性。此外，72% 的消费者认为定制产品更有价值。这凸显了客户对个性化服务的期望与银行业现状之间的差异。
提高客户满意度的一个解决方案是将自助银行与人工智能相结合。人工智能系统使客户能够自行执行日常任务。因此，他们不再需要因为一些小麻烦而联系银行代理。
- 帐户查询：使用自然语言处理 (NLP)来理解并响应客户有关帐户余额、交易历史记录和其他帐户详细信息的查询。
- 账单支付： AI 帮助客户使用移动应用或网站设置自动或一次性账单支付。它可以安全地处理付款指令、检查详细信息并根据客户的喜好安排付款。
- 资金转账：让您的客户在人工智能的帮助下自行进行资金转账。他们可以创建定期转账的时间表，例如每月支付账单或储蓄存款。人工智能会监控账户活动并根据这些设定的时间表执行转账。
- 文档处理：银行客户经常需要处理文档才能使用银行产品。利用人工智能支持的光学字符识别 (OCR) 功能，让您的客户轻松处理文档。允许人工智能从身份证和收入证明等文件中提取数据，而无需手动输入。
- 预测分析：人工智能自助银行的兴起使预测分析变得更加简单。人工智能从客户旅程模式中学习并预测客户未来的财务需求。
人工智能在欺诈检测中的应用
欺诈检测是人工智能在银行业的另一个关键应用。研究表明，人类平均每小时会犯 3-6 个错误，相当于每天犯下大量错误。而人工智能在设计上力求准确和一致。错误通常不太常见，但并非完全不存在。
- 交易监控：人工智能可以实时监控数百万笔交易。它加快了发现错误并及时修复错误的机会。
- 异常检测：人工智能了解客户通常如何花钱和管理财务。当出现重大变化时，它会发出警报，要求进行审核，例如网上购物突然增加或向新人进行大笔转账。
- 文档错误：当系统由人工智能驱动时，文档处理中出现错误的可能性会大大降低。
风险评估中的人工智能
人工智能检测异常和模式的能力有助于银行主动降低风险。它有助于确保客户和银行的财务稳定。它建议客户减少支出。而且，对于银行来说，风险评估变得更加准确，
- 支出类别分析：使用人工智能更有效地评估交易。然后，将其归类为相关的支出类别。它有助于发现隐藏的成本节约机会并优化支出策略。
- 信用风险评估：过去，银行主要使用信用评分和财务记录来评估贷款申请人。人工智能现在可以考虑更广泛的细节，例如社交媒体习惯和资金流动模式。这有助于银行更准确地评估风险。