金融行業(yè)的10大人工智能創(chuàng)新應(yīng)用

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作者:Aratrika Dutta

2021-12-02 11:07:00

來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

基于的人工智能的解決方案旨在滿足當(dāng)今金融部門的關(guān)鍵需求,例如改善客戶體驗(yàn)、成本效益、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接以及提高安全性。通過(guò)實(shí)施人工智能和相關(guān)技術(shù),可以為其客戶創(chuàng)造更好、更具吸引力的金融環(huán)境。本文列出了金融行業(yè)的十大人工智能創(chuàng)新應(yīng)用。

人工智能為金融行業(yè)提供了一種可以滿足客戶需求的方式,這些客戶希望以更智能、更方便、更安全的方式投入、獲取、消費(fèi)、儲(chǔ)蓄其資金。由于使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),金融機(jī)構(gòu)和銀行運(yùn)行的應(yīng)用程序變得更加簡(jiǎn)單易用。金融科技公司對(duì)人工智能技術(shù)特別感興趣,開(kāi)發(fā)和利用人工智能應(yīng)用程序?;诘娜斯ぶ悄艿慕鉀Q方案旨在滿足當(dāng)今金融部門的關(guān)鍵需求,例如改善客戶體驗(yàn)、成本效益、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接以及提高安全性。通過(guò)實(shí)施人工智能和相關(guān)技術(shù),可以為其客戶創(chuàng)造更好、更具吸引力的金融環(huán)境。以下列出了金融行業(yè)的十大人工智能創(chuàng)新。
 
(1)信用評(píng)分模型
 
信用評(píng)分這個(gè)人工智能模型是由Temenos AI公司開(kāi)發(fā)的。該公司率先為銀行提供了具有自動(dòng)化決策功能的人工智能應(yīng)用,同時(shí)擁有透明度和可解釋性。信用評(píng)分模型能夠提高合格率,降低違約風(fēng)險(xiǎn),從而降低信用風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)與Temenos Infinity集成,提高了對(duì)最終用戶的透明度,實(shí)現(xiàn)了可解釋的自動(dòng)化決策,將承保工作提升到了一個(gè)新的水平。
 
(2)智能數(shù)據(jù)湖
 
智能數(shù)據(jù)湖由Temenos AI公司開(kāi)發(fā)的XAI平臺(tái)和Temenos數(shù)據(jù)湖集成而來(lái),為銀行提供實(shí)時(shí)、端到端的服務(wù),通過(guò)多種來(lái)源提供更高質(zhì)量和豐富的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖從大量數(shù)據(jù)源中收集大量不同的數(shù)據(jù),保留其原始模型和格式,并支持用戶就地查詢和分析。這意味著銀行可以在人工智能算法的幫助下做出更快、更準(zhǔn)確和可解釋的決策。
 
(3)機(jī)器人顧問(wèn)
 
機(jī)器人顧問(wèn)不僅是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)顧問(wèn)的低成本替代方案,而且還可以為大量用戶提供財(cái)務(wù)咨詢,幫助用戶做出更明智的財(cái)務(wù)決策。此外,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能機(jī)器人顧問(wèn)還可以向投資者推薦投資組合、退休、遺產(chǎn)規(guī)劃等服務(wù),從而使其開(kāi)戶過(guò)程成為一種良好的互動(dòng)體驗(yàn)。
 
(4)基于人工智能的報(bào)告和分析
 
現(xiàn)在通過(guò)移動(dòng)銀行應(yīng)用程序和門戶網(wǎng)站,金融服務(wù)人工智能(特別是Envestnet Yodlee的人工智能Fincheck)可以分析消費(fèi)者的賬戶數(shù)據(jù),以了解他們擁有的資金和財(cái)務(wù)表現(xiàn),并根據(jù)分析數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的行動(dòng)提出建議,然后幫助用戶實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)蓄和預(yù)算的自動(dòng)化,以改善財(cái)務(wù)狀況。在金融行業(yè),人工智能可用于檢查現(xiàn)金賬戶、信用賬戶和投資賬戶,以判斷某個(gè)用戶的整體財(cái)務(wù)狀況,并能跟上實(shí)時(shí)的變化,然后根據(jù)新傳入的數(shù)據(jù)創(chuàng)建定制建議。
 
(5)Envestnet提供的智能和高級(jí)分析
 
Envestnet的智能和高級(jí)分析服務(wù)可以使金融機(jī)構(gòu)能夠輕松地實(shí)時(shí)獲得關(guān)鍵業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決方案,可以在臺(tái)式機(jī)、移動(dòng)設(shè)備和支持Amazon Alexa的設(shè)備上使用。Envestnet的智能和高級(jí)分析服務(wù)提供交互、預(yù)測(cè)和對(duì)話功能,從綜合的金融數(shù)據(jù)集中提取信息,以確保金融機(jī)構(gòu)能夠隨時(shí)隨地在任何設(shè)備上輕松回答關(guān)鍵問(wèn)題。
 
(6)聊天機(jī)器人
 
銀行業(yè)中的聊天機(jī)器人不僅是一種節(jié)省成本的工具,還可以自動(dòng)執(zhí)行簡(jiǎn)單的任務(wù),例如開(kāi)設(shè)新賬戶或在賬戶之間轉(zhuǎn)賬。想要使用聊天機(jī)器人的很行只需將它們加載在現(xiàn)有網(wǎng)站上,而無(wú)需創(chuàng)建單獨(dú)的聊天機(jī)器人應(yīng)用程序。而且它們始終在線,因此即使是在凌晨訪問(wèn)網(wǎng)站的客戶也可以獲得答案和幫助。聊天機(jī)器人可以執(zhí)行的任務(wù)包括,支付賬單或處理帳戶申請(qǐng)等。
 
(7)快速且可擴(kuò)展的圖形平臺(tái)
 
TigerGraph圖形平臺(tái)利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具處理圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。TigerGraph將大規(guī)模并行處理、MapReduce、快速數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮等功能與新方法結(jié)合,創(chuàng)建了一種可擴(kuò)展、快速且可靠的深度探索方法。TigerGraph的工具利用分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法來(lái)幫助用戶分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。Visa公司等行業(yè)領(lǐng)先的金融服務(wù)提供商以及中國(guó)招商銀行正在使用TigerGraph來(lái)增強(qiáng)他們的欺詐檢測(cè)流程。
 
(8)虛擬環(huán)境中潛在的未來(lái)模擬器
 
企業(yè)軟件生產(chǎn)商Simudyne公司為金融機(jī)構(gòu)生產(chǎn)人工智能軟件。他們的解決方案讓金融服務(wù)提供商能夠在安全的虛擬環(huán)境中有效地模擬潛在的未來(lái)場(chǎng)景。他們的人工智能軟件可應(yīng)用于交易、借貸和風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域。這個(gè)人工智能工具讓銀行能夠模擬一系列場(chǎng)景,例如對(duì)欺詐者的行為進(jìn)行建模。
 
(9)軟件機(jī)器人
 
印度第二大私營(yíng)銀行ICICI銀行已在其各個(gè)職能部門的200多個(gè)業(yè)務(wù)流程中部署了軟件機(jī)器人。ICICI銀行的軟件機(jī)器人被配置為從系統(tǒng)捕獲和解釋信息、識(shí)別模式,并跨多個(gè)應(yīng)用程序運(yùn)行業(yè)務(wù)流程,其中包括數(shù)據(jù)輸入和驗(yàn)證、自動(dòng)格式化、多格式消息創(chuàng)建、文本挖掘、工作流加速、對(duì)帳和貨幣匯率處理等。
 
(10)預(yù)測(cè)分析
 
預(yù)測(cè)分析功能包括提醒客戶定期支付高于平均水平的費(fèi)用,如果客戶的支票賬戶中的資金超過(guò)平均水平,則提醒客戶將資金轉(zhuǎn)入他們的儲(chǔ)蓄賬戶,或者提示客戶在購(gòu)買機(jī)票后制定旅行計(jì)劃。預(yù)測(cè)分析可為移動(dòng)應(yīng)用程序用戶提供超過(guò)50種不同場(chǎng)景的提示。例如,如果客戶收到一筆不符合他們通常交易模式的入賬存款,并且不需要滿足他們的正常費(fèi)用或預(yù)定付款,系統(tǒng)可以突出顯示存款并建議客戶保證資金的安全。
 
人工智能在金融行業(yè)的未來(lái)發(fā)展
 
無(wú)論是在加速交易、自動(dòng)化呼叫中心、實(shí)時(shí)欺詐預(yù)防還是其他金融服務(wù)領(lǐng)域,人工智能都在幫助金融機(jī)構(gòu)為其客戶提供服務(wù),并推動(dòng)金融行業(yè)的未來(lái)發(fā)展。最終,金融機(jī)構(gòu)將支持?jǐn)?shù)百個(gè)甚至數(shù)千個(gè)應(yīng)用程序。那些投資于企業(yè)人工智能轉(zhuǎn)型的銀行將獲得市場(chǎng)份額、提高客戶滿意度以及改善財(cái)務(wù)績(jī)效,并超越那些未能在人工智能方面進(jìn)行創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
 
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