银行业中的人工智能:用例和收益
逐渐在各行各业得到积极应用, 人工智能(AI)技术在金融领域迅速发展. 银行业中的人工智能打开了复杂解决方案的视野，提供了更高水平的投资回报率. 专家预测，到2030年，智能技术概念将为银行业节省高达1万亿美元.
在银行业战略性地实施人工智能可以带来显著的好处. 在DICEUS, 安博体育电竞在这个领域很有经验, 所以安博体育电竞决定分享安博体育电竞对人工智能工具如何在现代金融服务世界中盛行的看法.
银行业中的人工智能:发展的历史和现状
尽管人工智能现在已经很流行了, 它以这样或那样的形式存在了很长一段时间. 这个术语最初是在1956年由约翰·麦卡锡和马文·明斯基赞助的达特茅斯夏季人工智能研究项目(DSRPAI)中引入的.
二战后, 全球文书流动率急剧上升, 这需要自动化系统. 在20世纪60年代，研究集中在贝叶斯统计上，并被广泛应用于机器学习. 在70年代中期, 当政府对该领域的资助和兴趣消退时，“人工智能的冬天”开始了.
人工智能的炒作在1983年重新开始，当时英国政府的Alvi研究项目得到了军方的资助，目的是与日本的第五代项目竞争. 在20世纪80年代，超过三分之二的财富1000强公司开发了至少一个人工智能项目.
In 1982, 当詹姆斯·西蒙斯(James Simons)创立文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)时，人工智能在金融服务业留下了印记, 定量对冲基金. 截至2021年4月，其市值达到1650亿美元.
今天, 人工智能在银行业作为一个单独的安博体育电竞，被用来有效地识别欺诈和可疑交易, 实现更高的个性化, 以及提高客户信用评估, 网络安全, 全面的风险管理.
根据… OpenText调查, 80%的银行意识到人工智能的潜在好处, 75%的大型机构正在实施基于它的项目.
银行正在使用人工智能来改变客户体验，提供不间断的24×7服务. 投资行业和其他金融服务的后台和中台也受益于这项技术.
人工智能在银行业的好处
人工智能让金融机构更高效、更值得信赖. 另一方面，这提高了企业的竞争优势. 人工智能在银行业的影响力越来越大，最大限度地降低了运营成本, 改善客户支持, 改进过程自动化. 最重要的是，在银行中使用人工智能可以帮助用户以有吸引力的利率选择贷款.
欺诈检测和遵从性
遵守行业法规是银行的首要任务. 人工智能允许您根据现有的法规要求自动更新流程和工作.
它还可以通过自动化尽职调查来始终保持准确的客户记录，从而帮助最小化报告中的错误. 除了, 人工智能可以分析大量数据并识别可疑交易, 即使是最小的.
投资评估
该过程涉及负责投资资产管理各个方面的多个团队之间的协作, 信用分析师, 投资组合经理, 产品专家.
人工智能驱动的应用程序可以实时处理来自多个来源的大量数据, 了解每个分析师在时间轴上的偏好和风险承受能力. 换句话说, 该算法将根据基础和技术数据而不是人为因素来决定哪些选项.
成本降低
银行业的人工智能可以提高个别员工的效率和生产力. 决策管理系统(DMS)使您能够更快地做出更明智的决策. 除了, DMS通过对常见问题使用预定义的答案来加快客户端连接. 多亏了这项技术，公司可以用更少的员工凑合着用.
人为失误往往会导致可怕的经济后果. DMS通过向系统提供准确和一致的数据输入来消除这种风险. 此外，人工智能通过简化资本投资决策和预测来降低劳动力成本.
信用评分和KYC
开户前需要进行全面的评估. 所需的文档取决于客户配置文件. 如果没有关于客户及其信誉的足够信息，信用评估可能是一个耗时的过程.
人工智能通过对内部数据库和外部数据源(如中央银行)执行自动检查，帮助解决了这个问题, 国家统计机关, 公共财产登记册, 公司注册, 还有社交媒体. 这降低了与不遵守KYC相关的风险.
客户服务
银行业的人工智能通过准确、快速的个性化使用，提高了服务质量, e.g.(智能聊天机器人). 会话界面自动执行重复性任务，这样人们就可以专注于更复杂的问题. 另一个很好的方面是聊天机器人可以使用基于客户交互的机器学习算法. 这可以让你增加销售额和客户留存率，因为他们倾向于购买他们了解的产品.
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银行业中的人工智能用例
人工智能将有助于推动以下三个结构性领域的节约:
- 前厅部(会话银行)
- 中台(欺诈检测和风险管理)
- 后台办公室(承保)
人工智能和机器学习最重要的应用是在前台和中型办公室. 现在让安博体育电竞看一些人工智能在银行业的例子.
先进的分析
银行机构每天要登记数百万笔交易. 产生的信息量是巨大的, 所以收集和登记, 以及确定所收集数据之间的关系, 成为一项艰巨的任务.
以前, 银行员工过去常常知道客户的姓名和财务历史，并了解提供哪些选择是最好的. 现在，这是不现实的，因为银行有更多的客户，包括海外客户.
人工智能应用程序收集和分析数据. 这改善了用户体验. 这些信息可用于发放贷款或检测欺诈行为. 人工智能利用大数据分析帮助你评估潜在利润.
客户体验
人工智能驱动的银行应用程序显示服务, 提供了, 以及基于用户搜索模式的信息. 他们可以跟踪用户行为，并根据这些信息提供个性化建议. 这最终提高了用户(客户)的便利性，并对银行长期有利.
云服务
云正在成为企业业务转型的催化剂, 改变金融服务提供商的游戏规则. 云计算正逐渐成为高级管理人员和董事会成员的首要任务.
银行和资本市场的领导者越来越意识到云不仅仅是技术. 这是金融服务公司可以存储数据和访问在线高级软件应用程序的地方.
领先的云提供商提供创新的产品即服务，帮助推动业务和运营模式，以增加收入, 增进客户理解, 控制成本, 并更快地交付相关产品.
云计算还可以帮助企业数据货币化. 它为企业同步提供了巨大的机会, 打破操作和数据孤岛的风险, 金融, 规定, 客户支持, 和更多的. 将数据集整合到一个地方可以实现高级分析以进行集成分析. 公司可以完全在云中工作，也可以部分使用本地系统.
机器人过程自动化(RPA)和图像识别
人工智能和机器人流程自动化(RPA)是两种成功的技术，可以提高客户满意度和员工士气，同时降低运营成本.
端到端自动化是大量客户所需的自助服务的关键. 通过RPA和AI，可以完全自动化地在互联网上开设新的银行账户. 开户前, 在线聊天机器人检查客户机所需的帐户类型，并向它们提供指向相应表单的链接.
完成的表单被提交并传递给另一个机器人，它开始创建一个新帐户. 机器人会执行一些内部任务，比如检查你的信用评分，在谷歌和社交媒体上了解你的客户. 它使用文本分析和自然语言处理来验证上传的文档，以解释和分类来自自由文本的提示点.
机器人验证表单上客户的姓名与驾驶执照是否匹配，并执行创建新业务帐户所需的操作, 与银行的各种服务器系统进行交互. 最后的决定是由一个人做出的. 基于人类的输入，机器人学会对这种情况做出反应.
如果客户的详细信息符合银行的要求, 机器人会自动发送一封带有欢迎信息的电子邮件, 账户信息, 和凭证. 最后，机器人向机器人控制室报告任务已经完成.
自然语言处理(NLP)
NLP使智能系统(机器人)能够根据您的对话指令进行工作. 这涉及到构建用人类使用的语言执行任务的计算机. 系统内的通信是通过口头讲话(语音输入)或书面文本输入进行的.
银行在前端使用人工智能算法来简化客户识别和认证, 用聊天机器人和语音助手模拟现场员工, 加深客户关系, 并提供个性化的见解和建议.
银行还部署了人工智能，作为其中台功能的一部分，用于风险评估, 欺诈侦查和预防, 反洗钱(AML), 了解你的客户(KYC)监管审计.
银行认识到需要一个涵盖所有业务线的整体人工智能战略, 可用的数据, 与合作伙伴和员工的关系.
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