金融科技領域的人工智慧趨勢

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介紹

金融公司可以利用人工智慧 (AI) 來管理和分析來自多個來源的資料，以獲取有見地的資訊。這些突破性的成果幫助銀行克服日常障礙，提供諸如支付處理之類的基本服務。

金融科技中的人工智慧

人工智慧目前正在發揮重要作用。它超越了人類智慧的能力，正在幫助金融科技公司自動化常規流程並改善結果。儘早採用人工智慧使金融科技企業能夠識別風險、阻止欺詐、自動化常規流程並提高服務質量。所有這些都導致了生產力和收益的提高。

金融科技 (金融技術) 指的是金融領域的科技賦能創新。正如我們已經討論過的，這可能包括處理金融交易和防止欺詐。近年來，金融科技公司發展迅速，為客戶提供了十年前無法實現的處理辛苦賺來的錢的專門方法。例如，從客戶支援代表到銷售人員，金融科技公司都使用人工智慧驅動的聊天機器人。

近年來，金融科技取得了長足發展。傳統的銀行現在意識到具有顛覆性的金融科技公司及其創新方法，正在開發利用機器人和人工智慧來降低成本和解決消費者問題的創新技術。

人工智慧為企業帶來的好處

金融科技和人工智慧有很多共同點。隨著知識和社會技能的進步，關於人工智慧的討論已從邊緣轉移到中心。由於近年來跨國銀行的佔據主導地位，銀行業務中的人情味在一定程度上有所減少。以下是人工智慧在金融領域如何改善銀行運營流程的說明。

1. 信用風險評估和資料自動化

最相關和最有前景的是基於人工智慧的信用評分。信用評級衡量客戶償還貸款的能力和意願。

人工智慧利用許多資訊來確定信用評級，包括總收入、信用歷史、交易分析、工作歷史等。計算信用評分的數學模型基於考慮大量資料的統計技術。基於人工智慧的信用評分根據幾個額外的即時變數提供敏感的、個人的信用評分判斷，因此使更多有收入的人能夠獲得貸款。

2. 識別銀行欺詐

基於人工智慧的分析技術用於分析資料，以查詢可能表明欺詐行為的異常交易。人工智慧可以跟蹤使用者的行為模式，識別偏離常態的行為，並可能表明欺詐企圖或其他事件。然後將這些情況交給人工工作人員考慮，從而節省了大量時間。

3. 提高安全性

金融行業使用人工智慧是許多安全增強型創新的動力。例如，銀行有僅可以透過面部或指紋識別訪問的應用程式。人工智慧主要負責實現這一點。

金融科技利用人工智慧提供基於行為的解決方案，這些解決方案有可能徹底改變金融領域。人工智慧可以分析客戶的交易活動，以識別其行為模式。如果客戶反覆嘗試從不尋常的地點提取 5000 歐元，人工智慧驅動的學習可以識別並阻止這些行為作為潛在的欺詐行為。

4. 客戶服務機器人

人工智慧技術提供真正價值的另一個關鍵領域是客戶服務和關係管理。金融科技公司可以使用聊天機器人快速解答客戶疑問，並提高客戶對其產品和服務的整體滿意度。這些聊天機器人可以提供個性化的客戶支援和低成本的專家建議。

此外，聊天機器人全天候可用，並且不休息。虛擬助手還可以包含人工智慧以增強使用者資料，制定定製的行動號召以提高目標轉化率，並幫助客戶瀏覽銀行提供的服務。

由於虛擬助手和聊天機器人，金融科技公司可以降低客戶服務的成本和時間。此外，這將有助於透過不同的服務提高人工智慧的標準。

5. 使用者行為分析

透過將各種人工智慧和機器學習技術整合到介面中，金融科技人工智慧可以預測使用者行為，併為使用者提供對其資料的細緻見解。這些是 AI API，銀行和金融科技公司可以使用它們。

例如，客戶提出關於其每月費用的單一資訊請求。在伺服器端，公司使用人工智慧來預測後續請求，並將這些資訊包含在同一響應中。公司減少了請求量和對業務系統的壓力。此外，客戶也受益，因為當預測分析準確時，系統執行速度更快。

6. 經濟預測

人工智慧用於金融領域，可以自動識別、分析和修改資料模式。此外，即使資料質量不完美，金融科技領域的人工智慧仍然可以提供關於匯率、投資和短期或長期趨勢的有見地的預測。

人工智慧評估非結構化資料的能力更加令人驚歎，這對於金融服務至關重要。這可以在金融科技中以多種方式使用，例如透過觀察消費者行為來預測產品適用性和修改營銷策略。

金融科技領域的人工智慧趨勢

Rishi 在這部分關於金融科技領域人工智慧進步的討論中提到的技能之一是透過身份驗證來說明欺詐防護的例子：深度學習現在使數字系統能夠識別人們的面部，即使他們改變了外觀（例如留鬍子）。Facebook 上這項技術會在任何包含你面部的上傳照片中為你新增標籤。金融科技確保只有你自己才能訪問你的資料和資金。為了突出這些行為，人工智慧和深度學習還可以發現表明試圖進行欺詐的行為模式。

此外，金融公司還可以根據客戶的需求細分客戶。

例如，剛剛獲得其第一種金融產品的消費者將沒有信用記錄、信用評分或其他傳統指標來表明他們具有良好的信用風險，並且很可能償還貸款。由於傳統銀行對他們不感興趣，因此這個消費者市場服務不足。金融科技公司可以使用人工智慧和深度學習來研究這個客戶群體的行為，並確定哪些非傳統跡象表明消費者具有合理的風險，並且可能盈利。透過這種方法，消費者和金融科技公司都可以獲得更優惠利率的貸款，這有利於雙方。

金融科技公司近年來學到了很多東西，其中包括髮現盈利客戶可能意味著一些事情，而不是尋找那些擁有無可挑剔的信用記錄和評分的客戶。這些客戶只佔市場的一小部分，通常要求貸款利率極低。只有當金融科技公司完全瞭解其餘市場的真實信用狀況，並制定出吸引眾多優質客戶的報價（以他們能夠可靠地償還的利率，並具有可預測和可控的違約率）時，它們才能盈利。

為了使機器學習為人工智慧決策引擎建立預測模型，此策略取決於收集關於消費者習慣的大量可靠資料。一些資訊來自信用記錄，一些來自手機上的資訊（例如你的聯絡人和你 的交易歷史），還有一些來自其他來源。如果金融科技公司能夠獲得消費者的同意以訪問這些資料，他們就可以開發模型來劃分消費者群體，從而根據償還能力和盈利可能性進行劃分。

金融科技的未來

未來幾年，金融科技公司和傳統銀行將密切合作，以便雙方都能發揮各自優勢。隨著客戶體驗轉向消費者螢幕，實體網點的重要性將大大降低。消費者將能夠更好地獲取機構關於其資金存放地點、投資方式以及各項服務費用的資訊。印度的直接共同基金投資計劃就是一個例子，客戶可以透過管理資產來降低成本。消費者現在可以使用各種金融工具和結構，資料驅動型服務已經取代了傳統的中間商和專家。

結論

人工智慧 (AI) 為金融行業提供了一個特殊的機遇，可以降低成本、提升客戶滿意度並提高運營效率等。金融機構可以為客戶提供一流的金融服務。全球金融科技公司採用各種人工智慧能力來提高其運營效率和安全性。所有這些解決方案的一個關鍵目標是提高金融科技公司的生產力。如果我們使用聊天機器人和自動化資料分析解決方案，我們的員工的工作量將會大大減少。

然而，通常仍然需要更多熟練的人工智慧程式設計師。因此，銀行正在利用專業的軟體開發公司，這些公司擁有熟練的金融科技專家工程師。