智能自動化的出現以及它如何讓銀行業務更輕鬆
已發表: 2020-09-22例如，自工業革命以來，自動化已經存在了很長時間，工業革命使許多流程自動化並減少了人力。 智能自動化使其更進一步，自動化不僅減少了人類的身體壓力，而且還減少了人類的精神壓力。 它已經在處理大量數據的行業中找到了應用程序，並且使用它的解決方案得到了使用，其中銀行業是最大的受益者之一。
Know Your Customer/Client 的實施極大地幫助了印度公民進行他們的金錢消費和管理習慣。 此外，銀行發現它越來越有助於控制洗錢活動。 各種規模的公司都在採用 KYC 程序來保護自己和客戶。
今年早些時候，印度儲備銀行甚至允許受中央銀行監管的銀行和其他金融服務提供商在入職期間執行基於視頻的 KYC 身份驗證，以建立新客戶的身份，PayTM 似乎很容易實施。
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在全球範圍內，2019 年銀行業在數據和業務分析工具和軟件上花費了近 300 億美元。瑞銀證據實驗室的一份報告顯示，該行業也是人工智能技術採用速度最快的行業，其中 75% 的受訪者資產超過 1000 億美元的銀行表示他們目前正在實施人工智能戰略，而資產不足 1000 億美元的銀行中只有 46% 的人表示。
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目錄
我們如何看待它的實施？
機器人過程自動化 (RPA)
儘管很少被注意到，但它是銀行業的重要組成部分。 RPA 幫助銀行在智能手機上運營，以創建更高效的移動銀行系統，甚至在各個分支機構提供面對面的服務。 如果從人類的角度來看，AI 是大腦，RPA 是眼睛和手。
RPA 允許高效、重複的流程和數據收集，而 AI 用於解釋數據並記錄不斷變化的行為以做出相應的響應。 在銀行業，這些系統將有助於審查財務文件並減少人為錯誤的可能性。
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RPA+人工智能
與 RPA 相結合，人工智能可以以比人類更大的規模、速度和準確性來複製需要專家判斷或困難決策的簡單以及復雜和勞動密集型的活動。 人工智能係統可以在幾秒鐘內審查文件，並且不易出錯。 該系統可以減少貸款服務錯誤，其中許多錯誤導致每年由於人為錯誤解釋數千份新的批發合同。
帶有人工智能的機器人
- 以最低的成本以最高的精度全天候工作。
- 允許您在業務高峰時段通過點擊添加更多機器人。
- 為每個流程生成完整的審計跟踪，以幫助您實現流程合規並降低業務風險。
- 將成本降低 30-70%，並將周轉時間從幾天縮短到幾小時或幾分鐘。
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利用 RPA 的銀行和其他金融機構已經親眼目睹了這種人工智能技術如何既省力又具有成本效益。
例如，2017 年，星展銀行與 IBM 合作擴大 RPA的卓越中心 (COE) ，突顯出金融機構越來越希望將 RPA 擴展到後端運營之外。 僅在成立五個月後，星展銀行就已經優化了 50 多個複雜的業務流程。 HDFC銀行正在使用基於人工智能的聊天機器人“Eva”（代表電子虛擬助手），由班加羅爾的 Senseforth AI Research 構建。 自今年 3 月推出以來，Eva 已經處理了超過 270 萬客戶查詢，與超過 530,000 名獨立用戶進行了互動，並進行了 120 萬次對話。
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聊天機器人
聊天機器人已成為所有行業客戶體驗的預期部分。 根據 LivePerson 的一項調查，67% 的客戶更喜歡與提供客戶支持的聊天機器人互動，因為他們可以快速有效地解決問題。 聊天機器人在銀行業的主要優勢之一是，它們既被設計為喜歡打電話的客戶的語音助手，又被設計為具有個性化內容的消息助手，可以立即響應客戶的請求。
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智能過程自動化 (IPA)
智能流程自動化 (IPA) 改變了遊戲規則，能夠理解結構化和非結構化數據。 與 RPA 不同，IPA 可以找出文本和圖像的上下文並重複以促進明智的決策。 它為結構化、半結構化和非結構化文檔的文檔接收、理解和數字化提供了單一解決方案。
這允許基於文檔的常見流程的端到端自動化，包括合同分析、客戶入職、商業承保、財務文檔分析、抵押貸款處理、賬單表格審查、保險索賠分析等等。 憑藉其認知智能能力，IPA 可以理解文本、圖像、文檔，並根據周圍的上下文做出準確的判斷。
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未來如何？
自動化不僅讓銀行變得輕鬆，也讓最終用戶變得輕鬆，尤其是在今年已經持續 6 個多月的大流行中。 儘管經濟體正在努力振作起來，但智能自動化是金融部門在這個充滿不確定性的時期可以依靠其保持運轉的一種支持，以簡單的銀行業務方式向客戶提供以保護各個經濟體，畢竟，一滴海洋。
直接受益於智能自動化的銀行領域的明顯例子是商業貸款和監管操作，如 KYC 和反洗錢 (AML) 。
通過使用 ML 和 RPA、結構化和非結構化貸款文件中的數據來處理風險和貸款資格，觀察到至少 30% 的加速。
已經發現，為了識別名稱篩選結果中的誤報，使用 RPA 和 ML 將數據自動輸入到 LexisNexis 等 AML 應用程序中已經證明了結果。 KYC 減少了超過 25% 的客戶入職操作工作量。
集成複雜的人工智能可以提高他們通過自動郵件響應 60% 的標準查詢的能力，而不是他們目前提供的 20% 的覆蓋率。 大流行很可能會改變銀行現在和未來的工作方式和與客戶互動的方式。 能夠生存的機構將是能夠最快做出反應和適應的機構。 這是新常態。
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