2022 年銀行業人工智能：示例與挑戰

介紹

千禧一代及其不斷變化的偏好已導致許多行業的日常流程大範圍中斷，並導致其他行業的更多人同時增長。 就像洗手液和穀物一樣，實體銀行位置的使用已經下降。 根據 Business Insider 的一份報告，實體銀行的位置可能很快就會成為過去。

隨著客戶偏好的變化，各行業正在採用更新的方法來適應不斷變化的需求步伐。 隨著這個詞的傳播，銀行業正在數字化。 操作流程明顯與人工智能、機器人技術和其他機器輔助相結合。

技術和第四次工業革命已經滲透到許多領域。 這項技術現在正在重建社會技能和勞動力。 不僅限制了不斷變化的勞動力的存在，而且人工智能的使用在銀行業非常明顯。 人工智能應用不僅使銀行業現代化，而且使我們所知的整個世界現代化。 閱讀有關頂級人工智能應用程序的更多信息。

為什麼使用人工智能

技術是這一代人的面孔。 對於這一代人所面臨的所有問題 - 對答案的需求不斷增加。 而且，解決方案觸手可及。 屏幕的另一側可能是解決查詢的計算機或受僱為關係經理的人。

大數據是當今的行業標準，每個部門都在努力從非結構化數據存儲庫中獲取所有可能的信息。 銀行業的大數據應用已經在改變這個行業。 人工智能來了。 不僅利用人工智能在提取和構建手頭數據方面的優勢，金融和銀行業正在介入使用這些數據來改善客戶關係。

銀行和人工智能

銀行業正在使用人工智能來提升客戶關係管理的新高度。

該部門正在從地面實施這一點，其主要目標是以客戶為中心的方法攀登高度。 銀行業涉及其客戶的一個重要部分是客戶關係管理，其中包括與他們的溝通。

隨著自動櫃員機的引入，銀行業看到了訪問這些地點的偏好發生了變化。 這些機器允許現金存款和取款直接與設備上的輸入點通信，因此根本不需要人工協助。 這是一場導致人工智能增長和需求的革命。

數字化和網絡威脅

銀行業在數字化方面不斷發展。 過去幾十年，網上銀行、手機銀行、實時匯款和類似服務改變了該行業的面貌。 隨著這種數字化，隨之而來的網絡威脅也在增加。

再次需要保護這些服務免受網絡犯罪活動的影響，以確保用戶之間的信任和安全交易。 由於提供了正確的支持，銀行在正確的勞動力方面面臨困難，以推動行業需求朝著正確的方向發展。

當銀行、電信和信息技術等部門聚集在一起時，全世界都會見證萬維網上大量有價值的用戶信息。 任何用戶的每份報告都像受到保護一樣容易受到攻擊。 網絡犯罪導致實踐中斷，因此政府機構制定了嚴格的規定，以提高銀行業保留其擁有的大量數據的能力。

應用領域

人工智能正在努力通過機器個性化人類體驗。 機器人取代銀行部門的前台工作人員旨在為前面的客戶提供24*7 不間斷、勤奮和不受阻礙的專業知識。

今天的銀行業正在見證人與機器之間的合作。 這種合作再次為定制機會打開了大門，以提供更好的服務體驗和交付。

好處

重組原因說明，以下是使用中的好處：

• 改進的服務響應
• 減少人為錯誤
• 製作中的個性化選項
• 通過提高滿意度和信任度來加強客戶基礎
• 減少前往地點的時間

銀行通過將價值、就業和信息模式的變化納入日常運營工作流程，從而捕捉人工智能。 人工智能在銀行業的部分應用領域列舉如下：

1. 細化消費者參與

人工智能有助於更好地了解客戶。 從客戶的選擇和偏好中收集的數據使人工智能能夠引導機器解碼下一個決策，從而為每個客戶創建一個個性化的信息容器。

這反過來又有助於銀行根據他們的選擇定制買家體驗，從而提高對研究所的滿意度和忠誠度。

交互式語音響應系統 (IVRS) 是此類 AI 主導系統的示例，其中包括對客戶的語音幫助。 它通過將呼叫路由到正確的部門以及實時協助他們處理交易和其他銀行相關問題來引導客戶了解他們的查詢以正確的方向。

2.財富監管

這些為客戶定制的計劃不僅通過增加客戶群使銀行受益，而且通過個性化的風險和投資計劃的輸入和建議，幫助用戶管理手頭的財富。 涉及以 AI 為主導的客戶服務以滿足前台標準是印度等國家語言多樣化的挑戰。

3. 檢查數據以加強防禦

人工智能有能力通過解釋過去的數據來預測未來的趨勢。 此屬性與機器學習相關聯時，將有助於產生數據驅動的預測，以應對洗錢案件和識別欺詐。

4. 升級安全

人工智能主導機器的異常數據模式識別特性可幫助銀行加強安全性，並通過識別現有流程中的漏洞來建議更改。 欺騙性電子郵件和日誌報告、違反流程的模式可以通過人工智能進行跟踪，以在現有方法中提供更好的安全性。

5. 連接情緒

以人工智能為主導的機器使用的技術可以根據客戶用於輸入要求的文本來識別客戶的情緒。 基於此，設備會做出響應，以適應客戶使用的單詞的音調和製作。 自然語言處理有助於實現這一點。 閱讀有關自然語言處理應用的更多信息。

這不僅是一種真實的體驗，還可以幫助銀行節省大量人力資源成本和大量時間。

聊天機器人是銀行業人工智能的例子，它正在取代銀行的前台場景。 這些以人工智能為主導的機器為客戶提供了更高水平的數字化和定制化互動體驗。 了解有關使用 Python 創建聊天機器人的更多信息。

6. 利用知識數據庫

銀行業中以人工智能為主導的系統是一個龐大的數據寶庫。 它包含船上每個用戶的所有詳細信息。 該數據庫在改進戰略和業務計劃模型的基礎上提供更細緻的決策。 人工智能主導的知識庫相當於認知思維的人類專家。

ATM 中的人臉檢測和實時攝像頭以及其他此類干預措施正在幫助銀行加強安全措施，並提供對用戶行為模式和操作技術的清晰而清晰的洞察。

七、控制風險

人工智能係統提供的龐大數據庫使銀行能夠通過分析他們的計劃、研究先前策略的失敗以及消除人為錯誤來管理風險。

人工智能正在擴展到銀行安全流程的根源，用驗證交易的代碼加密每個步驟，讓公司了解反欺詐和反洗錢活動。 了解您的客戶 (KYC) 等監管檢查有助於加強安全措施。

8. 通過前台擴展

通過向客戶提供個性化的財務指南並加強對欺詐活動的安全性，人工智能正在為其鋪平道路，不僅加強了前台操作（客戶交互），而且加強了中台（安全）和後端開發（承銷銀行服務申請）以及。

面臨的挑戰

1. 許多銀行面臨不願改進或適應新方法的挑戰。 以傳統方式進行標準化，全國二三線城市的一些地點面臨著這一挑戰。 這些單位還缺乏提高勞動力和人力資源技能所需的承諾水平。

2. 由於缺乏實施運營變革的支持數據，銀行業面臨著客戶需求和響應之間的脫節。 銀行適應不符合群眾實際需求的開關。

3. 大規模使用人工智能的銀行需要跟上政府的監管標準。 越來越多的服務，如網上銀行和在線交易，也屬於隱私監管政策的範圍，這需要銀行端的合規性。

4. 現有勞動力也明顯缺乏與銀行使用人工智能的先進工具和應用相關的培訓。 隨著人工智能的日益普及，對熟練勞動力的需求明顯增加。 需要在數據科學和機器學習等領域擁有熟練和經驗豐富的工程師來為手頭的數據提供可信度。

結論

數字革命正在改變當今所有其他業務的功能。 就像所有專注於利用革命增加利潤的不同行業一樣，銀行業也是如此。 這些應用程序和示例從銀行使用人工智能的好處的角度清楚地展示了存儲的內容。

他們對通過數字化改善客戶關係的新高度的關注正在不斷提高。 儘管面臨來自網絡犯罪的網絡威脅、傳統銀行業務方法、缺乏培訓等挑戰，但銀行業正在將面向技術的服務描繪成基層銀行業務。

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