銀行業中的人工智能——人工智能如何在銀行中使用
已發表: 2022-01-13人工智能 (AI) 技術已成為幾乎每個行業的關鍵顛覆者，銀行業也不例外。 人工智能在銀行應用程序和服務中的引入使該行業更加以客戶為中心和技術相關。
基於人工智能的系統可以幫助銀行通過提高生產力和根據人類代理無法理解的信息做出決策來降低成本。 此外，智能算法能夠在幾秒鐘內發現異常和欺詐信息。
Business Insider的一份報告表明，近 80% 的銀行都意識到人工智能為其行業帶來的潛在好處。 另一份報告顯示，到 2023 年，銀行預計將通過使用人工智能應用程序節省 4470 億美元。
這些數字表明，銀行和金融業正在迅速轉向人工智能，以提高效率、服務、生產力和投資回報率並降低成本。
在本文中，我們將了解人工智能在金融和銀行業的關鍵應用，以及這項技術如何以其非凡的優勢重新定義客戶體驗。
人工智能在銀行和金融領域的應用
人工智能技術已成為我們生活的世界不可或缺的一部分，銀行已開始將這些技術大規模集成到其產品和服務中以保持相關性。
以下是銀行業中的一些主要人工智能應用程序，您可以通過這些應用程序獲得該技術的眾多好處。 那麼，讓我們潛入水中吧！
每天，當用戶通過應用程序或在線賬戶支付賬單、取款、存入支票以及做更多事情時，都會發生大量的數字交易。 因此，銀行業越來越需要加強其網絡安全和欺詐檢測工作。
這就是銀行業中的人工智能發揮作用的時候。 人工智能可以幫助銀行提高在線金融的安全性，跟踪系統中的漏洞，並將風險降到最低。 人工智能與機器學習一起可以輕鬆識別欺詐活動並提醒客戶和銀行。
例如，丹麥最大的銀行丹斯克銀行實施了一種欺詐檢測算法，以取代其舊的基於規則的欺詐檢測系統。 這種深度學習工具將銀行的欺詐檢測能力提高了 50%，並將誤報率降低了 60%。 該系統還自動化了許多關鍵決策，同時將一些案例發送給人類分析師進行進一步檢查。
人工智能還可以幫助銀行管理網絡威脅。 2019 年，金融業佔所有網絡攻擊的 29% ，成為最受攻擊的行業。 借助人工智能在金融服務領域的持續監控能力，銀行可以在潛在的網絡攻擊影響員工、客戶或內部系統之前對其做出響應。
毫無疑問，聊天機器人是人工智能在銀行業實際應用的最佳範例之一。 部署後，它們可以 24*7 全天候工作，不像人類有固定的工作時間。
此外，他們不斷了解特定客戶的使用模式。 它可以幫助他們以有效的方式了解用戶的需求。
通過將聊天機器人集成到銀行應用程序中，銀行可以確保他們全天候為客戶服務。 此外，通過了解客戶行為，聊天機器人能夠提供個性化的客戶支持，並相應地推薦合適的金融服務和產品。
銀行應用程序中人工智能聊天機器人的最佳示例之一是美國銀行的虛擬助手 Erica。 這個人工智能聊天機器人可以處理信用卡債務減少和卡安全更新等任務。 Erica 在 2019 年管理了超過 5000 萬個客戶請求。
另請閱讀：開發聊天機器人需要多少錢？
銀行已經開始整合基於人工智能的系統，以做出更明智、更安全、更有利可圖的貸款和信貸決策。 目前，許多銀行仍然過於局限於使用信用記錄、信用評分和客戶推薦來確定個人或公司的信用度。
然而，不可否認的是，這些信用報告系統經常充滿錯誤，缺少真實世界的交易歷史，以及對債權人進行錯誤分類。
基於人工智能的貸款和信用系統可以調查信用記錄有限的客戶的行為和模式，以確定他們的信用度。 此外，系統還會向銀行發送有關可能增加違約機會的特定行為的警告。
金融服務中的人工智能幫助銀行處理大量數據並預測最新的市場趨勢、貨幣和股票。 先進的機器學習技術有助於評估市場情緒並建議投資選擇。
銀行業人工智能還建議投資股票的最佳時機，並在存在潛在風險時發出警告。 由於其高數據處理能力，這項新興技術還有助於加快決策速度，並為銀行及其客戶提供方便的交易。
銀行和金融機構每天記錄數百萬筆交易。 由於產生的信息量巨大，其收集和登記成為員工的一項艱鉅任務。 構建和記錄如此大量的數據而沒有任何錯誤變得不可能。
在這種情況下，基於人工智能的創新解決方案可以幫助進行高效的數據收集和分析。 這反過來又改善了整體用戶體驗。 該信息還可用於檢測欺詐或做出信貸決策。
客戶一直在尋求更好的體驗和便利。 例如，ATM 之所以成功，是因為即使在銀行關門的情況下，客戶也可以使用基本的存取款服務。
這種便利程度只會激發更多的創新。 客戶現在可以使用智能手機在家中舒適地開設銀行賬戶。
將人工智能融入銀行和金融服務將進一步提升消費者體驗，提高用戶的便利程度。 人工智能技術減少了記錄了解您的客戶 (KYC) 信息並消除錯誤所需的時間。 此外，新產品和金融優惠可以按時發布。
申請個人貸款或信貸等案件的資格使用人工智能自動化，這意味著客戶可以消除手動完成整個過程的麻煩。 此外，基於人工智能的軟件可以減少貸款支付等設施的審批時間。
人工智能銀行還有助於準確捕獲客戶信息以無錯誤地設置賬戶，確保客戶體驗順暢。
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貨幣波動、自然災害或政治動盪等外部全球因素對銀行業和金融業造成嚴重影響。 在如此動蕩的時期，非常謹慎地做出業務決策至關重要。 人工智能驅動的分析可以合理地清晰地了解即將發生的事情，並幫助您做好準備並及時做出決策。
人工智能還通過評估客戶未能償還貸款的可能性來幫助找到有風險的應用程序。 它通過分析過去的行為模式和智能手機數據來預測這種未來的行為。
銀行業是全球受高度監管的經濟部門之一。 政府利用其監管權力確保銀行客戶不會利用銀行進行金融犯罪，並確保銀行具有可接受的風險狀況以避免大規模違約。
在大多數情況下，銀行會維持一個內部合規團隊來處理這些問題，但這些流程需要更多時間，並且在手動完成時需要大量投資。 合規法規也經常發生變化，銀行需要根據這些法規不斷更新其流程和工作流程。
AI 使用深度學習和 NLP 來閱讀金融機構的新合規要求並改進其決策過程。 儘管AI 銀行業務無法取代合規分析師，但它可以使他們的運營更快、更高效。
人工智能最常見的用例之一包括通用語義和自然語言應用程序以及廣泛應用的預測分析。 人工智能可以檢測數據中的特定模式和相關性，這是傳統技術以前無法檢測到的。
這些模式可能表明尚未開發的銷售機會、交叉銷售機會，甚至是圍繞運營數據的指標，從而對收入產生直接影響。
機器人流程自動化 (RPA)算法通過自動化耗時的重複性任務來提高運營效率和準確性並降低成本。 這也允許用戶專注於需要人工參與的更複雜的過程。
截至今天，銀行機構成功利用 RPA 來提高交易速度和效率。 例如，摩根大通的 CoiN 技術審查文檔並從中獲取數據的速度比人類快得多。
如何成為人工智能優先的銀行？
既然我們已經了解了人工智能是如何在銀行業中使用的，那麼在本節中，我們將研究銀行可以採取哪些步驟來大規模採用人工智能並發展其流程，同時適當注意四個關鍵因素——人員、治理、工藝和技術。
人工智能實施過程從制定企業級人工智能戰略開始，牢記組織的目標和價值觀。
進行內部市場研究以發現人工智能技術可以填補的人員和流程之間的差距至關重要。 確保人工智能戰略符合行業標準和法規。 銀行還可以評估當前的國際行業標準。
人工智能戰略制定的最後一步是完善與人才、數據、基礎設施和算法相關的內部實踐和政策，為全行各職能部門採用人工智能提供明確的方向和指導。
下一步涉及識別最高價值的人工智能機會，與銀行的流程和戰略保持一致。
銀行還必須評估在其當前或修改後的運營流程中實施人工智能銀行解決方案所需的程度。
在確定銀行業中潛在的人工智能和機器學習用例後，技術團隊應進行可行性檢查。 他們必須研究所有方面並找出實施的差距。 根據他們的評估，他們必須選擇最可行的案例。
規劃階段的最後一步是規劃人工智能人才。 銀行需要大量專家、算法程序員或數據科學家來開發和實施人工智能解決方案。 如果他們缺乏內部專家，他們可以外包或與技術提供商合作。
規劃之後，銀行的下一步就是執行。 在開發成熟的人工智能係統之前，他們需要首先構建原型以了解該技術的缺點。 為了測試原型，銀行需要編譯相關數據並將其提供給算法。 人工智能模型在這些數據的基礎上進行訓練和構建； 因此，數據必須準確。
一旦 AI 模型經過訓練並準備就緒，銀行必須對其進行測試以解釋結果。 像這樣的試驗將幫助開發團隊了解模型在現實世界中的表現。
最後一步是部署訓練好的模型。 部署後，生產數據開始湧入。隨著越來越多的數據開始進入，銀行可以定期改進和更新模型。
人工智能銀行解決方案的實施需要持續監控和校準。 銀行需要設計一個審查週期來全面監控和評估人工智能模型的運行情況。 反過來，這將幫助銀行管理網絡安全威脅和穩健地執行運營。
新數據的源源不斷的流動會影響運行階段的AI模型。 因此，銀行應採取適當措施確保輸入數據的質量和公平性。
銀行業人工智能的真實例子
一些大銀行已經開始利用人工智能技術來提高服務質量，檢測欺詐和網絡安全威脅，並增強客戶體驗。
以下是一些銀行機構充分利用人工智能的真實例子。
摩根大通：摩根大通的研究人員開發了一種預警系統，使用人工智能和深度學習技術來檢測惡意軟件、木馬和網絡釣魚活動。 研究人員表示，木馬入侵公司網絡大約需要 101 天。 預警系統將在實際攻擊發生之前提供充分的警告。
當黑客準備向員工發送惡意電子郵件以感染網絡時，它還可以向銀行的網絡安全團隊發送警報。
Capital One： Capital One 的智能虛擬助手 Eno 是人工智能在個人銀行業務中的最佳範例。 除了 Eno，Capital One 還使用虛擬卡號來防止信用卡欺詐。 與此同時，他們正在研究計算創造力，以訓練計算機具有創造性和可解釋性。
除商業銀行外，高盛、美林等多家投行也在日常運營中整合了基於人工智能的分析工具。 許多銀行也開始使用基於人工智能的搜索引擎 Alphasense，它使用自然語言處理來發現市場趨勢並分析關鍵字搜索。
既然我們已經研究了銀行業中人工智能的真實示例，讓我們深入探討使用這種新興技術的銀行所面臨的挑戰。
在金融和銀行業更廣泛採用人工智能的挑戰
人工智能等高端技術的廣泛實施並非沒有挑戰。 從缺乏可信和高質量的數據到安全問題，使用人工智能技術的銀行面臨著許多挑戰。
因此，事不宜遲，讓我們一一來看看它們：
- 數據安全：人工智能在銀行業的主要挑戰之一是收集的包含敏感信息的數據量需要實施額外的安全措施。 因此，重要的是尋找合適的技術合作夥伴，他們將提供各種安全選項，以確保您的客戶數據得到妥善處理。
- 缺乏質量數據：銀行在部署全面的基於人工智能的銀行解決方案之前，需要結構化和質量數據進行培訓和驗證。 需要高質量的數據來確保算法適用於現實生活中的情況。 此外，如果數據不是機器可讀格式，可能會導致 AI 模型出現意外行為。 因此，加速採用人工智能的銀行需要修改其數據政策，以降低所有隱私和合規風險。
- 缺乏可解釋性：基於人工智能的系統廣泛適用於決策過程，因為它們可以消除錯誤並節省時間。 然而，他們可能會遵循從以前人類判斷力差的案例中學到的偏見。 人工智能係統中的輕微不一致不會花費太多時間來升級並造成大規模問題，從而危及銀行的聲譽和運作。
為避免災難，銀行應為 AI 模型提出的所有決策和建議提供適當級別的可解釋性。 銀行需要了解、驗證和解釋模型如何做出決策。
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正如我們所看到的，人工智能和銀行業務齊頭並進，因為這項技術提供了多種好處。 據《福布斯》報導，65% 的高級財務管理人員預計銀行業使用人工智能和機器學習會產生積極的變化。 因此，所有銀行機構都必須投資於人工智能解決方案，為客戶提供新穎的體驗和優質的服務。
在 Appinventiv，我們與銀行和金融機構合作開發不同的自定義 AI 和基於 ML 的模型，這些模型有助於提高不同部門的收入、降低成本和降低風險。
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