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当今银行业中人工智能的使用

人工智能正在快速发展。金融组织已经在使用人工智能技术来识别欺诈和异常交易、个性化客户服务、帮助做出信用决策、对文本文档使用自然语言处理以及网络安全和一般风险管理。

在过去的几十年里,银行一直在改进与客户互动的方法。他们根据工作的具体特点量身定制了现代技术。例如,在 1960 年代,安装了第一台 ATM,十年后,已经有了用于交易和支付的卡。本世纪初,用户了解了24小时网上银行,2010年,他们听说了手机银行。但金融系统的发展并未止步于此,因为数字时代正在开辟新的机遇——人工智能在银行和金融机构中的应用。到 2023 年,银行预计将通过开发和实施人工智能应用程序节省大约 4470 亿美元。下面是一些很好的例子。

手机银行

移动应用程序中的 AI 功能正变得更加主动、个性化和先进。例如,加拿大银行之一已将 Siri 包含在其 iOS 应用程序中。现在,要向另一张卡汇款,只需说以下内容即可:“嘿,Siri,向 Alex 汇 20 美元!”- 并使用 Touch ID 确认交易。

得益于人工智能,与客户访问分支机构时相比,银行从移动银行用户那里获得的收入增加了近 66%。银行组织正在密切关注新兴技术,以提高其服务质量并保持市场竞争力。

人工智能聊天机器人

聊天机器人是支持 AI 的对话界面。这是在银行业中应用人工智能最流行的案例之一。机器人代表银行与客户沟通,无需大笔开支。研究人员估计,金融机构为聊天机器人处理的每次通信节省了四分钟。

由于客户使用移动应用程序进行货币交易,银行在其中嵌入了聊天机器人服务。这样就可以吸引用户的注意力,创造一个在市场上有知名度的品牌。

例如,Ceba 聊天机器人的推出,为澳大利亚联邦银行带来了巨大的成功。在它的帮助下,大约 50 万客户能够解决 200 多个银行问题:激活他们的卡、检查帐户余额、提取现金等。

另一个例子,美国银行推出了一个聊天机器人,可以向用户发送通知、通知他们余额、提出省钱建议以及提供信用报告更新等。这是银行帮助其客户做出明智决策的方式。

数据收集和分析

银行机构每天记录数百万笔商业交易。银行产生的信息量巨大,因此收集和登记成为员工的一项艰巨任务。在制定使用计划之前,构建和记录这些数据是不可能的。因此,确定收集到的数据之间的关系具有挑战性,尤其是当银行拥有数千个客户时。

曾经有以下方法:一位客户与一位了解其姓名和财务历史并了解哪些选项可以提供更好的选择的银行员工会面。但这已经成为历史了。随着来自无数交易的大量数据,银行正在尝试实施创新的商业理念和风险管理解决方案。

基于人工智能的应用程序收集和分析数据。这改善了用户体验。该信息可用于发放贷款或检测欺诈。通过大数据分析估算利润的公司报告称,收入平均增加了 8%,成本降低了 10%。

风险管理

对银行家来说,扩大信贷是一项颇具挑战性的任务。如果银行向资不抵债的客户借钱,它可能会陷入困境。如果借款人失去稳定的收入,就会导致违约。据统计,2020年美国信用卡拖欠率在6个月内上升了1.4%。

人工智能驱动的系统可以更准确地评估客户信用历史,以避免这种程度的违约。移动银行应用程序跟踪金融交易并分析用户数据。这有助于银行预测与发放贷款相关的风险,例如客户破产或欺诈威胁。

交易数据丰富

它是金融机构和消费者财务管理的重要组成部分。它使用机器学习和人工智能来破译代表交易和商家的难以理解的字符串,并将它们转换为可读文本,显示每个商家的名称并列出他们的地址和城市。它显示当地商家的位置,而不是中央公司办公室。这种将难以理解的数据转化为易于阅读的信息的方法,有助于银行和客户了解他们的钱花在哪里以及与谁一起使用。它减少了客户服务电话和欺诈研究成本,因为客户可以知道他们购买了什么以及在哪里购买。欺诈检测减少了打电话询问信用卡账单上的神秘费用的人数,因为他们明白这些指控的含义。更少的电话意味着更少的欺诈研究,从而降低成本。最重要的是,这些清晰的描述可帮助开发人员将财务数据置于上下文中,以便他们可以更轻松地对购买进行分类和分析。这有助于预算、分析消费习惯、信用评分以及能够预测未来的收入和支出问题。

数据安全

根据联邦贸易委员会 2020 年的报告,信用卡欺诈是最常见的个人数据盗窃类型。

基于人工智能的系统对不法分子很有效。这些程序分析客户行为、位置和财务习惯,并在检测到任何异常活动时触发安全机制。ABI Research 估计,到 2021 年底,人工智能和网络安全分析的支出将达到 960 亿美元。

亚马逊已经收购了 Harvest.AI——一家人工智能网络安全初创公司——并推出了 Macie——一项应用机器学习来检测、排序和构建 S3 云存储中数据的服务。

结束语

在金融行业中应用人工智能的方法更多。根据OpenText 调查,近 80% 的银行认识到人工智能的好处,其中 75% 的银行已经在使用这项技术,约 46% 的银行计划在不久的将来实施基于人工智能的系统。

人工智能驱动的解决方案成为公司发展战略不可或缺的一部分,帮助他们在市场上保持竞争力。该技术最大限度地降低了运营成本,改善了客户支持,并使流程自动化。

此外,现在具有重大意义的下一件事情是人工智能伦理。

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