人工智能在银行业的5个应用

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随着数字技术的出现,全球的金融机构都在借助于强大的技术进步,如 人工智能 (AI)和机器学习(ML)。人工智能在银行业的应用正在逐步塑造金融产品的生产、交付和使用的整体过程。随着时间的推移,在整个金融系统的广泛应用中,人工智能和ML的使用有了相当大的增长,如自动客户互动,升级的网络和移动应用程序,远程银行账户操作,认证和验证,评估金融产品和保险合同的信用质量。银行机构正在利用人工智能和ML的力量来改造当前的流程,并将其用于质量控制、数据评估、警惕和欺诈检测。在本博客中,我们将仔细分析人工智能在银行业的一些最有效的用途和应用。

1.聊天机器人的使用

什么是聊天机器人?聊天机器人是可以触发对话并与人互动的人工智能软件。这些是自动对话机器人,以人类可以理解的形式处理所要求的信息,无论是文字还是声音,并作出相应的回应。银行机构倾向于使用这些聊天机器人来大规模地回应客户的询问。值得一提的是,这些聊天机器人不仅能解决客户的疑问或不满,还能节省银行家的大量时间和精力。HDFC银行最近的一项举措是推出了它的第一个谈话机器人 "Eva",它非常受欢迎,并有效地服务于该银行的众多客户。

2. 协助市场研究和支持服务

机器学习已经影响到营销人员分析过去的行为,优化产品的当前和未来趋势。银行家们正在使用这项技术来检查他们现有的金融产品在市场上的可行性,并相应地制定他们的目标活动。在当前的数字化时代,除了在某家银行开立一个普通的银行账户外,现代客户的账户中还增加了更多东西。他/她可以选择执行银行功能,如转移资金,或通过手机或网上银行提出投诉或申诉,不需要去银行注册。人工智能和ML通过提供一流的客户支持,取代了传统的客户关系方法,使客户的旅程从第一次互动就变得更加顺畅。

3.欺诈检测和预防

机器学习出现在银行业,以保护银行基础设施免受欺诈。在机器学习的帮助下,捕捉欺诈性交易变得很容易。 易于识别可疑活动的ML算法 基于交易历史。我们可以考虑未知的巨额交易的例子,这些交易是由某个欺诈账户发起的,而这个账户的历史检查很少。这样的交易很容易被机器根据过去的行为实时捕捉到,并帮助确保客户在银行的资金安全。机器学习算法不仅帮助计算机更快地检测欺诈行为,而且还能轻松识别网络威胁和其他不公平的虚拟行为。

4.风险分析和评估

每个金融机构在向任何客户提供贷款之前,都会核实潜在客户的信用度。过去,银行在办理贷款手续前依靠传统技术,如检查潜在客户的收入增长、他的信用评分或交易历史来评估风险的日子已经过去了。随着机器学习的出现,银行不仅可以更容易地评估风险,还可以检查实时的市场条件,估计潜在客户的行为,以确定任何可能的欺诈。这导致了对风险的更好分析,并在更大程度上提高了客户满意度。

5.银行监管中的深度学习

在有监督的ML中,有一些算法并不那么简单和透明。在这些情况下,深度学习就出现了。 深度学习 是一个根深蒂固的感官网络,它使用多样化的神经元层,每层有成千上万的细胞来分析数据。这种算法的力量在机器学习领域呈指数级增长。银行机构在早期发展阶段就在使用这种方法,同时做出信贷决定,这可以帮助贷款的ML过程,也可以监测这种机构的监管合规。

随着人工智能的使用,算法交易和复杂的市场条件得到了很大的改善。各个高端系统的对冲基金正在部署人工智能模型,以实时做出决策,并弥合数据分析和商业敏锐度之间的鸿沟。

总结

因此,我们可以有把握地断定,人工智能在银行业的应用是很多的,使机构能够从被动的历史方法转向更主动和个性化的方式来处理客户的需求。在某种程度上,这些强大的工具使金融公司能够了解金融产品的优势和局限,从而 为最终的终端用户提供优质的产品和服务。银行应确保不牺牲银行安全的任何地方,并保持整体金融理智和稳定。


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关于作者

Maria Thomas是GreyCampus(https://www.greycampus.com/)的内容营销经理和产品专家,在专业认证课程方面有8年的丰富经验,如PMI-项目管理专家、PMI-ACP、Prince2、ITIL(信息技术基础设施库)、大数据、云、数字营销和六西格玛。

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