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人工智能將如何改變銀行業務

人工智能 深度學習
如今,人工智能(AI)為許多行業提供了許多資產和利益,并成為了當今討論最多的話題之一,從聊天機器人到Siri和Alexa。研究表明,未來幾年使用人工智能虛擬助理的消費者數量將達到數十億。

 如今,人工智能(AI)為許多行業提供了許多資產和利益,并成為了當今討論最多的話題之一,從聊天機器人到Siri和Alexa。研究表明,未來幾年使用人工智能虛擬助理的消費者數量將達到數十億。

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銀行業采用了大量的人工智能應用程序,利用各種人工智能技術來簡化流程,增強安全性,并改善客戶體驗。人工智能也可能在不久的將來重塑銀行業務的運營方式。

美國知名在線新聞平臺Business Insider的Eleni Digalaki解釋說,“事實上,許多銀行正計劃部署由人工智能支持的解決方案:根據瑞士聯合銀行證據實驗室2019年發布的一份調查報告,75%擁有1000億美元以上資產的銀行受訪者表示正在實施人工智能戰略,而低于1000億美元的銀行受訪者只有46%表示正在實施人工智能戰略。”

人們需要了解人工智能將如何改變當今和未來的銀行業務。

人工智能身份驗證

快速準確地識別人員身份的能力是銀行業務的重要組成部分。這樣可以確保客戶不會面臨安全漏洞或欺詐風險。人工智能可以幫助簡化銀行身份驗證。

例如,銀行可以使用人工智能身份驗證來準確識別客戶及其文檔。它甚至可以通過移動設備完成。有一些數字身份解決方案使用銀行客戶的手機為自己及其文檔拍照,上傳到銀行平臺,并在幾分鐘內得到驗證。

通過人工智能模式識別減輕欺詐

為了識別欺詐行為,需要找到文件的蹤跡,并篩選這些文件。這聽起來很簡單,但是為了找到一個可以進一步研究的模式,可能有成百上千的文檔需要檢查。人工智能可以更快、更好地完成這項任務,而不是由銀行員工組成的團隊來完成這項任務。

網絡攻擊每年給全球銀行和其他組織帶來6000億美元的經濟損失。最近,通過人工智能模式識別打擊欺詐在網絡安全威脅方面取得了進展。銀行業更喜歡采用人工智能,因為合法活動不會經常被標記為欺詐。

簡化銀行業務流程

銀行日常業務活動中有許多瑣碎的工作。需要完成的高容量和低價值的流程可能耗時、效率低下,并且會減慢銀行或金融機構的速度。然而,人工智能可以承擔許多這些任務,并簡化流程,就像其他業務應用程序一樣。

人工智能過程將繼續被簡化,直到達到要求。這是因為人工智能應用程序會隨著時間的推移而學習。人工智能機器人在2017年處理了近200萬個銀行請求,完成了50名全職員工的工作。

銀行客戶服務的自動化

客戶服務對于銀行業務至關重要,但有時銀行和金融機構會忽略這一點。除非他們每天使用人工智能與客戶互動。利用自然語言處理,銀行使用人工智能聊天機器人來幫助在線客戶。機器人在互動中是如此的人性化,大多數客戶甚至不知道他們在和聊天機器人交談。

在銀行業中使用自動化客戶服務還可以讓員工更好地完成人工智能可能不適用的更具挑戰性的任務。這可以簡化更多的流程,并創建一個高效和更有生產力的工作環境。人工智能聊天機器人也減少了運營成本,因為不再需要建立像呼叫中心那樣大的團隊。

結論

人工智能是一種跨多個行業使用的技術。有些行業只使用一兩個方面,而其他行業使用更多的人工智能。銀行業已經十分依賴人工智能來提高客戶滿意度,改善銀行業務流程,并降低成本。人工智能已經在很多方面重塑了銀行業務。

金融科技部門還開發了更多支持人工智能的技術,如區塊鏈。與人工智能一樣,區塊鏈也將創建更加簡化的銀行業務流程,增強安全性等。而采用新興技術,銀行和金融行業的未來將會有更好的發展前景。

責任編輯:華軒 來源: 企業網D1Net
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