传统银行正在向数字银行转型，银行业中的人工智能越来越受欢迎。大约 35-40% 的银行已经在利用人工智能实现各种操作的自动化，例如客户服务、欺诈检测和文档处理。
尽管一些银行尚未充分利用人工智能的各种优势，但他们正在积极考虑。他们认识到人工智能对银行业的巨大影响，但不确定性、成本和其他挑战阻碍了进展。本博客旨在提供有关银行业人工智能的详细和准确信息，以解决考虑在其系统中采用人工智能的银行的疑问和困惑。
在此之前，我们先来看一下近年来银行业人工智能的一些例子。
- 汇丰银行（英国）：汇 印度尼西亚电报数据 丰银行于 2018 年推出了新的移动银行平台。该平台包括指纹认证、移动支付和投资工具。
- 摩根大通（美国）： 2021 年，摩根大通（美国）实施了一套人工智能系统，可分析大量实时交易数据，以识别和防止欺诈活动。
- 花旗银行（美国）： 2022 年，花旗银行将 AI 集成到其移动应用程序中，以分析客户数据并提供个性化的金融产品推荐。这包括根据消费习惯推荐带有奖励计划的信用卡。
- Allica Bank（澳大利亚）： Allica Bank 于 2023 年宣布与会计软件提供商 Sage 和 Xero 建立合作伙伴关系，将自动交易信息无缝集成到其商业客户的会计系统中。
人工智能在银行业的应用（超过 25 个用例）
银行业务中的人工智能应用促进 如果您根据客户的定制需求定制聊天机器人 了向数字化转型的无缝过渡。它致力于提高效率、降低风险，并为多样化的全球客户提供安全、个性化的银行体验。在这里，我们将在 7 个最多样化的应用程序中探索人工智能在银行业务中的用途，
客户服务中的人工智能
客户服务是人工智能银行解决方案中最突出的。银行客户在寻求客户服务时经常会遇到一些挑战。无论是通过电话、电子邮件还是亲自到分行，等待帮助的时间太长都会令人沮丧。不同渠道或分行之间的服务质量不一致也会导致客户体验不同。因此，面向未来的银行已经利用人工智能完全自动化了客户服务。
- 客户参与：银行人工智 百慕大领先 能主动为客户提供适合其财务偏好的适当投资选择、个性化产品和及时警报。
- 聊天机器人和虚拟助手：实施人工智能银行聊天机器人，提供即时客户支持、处理查询、提供账户信息并全天候指导客户完成交易。通过虚拟助手提供个性化的财务帮助。
- 反馈收集：反馈对于了解客户对银行服务的满意度非常重要。银行可以利用人工智能自动收集反馈。
- 情感分析：AI可以分析客户在各个渠道点的互动。这些数据有助于银行进一步改善服务。
- 全渠道集成：全渠道人工智能集成可确保不同平台之间的客户体验保持一致。跨多个客户服务渠道（网站、移动应用程序、社交媒体）的人工智能可提供无缝体验。
- 产品推荐：每个客户对银行产品都有独特的偏好。人工智能简化了客户服务中的沟通方式，并生成个性化的产品推荐。
银行管理中的人工智能
银行通常必须管理许多重复且耗时的管理任务。这些任务包括更新客户信息、处理贷款申请和处理付款。这些任务可能会造成瓶颈。因此，整体运营可能会放缓。银行业人工智能在实现日常银行业务自动化方面发挥着重要作用。
- 客户入职：人工智能可以快速验证客户信息（例如身份证件）并检测任何不一致之处。例如，人工智能系统可以扫描客户的身份证并自动填写其详细信息。它减少了客户和银行工作人员所需的时间和精力。
- 客户投资组合管理：人工智能投资组合管理对客户和银行都有帮助。人工智能从各种来源收集数据，包括客户资料、历史市场数据、实时市场数据等。然后，算法分析数据以识别模式并为每个客户构建个性化投资组合。
- 自动信用检查：通过分析客户的财务历史和信用评分自动进行信用检查。这加快了确定信用度的过程。
- 自动贷款审批：人工智能可以通过分析申请人的历史记录在几分钟内批准或拒绝贷款申请。它减少了人工审核的需要并简化了贷款审批流程。
- 监管合规：在人工智能的监督下，银行可以自动标记可能表明洗钱或欺诈的交易。该算法可以快速检测出偏离客户正常行为的异常交易模式。然后，它会向合规团队发送警报。
- 债务管理：银行可以使用人工智能算法分析客户还款模式，预测潜在的违约或逾期付款。这种主动方法有助于银行改善整体债务追偿工作。