智能自动化的出现以及它如何让银行业务更轻松
已发表: 2020-09-22例如，自工业革命以来，自动化已经存在了很长时间，工业革命使许多流程自动化并减少了人力。 智能自动化使其更进一步，自动化不仅减少了人类的身体压力，而且还减少了人类的精神压力。 它已经在处理大量数据的行业中找到了应用程序，并且使用它的解决方案得到了使用，其中银行业是最大的受益者之一。
Know Your Customer/Client 的实施极大地帮助了印度公民进行他们的金钱消费和管理习惯。 此外，银行发现它越来越有助于控制洗钱活动。 各种规模的公司都在采用 KYC 程序来保护自己和客户。
今年早些时候，印度储备银行甚至允许受中央银行监管的银行和其他金融服务提供商在入职期间执行基于视频的 KYC 身份验证，以建立新客户的身份，PayTM 似乎很容易实施。
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在全球范围内，银行业在 2019 年在数据和业务分析工具和软件上花费了近 300 亿美元。瑞银证据实验室的一份报告显示，该行业也是人工智能技术采用速度最快的行业，其中 75% 的受访者资产超过 1000 亿美元的银行表示他们目前正在实施人工智能战略，而资产不足 1000 亿美元的银行中只有 46% 的人表示。
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我们如何看待它的实施？
机器人过程自动化 (RPA)
尽管很少被注意到，但它是银行业的重要组成部分。 RPA 帮助银行在智能手机上运营，以创建更高效的移动银行系统，甚至在各个分支机构提供面对面的服务。 如果从人类的角度来看，AI 是大脑，RPA 是眼睛和手。
RPA 允许高效、重复的流程和数据收集，而 AI 用于解释数据并记录不断变化的行为以做出相应的响应。 在银行业，这些系统将有助于审查财务文件并减少人为错误的可能性。
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RPA+人工智能
与 RPA 相结合，人工智能可以以比人类更大的规模、速度和准确性来复制需要专家判断或困难决策的简单以及复杂和劳动密集型的活动。 人工智能系统可以在几秒钟内审查文件，并且不易出错。 该系统可以减少贷款服务错误，其中许多错误导致每年由于人为错误解释数千份新的批发合同。
带有人工智能的机器人
- 以最低的成本以最高的精度全天候工作。
- 允许您在业务高峰时段通过点击添加更多机器人。
- 为每个流程生成完整的审计跟踪，以帮助您实现流程合规并降低业务风险。
- 将成本降低 30-70%，并将周转时间从几天缩短到几小时或几分钟。
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利用 RPA 的银行和其他金融机构已经亲眼目睹了这种人工智能技术如何既省力又具有成本效益。
例如，2017 年，星展银行与 IBM 合作扩大 RPA的卓越中心 (COE) ，突显出金融机构越来越希望将 RPA 扩展到后端运营之外。 仅在成立五个月后，星展银行就已经优化了 50 多个复杂的业务流程。 HDFC银行正在使用基于人工智能的聊天机器人“Eva”（代表电子虚拟助手），由班加罗尔的 Senseforth AI Research 构建。 自今年 3 月推出以来，Eva 已经处理了超过 270 万客户查询，与超过 530,000 名独立用户进行了互动，并进行了 120 万次对话。
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聊天机器人
聊天机器人已成为所有行业客户体验的预期部分。 根据 LivePerson 的一项调查，67% 的客户更喜欢与提供客户支持的聊天机器人互动，因为他们可以快速有效地解决问题。 聊天机器人在银行业的主要优势之一是，它们既是为喜欢打电话的客户设计的语音助手，也是作为即时响应客户请求的个性化内容的消息助手。
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智能过程自动化 (IPA)
智能流程自动化 (IPA) 改变了游戏规则，能够理解结构化和非结构化数据。 与 RPA 不同，IPA 可以找出文本和图像的上下文并重复以促进明智的决策。 它为结构化、半结构化和非结构化文档的文档接收、理解和数字化提供了单一解决方案。
这允许基于文档的常见流程的端到端自动化，包括合同分析、客户入职、商业承保、财务文档分析、抵押贷款处理、账单表格审查、保险索赔分析等等。 凭借其认知智能能力，IPA 可以理解文本、图像、文档，并根据周围的上下文做出准确的判断。
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未来如何？
自动化不仅让银行变得轻松，也让最终用户变得轻松，尤其是在今年已经持续 6 个多月的大流行中。 尽管经济体正在努力振作起来，但智能自动化是金融部门在这个充满不确定性的时期可以依靠其保持运转的一种支持，以简单的银行业务方式向客户提供以保护各个经济体，毕竟，一滴海洋。
直接受益于智能自动化的银行领域的明显例子是商业贷款和监管操作，如 KYC 和反洗钱 (AML) 。
通过使用 ML 和 RPA、结构化和非结构化贷款文件中的数据来处理风险和贷款资格，观察到至少 30% 的加速。
已经发现，为了识别名称筛选结果中的误报，使用 RPA 和 ML 将数据自动输入到 LexisNexis 等 AML 应用程序中已经证明了结果。 KYC 减少了超过 25% 的客户入职操作工作量。
集成复杂的人工智能可以提高他们通过自动邮件响应 60% 的标准查询的能力，而不是他们目前提供的 20% 的覆盖率。 大流行很可能会改变银行现在和未来的工作方式和与客户互动的方式。 能够生存的机构将是能够最快做出反应和适应的机构。 这是新常态。
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