2022 年银行业人工智能：示例与挑战

介绍

千禧一代及其不断变化的偏好已导致许多行业的日常流程大范围中断，并导致其他行业的更多人同时增长。 就像洗手液和谷物一样，实体银行位置的使用已经下降。 根据 Business Insider 的一份报告，实体银行的位置可能很快就会成为过去。

随着客户偏好的变化，各行业正在采用更新的方法来适应不断变化的需求步伐。 随着这个词的传播，银行业正在数字化。 操作流程明显与人工智能、机器人技术和其他机器辅助相结合。

技术和第四次工业革命已经渗透到许多领域。 这项技术现在正在重建社会技能和劳动力。 不仅限制了不断变化的劳动力的存在，而且人工智能的使用在银行业非常明显。 人工智能应用不仅使银行业现代化，而且使我们所知的整个世界现代化。 阅读有关顶级人工智能应用程序的更多信息。

为什么使用人工智能

技术是这一代人的面孔。 对于这一代人所面临的所有问题 - 对答案的需求不断增加。 而且，解决方案触手可及。 屏幕的另一侧可能是解决查询的计算机或受雇为关系经理的人。

大数据是当今的行业标准，每个部门都在努力从非结构化数据存储库中获取所有可能的信息。 银行业的大数据应用已经在改变这个行业。 人工智能来了。 不仅利用人工智能在提取和构建手头数据方面的优势，金融和银行业正在介入使用这些数据来改善客户关系。

银行和人工智能

银行业正在使用人工智能来提升客户关系管理的新高度。

该部门正在从地面实施这一点，其主要目标是以客户为中心的方法攀登高度。 银行业涉及其客户的一个重要部分是客户关系管理，其中包括与他们的沟通。

随着自动柜员机的引入，银行业看到了访问这些地点的偏好发生了变化。 这些机器允许现金存款和取款直接与设备上的输入点通信，因此根本不需要人工协助。 这是一场导致人工智能增长和需求的革命。

数字化和网络威胁

银行业在数字化方面不断发展。 过去几十年，网上银行、手机银行、实时汇款和类似服务改变了该行业的面貌。 随着这种数字化，随之而来的网络威胁也在增加。

再次需要保护这些服务免受网络犯罪活动的影响，以确保用户之间的信任和安全交易。 由于提供了正确的支持，银行在正确的劳动力方面面临困难，以推动行业需求朝着正确的方向发展。

当银行、电信和信息技术等部门聚集在一起时，全世界都会见证万维网上大量有价值的用户信息。 任何用户的每份报告都像受到保护一样容易受到攻击。 网络犯罪导致实践中断，因此政府机构制定了严格的规定，以提高银行业保留其拥有的大量数据的能力。

应用领域

人工智能正在努力通过机器个性化人类体验。 机器人取代银行部门的前台工作人员旨在为前面的客户提供24*7 不间断、勤奋和不受阻碍的专业知识。

今天的银行业正在见证人与机器之间的合作。 这种合作再次为定制机会打开了大门，以提供更好的服务体验和交付。

好处

重组原因说明，以下是使用中的好处：

• 改进的服务响应
• 减少人为错误
• 制作中的个性化选项
• 通过提高满意度和信任度来加强客户基础
• 减少前往地点的时间

银行通过将价值、就业和信息模式的变化纳入日常运营工作流程，从而捕捉人工智能。 人工智能在银行业的部分应用领域列举如下：

1. 细化消费者参与

人工智能有助于更好地了解客户。 从客户的选择和偏好中收集的数据使人工智能能够引导机器解码下一个决策，从而为每个客户创建一个个性化的信息容器。

这反过来又有助于银行根据他们的选择定制买家体验，从而提高对研究所的满意度和忠诚度。

交互式语音响应系统 (IVRS) 是此类 AI 主导系统的示例，其中包括对客户的语音帮助。 它通过将呼叫路由到正确的部门以及实时协助他们处理交易和其他银行相关问题来引导客户了解他们的查询以正确的方向。

2.财富监管

这些为客户定制的计划不仅通过增加客户群使银行受益，而且通过个性化的风险和投资计划的输入和建议，帮助用户管理手头的财富。 涉及以 AI 为主导的客户服务以满足前台标准是印度等国家语言多样化的挑战。

3. 检查数据以加强防御

人工智能有能力通过解释过去的数据来预测未来的趋势。 此属性与机器学习相关联时，将有助于产生数据驱动的预测，以应对洗钱案件和识别欺诈。

4. 升级安全

人工智能主导机器的异常数据模式识别特性可帮助银行加强安全性，并通过识别现有流程中的漏洞来建议更改。 欺骗性电子邮件和日志报告、违反流程的模式可以通过人工智能进行跟踪，以在现有方法中提供更好的安全性。

5. 连接情绪

以人工智能为主导的机器使用的技术可以根据客户用于输入要求的文本来识别客户的情绪。 基于此，设备会做出响应，以适应客户使用的单词的音调和制作。 自然语言处理有助于实现这一点。 阅读有关自然语言处理应用的更多信息。

这不仅是一种真实的体验，还可以帮助银行节省大量人力资源成本和大量时间。

聊天机器人是银行业人工智能的例子，它正在取代银行的前台场景。 这些以人工智能为主导的机器为客户提供了更高水平的数字化和定制化互动体验。 了解有关使用 Python 创建聊天机器人的更多信息。

6. 利用知识数据库

银行业中以人工智能为主导的系统是一个庞大的数据宝库。 它包含船上每个用户的所有详细信息。 该数据库在改进战略和业务计划模型的基础上提供更细致的决策。 人工智能主导的知识库相当于认知思维的人类专家。

ATM 中的人脸检测和实时摄像头以及其他此类干预措施正在帮助银行加强安全措施，并提供对用户行为模式和操作技术的清晰而清晰的洞察。

七、控制风险

人工智能系统提供的庞大数据库使银行能够通过分析他们的计划、研究先前策略的失败以及消除人为错误来管理风险。

人工智能正在扩展到银行安全流程的根源，用验证交易的代码加密每个步骤，让公司了解反欺诈和反洗钱活动。 了解您的客户 (KYC) 等监管检查有助于加强安全措施。

8. 通过前台扩展

通过向客户提供个性化的财务指南并加强对欺诈活动的安全性，人工智能正在为其铺平道路，不仅加强了前台操作（客户交互），而且加强了中台（安全）和后端开发（承销银行服务申请）以及。

面临的挑战

1. 许多银行面临不愿改进或适应新方法的挑战。 以传统方式进行标准化，全国二三线城市的一些地点面临着这一挑战。 这些单位还缺乏提高劳动力和人力资源技能所需的承诺水平。

2. 由于缺乏实施运营变革的支持数据，银行业面临着客户需求和响应之间的脱节。 银行适应不符合群众实际需求的开关。

3. 大规模使用人工智能的银行需要跟上政府的监管标准。 越来越多的服务，如网上银行和在线交易，也属于隐私监管政策的范围，这需要银行端的合规性。

4. 现有劳动力也明显缺乏与银行使用人工智能的先进工具和应用相关的培训。 随着人工智能的日益普及，对熟练劳动力的需求明显增加。 需要在数据科学和机器学习等领域拥有熟练和经验丰富的工程师来为手头的数据提供可信度。

结论

数字革命正在改变当今所有其他业务的功能。 就像所有专注于利用革命增加利润的不同行业一样，银行业也是如此。 这些应用程序和示例从银行使用人工智能的好处的角度清楚地展示了存储的内容。

他们对通过数字化改善客户关系的新高度的关注正在不断提高。 尽管面临来自网络犯罪的网络威胁、传统银行业务方法、缺乏培训等挑战，但银行业正在将面向技术的服务描绘成基层银行业务。

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