人工智能在银行运营中的运用

澳鹏可为机器学习和人工智能提供高质量的训练数据。关注我们了解最新行业趋势。本期综合报道将为您提供以下方面的新闻:AI 和机器学习在银行业中的运用。

机器学习在金融领域的运用:银行如何以最优的方式抓住 AI 机会?

大型企业若想获得超越竞争对手的优势,那么采用 AI 作为其业务战略是他们的重要任务,而在这方面,大型银行走在了前面。银行开始将 AI 和机器学习应用于前端和后端运营,并且整体上已经获得了更成功的业务成果。

机器学习才刚刚开始在金融领域中得到运用。在此,我们将探讨目前银行如何使用 AI,以及 AI 战略的采用如何影响银行运营的重要领域,最终帮助他们收获更出色的成果。

当前 AI 在银行业的主要应用

银行在处理各种各样的任务和职能时,AI 能够在几个重要的领域帮助银行有效改进运营和盈利能力,这一点已经得到了证实。下面是迄今为止银行业在运营中采用的四个主要的 AI 和机器学习用例:

1. 客户服务

客户服务是银行服务的一个重要方面;通常来说,客户服务是决定潜在客户选择哪家银行的一个重要因素。这也就难怪客户服务成为了银行业中试用 AI 最多的领域,很多银行利用 AI 来巩固客户关系,改善客户与银行的整个交互过程。

会话式 AI 正在革新银行的客户服务,比如说聊天机器人就是一种会话式 AI,它能为客户提供更加个性化的线上和移动银行体验。美国银行 (Bank of America) 的 Erica 就是最大的聊天机器人之一,它也是首款广泛普及的虚拟助手,用户可以在银行的移动应用上使用 Erica。 像 Erica 这样的聊天机器人可以指引客户办理常规银行业务,如查看余额信息或转账等。此外,它们还可以在适当的时机推送新产品或服务,推动客户采用更多银行产品或服务,并提高银行的投资回报率。

虚拟助手利用预测分析技术,为客户提供正确的路径来办理银行业务,并确保客户能够流畅地与银行互动。客户能够通过发送短信或点击屏幕上的命令,与这些机器人交互。借助虚拟助手,客户不再需要致电或前往银行,节省了银行和客户的时间。鉴于客户能全天候 (24/7) 访问虚拟帮助台,银行营业时间也将彻底成为过去。 

2. 欺诈防范与安全

由于银行业务涉及敏感的个人数据和金钱,身份盗用、欺诈和安全漏洞在银行业很常见。毫无疑问,数据安全性对于银行的成功运营和维持客户信任至关重要。这种情况下,银行自然会试图将 AI 应用于该领域,他们将利用 AI 更快速、更准确地检测欺诈,避免因人为失误而忽视任何数据或误解任何模式。

AI 将通过参考一组预定义的规则并分析个人过去的行为,识别欺诈。比如,某人过去只进行过小额交易,突然他进行了一笔大额交易,那么 AI 会将该笔交易标记为欺诈,并立即联系客户。此外,客户在与银行互动时,AI 还能验证客户身份,识别客户。

为了保护宝贵的个人数据,银行也在投资 AI 作为网络安全工具,以便更好地防范未来的网络攻击。

3. 投资组合管理

投资组合通常由财务顾问或客户自行管理。AI 正在推动我们摈弃这种模式,因为它能够提供更全面、更准确的分析和风险评估来辅助人工决策,最终实现投资组合价值最大化。AI 还能帮助我们扩展投资组合,因为它能扫描全球市场,寻找新的投资机会,为决策提供实时数据支撑,并快速感知全球市场情绪。

越来越多的虚拟助手能够基于个人和当前资产的风险级别,提供个性化的投资建议。这些都有助于银行提升客户服务水平。

当然,不论哪种情况都是由人来制定最终的决策,但是决策者将获得更广泛的数据和建议来支持他们作出选择。

4. 信贷决策

过去,银行都是通过人工分析客户的信用评分、信用记录和其他过去的行为,来制定信贷决策。这并不是一门严密的科学。银行往往因为数据库中数据错误或丢失,或者人为失误而遭受经济损失。

毫无疑问,AI 将帮助银行进一步转型,以解决这一问题。AI 能快速评估贷款对象提供的数据,根据贷款对象的已知行为、与该对象类似的客户的模式,以及市场趋势,对贷款对象进行评估,确定为该对象提供贷款或信用的风险概率和盈利能力。

通过以这种方式使用机器学习,银行能更全面地了解每位贷款对象的风险和潜在回报,进而制定更安全的决策,并减少拖欠贷款的人数。

如需进一步了解银行如何应用 AI,请阅读 Ryan North 发表的 Enterprise Edges 文章和 Sani Abdul-Jabbar 发表的 Forbes 文章

AI 对银行业的积极影响


AI 将彻底改变银行的运营模式,这必然能帮助银行和客户获得更全面的体验,同时推动创造更多价值。专家预测,AI 将在银行业产生以下几大影响:

1. 减少运营成本和工作负载

通过将 AI 应用于运营领域,银行将减少对手动数据输入和其他人工流程的需求,而这些手动操作往往会造成失误。这种方式不仅能帮助银行和客户节省时间,还能规避代价高昂的错误。

通过转而采用会话式 AI 选项,比如虚拟助手,银行人员不再需要回答常见问题和处理基础交易。相反,他们能聚焦更高价值的任务,比如巩固客户关系;根据客户需求,为客户提供正确的服务。

2. 开启监管控制新时代

银行本身就是全球受监管程度最高的金融机构之一。为了防范欺诈或者打击系统内的金融犯罪,他们必须遵守严格的政府法规。

AI 能通过分析行为并与网络安全系统相集成,更好地检测欺诈。因此,相比人工,AI 能帮助银行更快速、更准确地打击金融犯罪,进而更好地遵守相关法律法规。此外,AI 还能帮助银行降低风险。通过审核客户行为,AI 能记录关键模式和其他信息,并将其报告给监管系统,这意味着,银行减少了手动数据输入工作。

随着机器学习在银行的应用越来越频繁,预计金融法规也将随着这些变化而演变。

3. 改进客户体验

通过使用 AI,银行能更快速、更高效地全天候服务客户。客户能够随手获得答疑,进行基础交易。这种情况下,银行能够提高数据安全性和监管合规性,而客户与银行之间的信任也将随之增进。

AI 能够提供个性化的洞见,帮助客户在需要时获得所需的产品和服务,这种情况下,银行与客户之间的关系有望进一步加深和演变。

阅读由 Ronald Schmelzer 发布的 TechTarget 文章,了解 AI 对银行业的作用。

银行利用 AI 和机器学习取得了奇迹般的成果,其他行业应该着手学习银行业的经验。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注