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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。
