenci při rozpoznávání obličeje k identifikaci zákazníka u bankomatu.
Na evropském trhu byly některé případy pouití hlasových asistentů zahájeny ji v roce 2014 v Nizozemsku za pomoci Voice Assistant Inge. Aktuální příklad pouití lze nalézt na Slovensku, kde místní banka zavedla technologii rozpoznávání obličeje v procesu online onboardingu, a to pouze ve třech krocích. Zákazník při ověření pořídí fotografii svého dokladu a poté selfie. Algoritmus pak vyhodnotí, zda se jedná o tuté osobu jako na dokladu. Pomocí tohoto nového digitálního řeení bylo v dané bance otevřeno a 30 % nových účtů.
Specifické monosti pouití
Monosti vyuití rozpoznávání hlasu a obličeje v oblasti bankovních slueb jsou iroké. V rámci naí studie jsme proto připravili přehled různých typů slueb, ve kterých lze tyto technologie pouít, říká Karel Kotoun.
Zde uvádíme několik konkrétních příkladů:
Hlas/tvář
- Ověřování totonosti při onboardingu. Ověření identity se provádí vytvořením selfie z různých úhlů a autorizací pomocí reprodukování na obrazovce zobrazených číslic.
- Podpis smlouvy na dálku. Podepsat smlouvu lze pomocí ověření tváře nebo hlasu na chytrém telefonu, notebooku nebo PC.
Tvář
- Výběr peněz z bankomatu. Bankomat identifikuje tvář zákazníka při kadém výběru peněz. Ověření pak probíhá pomocí identifikace otisku prstů nebo zadáním PIN.
- Přizpůsobení pobočky. Podle aktuální cílové skupiny zákazníků na pobočce se přizpůsobí bannery, světelná atmosféra, vůně i hudba. A to tak, aby se tam právě oni cítili co nejlépe. Kdy si zákazník domluví na poboče schůzku s bankovním poradcem, jeho osobní karta se poradci automaticky otevře na obrazovce.
- Platba úsměvem. Ověření online platby proběhne pomocí úsměvu na selfie, o které je zákazník poádán po provedení platby z počítače / notebooku nebo smartphonu.
- Platba identifikací obličeje v obchodech. Pokud je zákazník v obchodu s potravinami a chystá se platit na samoobsluném automatu s nainstalovanou kamerou, ten jej identifikuje, ověří identitu a ihned provede platbu.
- Digitální recepce. Zákazník je při vstupu do pobočky pomocí identifikace obličeje rozpoznán digitální recepcí. Speciální software zkontroluje, zda má zákazník domluvenou schůzku. A pokud ne, můe si zde vybrat oblast problému, bankovní poradce je předem informován a automaticky se zobrazí zákaznická karta přicházejícího klienta.
Hlas
- Identifikace zákazníka v call centrech. Před spojením s operátorem proběhne automatická identifikace zákazníka, který přečte kód na obrazovce.
- Virtuální asistent. Virtuální pomocník rozpozná téma hovoru a provede klienta řeením problému nebo pole odkaz na stránku, kde řeení najde.
- Hlasové ovládání. Prostřednictvím hlasového asistenta můe zákazník provádět bankovní příkazy nebo dalí úkony, či poslouchat načtené bankovní zprávy.
Zejména čínské fintechy jsou velmi inovativní a asijský trh pouívá biometrické metody mnoha způsoby. Například ji zde existují příklady pouití při onboardingu klientů, výběrech z bankomatů či při nákupech. Český bankovní sektor byl dlouhou dobu naopak velmi konzervativní, avak tlak nebankovních institucí a explicitní poadavky zákazníků jej nutí k inovacím. Na pořad dne tedy přichází aktuální otázka: Jak dlouho budeme čekat na pouití nejpokročilejích metod po vzoru asijských zemí? Stále čekáme, ale změna je ji na dohled.




















