银行业中的人工智能——人工智能如何在银行中使用

人工智能 (AI) 技术已成为几乎每个行业的关键颠覆者，银行业也不例外。 人工智能在银行应用程序和服务中的引入使该行业更加以客户为中心和技术相关。

基于人工智能的系统可以帮助银行通过提高生产力和根据人类代理无法理解的信息做出决策来降低成本。 此外，智能算法能够在几秒钟内发现异常和欺诈信息。

Business Insider的一份报告表明，近 80% 的银行都意识到人工智能为其行业带来的潜在好处。 另一份报告显示，到 2023 年，银行预计将通过使用人工智能应用程序节省 4470 亿美元。

这些数字表明，银行和金融业正在迅速转向人工智能，以提高效率、服务、生产力和投资回报率并降低成本。

在本文中，我们将了解人工智能在金融和银行业的关键应用，以及这项技术如何以其非凡的优势重新定义客户体验。

人工智能在银行和金融领域的应用

人工智能技术已成为我们生活的世界不可或缺的一部分，银行已开始将这些技术大规模集成到其产品和服务中以保持相关性。

以下是银行业中的一些主要人工智能应用程序，您可以通过这些应用程序获得该技术的众多好处。 那么，让我们潜入水中吧！

网络安全和欺诈检测

每天，当用户通过应用程序或在线账户支付账单、取款、存入支票以及做更多事情时，都会发生大量的数字交易。 因此，银行业越来越需要加强其网络安全和欺诈检测工作。

这就是银行业中的人工智能发挥作用的时候。 人工智能可以帮助银行提高在线金融的安全性，跟踪系统中的漏洞，并将风险降到最低。 人工智能与机器学习一起可以轻松识别欺诈活动并提醒客户和银行。

例如，丹麦最大的银行丹斯克银行实施了一种欺诈检测算法，以取代其旧的基于规则的欺诈检测系统。 这种深度学习工具将银行的欺诈检测能力提高了 50%，并将误报率降低了 60%。 该系统还自动化了许多关键决策，同时将一些案例发送给人类分析师进行进一步检查。

人工智能还可以帮助银行管理网络威胁。 2019 年，金融业占所有网络攻击的 29% ，成为最受攻击的行业。 借助人工智能在金融服务领域的持续监控能力，银行可以在潜在的网络攻击影响员工、客户或内部系统之前对其做出响应。

聊天机器人

毫无疑问，聊天机器人是人工智能在银行业实际应用的最佳范例之一。 部署后，它们可以 24*7 全天候工作，不像人类有固定的工作时间。

此外，他们不断了解特定客户的使用模式。 它可以帮助他们以有效的方式了解用户的需求。

通过将聊天机器人集成到银行应用程序中，银行可以确保他们全天候为客户服务。 此外，通过了解客户行为，聊天机器人能够提供个性化的客户支持，并相应地推荐合适的金融服务和产品。

银行应用程序中人工智能聊天机器人的最佳示例之一是美国银行的虚拟助手 Erica。 这个人工智能聊天机器人可以处理信用卡债务减少和卡安全更新等任务。 Erica 在 2019 年管理了超过 5000 万个客户请求。

另请阅读：开发聊天机器人需要多少钱？

贷款和信贷决策

银行已经开始整合基于人工智能的系统，以做出更明智、更安全、更有利可图的贷款和信贷决策。 目前，许多银行仍然过于局限于使用信用记录、信用评分和客户推荐来确定个人或公司的信用度。

然而，不可否认的是，这些信用报告系统经常充满错误，缺少真实世界的交易历史，以及对债权人进行错误分类。

基于人工智能的贷款和信用系统可以调查信用记录有限的客户的行为和模式，以确定他们的信用度。 此外，系统还会向银行发送有关可能增加违约机会的特定行为的警告。

跟踪市场趋势

金融服务中的人工智能帮助银行处理大量数据并预测最新的市场趋势、货币和股票。 先进的机器学习技术有助于评估市场情绪并建议投资选择。

银行业人工智能还建议投资股票的最佳时机，并在存在潜在风险时发出警告。 由于其高数据处理能力，这项新兴技术还有助于加快决策速度，并为银行及其客户提供方便的交易。

数据收集和分析

银行和金融机构每天记录数百万笔交易。 由于产生的信息量巨大，其收集和登记成为员工的一项艰巨任务。 构建和记录如此大量的数据而没有任何错误变得不可能。

在这种情况下，基于人工智能的创新解决方案可以帮助进行高效的数据收集和分析。 这反过来又改善了整体用户体验。 该信息还可用于检测欺诈或做出信贷决策。

客户体验

客户一直在寻求更好的体验和便利。 例如，ATM 之所以成功，是因为即使在银行关门的情况下，客户也可以使用基本的存取款服务。

这种便利程度只会激发更多的创新。 客户现在可以使用智能手机在家中舒适地开设银行账户。

将人工智能融入银行和金融服务将进一步提升消费者体验，提高用户的便利程度。 人工智能技术减少了记录了解您的客户 (KYC) 信息并消除错误所需的时间。 此外，新产品和金融优惠可以按时发布。

申请个人贷款或信贷等案件的资格使用人工智能自动化，这意味着客户可以消除手动完成整个过程的麻烦。 此外，基于人工智能的软件可以减少贷款支付等设施的审批时间。

人工智能银行还有助于准确捕获客户信息以无错误地设置账户，确保客户体验顺畅。

[另请阅读：金融科技行业使用人工智能吸引千禧一代的 5 种方式]

风险管理

货币波动、自然灾害或政治动荡等外部全球因素对银行业和金融业造成严重影响。 在如此动荡的时期，非常谨慎地做出业务决策至关重要。 人工智能驱动的分析可以合理地清晰地了解即将发生的事情，并帮助您做好准备并及时做出决策。

人工智能还通过评估客户未能偿还贷款的可能性来帮助找到有风险的应用程序。 它通过分析过去的行为模式和智能手机数据来预测这种未来的行为。

合规性

银行业是全球受高度监管的经济部门之一。 政府利用其监管权力确保银行客户不会利用银行进行金融犯罪，并确保银行具有可接受的风险状况以避免大规模违约。

在大多数情况下，银行会维持一个内部合规团队来处理这些问题，但这些流程需要更多时间，并且在手动完成时需要大量投资。 合规法规也经常发生变化，银行需要根据这些法规不断更新其流程和工作流程。

AI 使用深度学习和 NLP 来阅读金融机构的新合规要求并改进其决策过程。 尽管AI 银行业务无法取代合规分析师，但它可以使他们的运营更快、更高效。

预测分析

人工智能最常见的用例之一包括通用语义和自然语言应用程序以及广泛应用的预测分析。 人工智能可以检测数据中的特定模式和相关性，这是传统技术以前无法检测到的。

这些模式可能表明尚未开发的销售机会、交叉销售机会，甚至是围绕运营数据的指标，从而对收入产生直接影响。

过程自动化

机器人流程自动化 (RPA)算法通过自动化耗时的重复性任务来提高运营效率和准确性并降低成本。 这也允许用户专注于需要人工参与的更复杂的过程。

截至今天，银行机构成功利用 RPA 来提高交易速度和效率。 例如，摩根大通的 CoiN 技术审查文档并从中获取数据的速度比人类快得多。

如何成为人工智能优先的银行？

既然我们已经了解了人工智能是如何在银行业中使用的，那么在本节中，我们将研究银行可以采取哪些步骤来大规模采用人工智能并发展其流程，同时适当关注四个关键因素——人员、治理、工艺和技术。

第 1 步：制定人工智能战略

人工智能实施过程从制定企业级人工智能战略开始，牢记组织的目标和价值观。

进行内部市场研究以发现人工智能技术可以填补的人员和流程之间的差距至关重要。 确保人工智能战略符合行业标准和法规。 银行还可以评估当前的国际行业标准。

人工智能战略制定的最后一步是完善与人才、数据、基础设施和算法相关的内部实践和政策，为银行各职能部门采用人工智能提供明确的方向和指导。

第 2 步：规划用例驱动的流程

下一步涉及识别最高价值的人工智能机会，与银行的流程和战略保持一致。

银行还必须评估在其当前或修改后的运营流程中实施人工智能银行解决方案所需的程度。

在确定银行业中潜在的人工智能和机器学习用例后，技术团队应进行可行性检查。 他们必须研究所有方面并找出实施的差距。 根据他们的评估，他们必须选择最可行的案例。

规划阶段的最后一步是规划人工智能人才。 银行需要大量专家、算法程序员或数据科学家来开发和实施人工智能解决方案。 如果他们缺乏内部专家，他们可以外包或与技术提供商合作。

第 3 步：开发和部署

规划之后，银行的下一步就是执行。 在开发成熟的人工智能系统之前，他们需要首先构建原型以了解该技术的缺点。 为了测试原型，银行需要编译相关数据并将其提供给算法。 人工智能模型在这些数据的基础上进行训练和构建； 因此，数据必须准确。

一旦 AI 模型经过训练并准备就绪，银行必须对其进行测试以解释结果。 像这样的试验将帮助开发团队了解模型在现实世界中的表现。

最后一步是部署训练好的模型。 部署后，生产数据开始涌入。随着越来越多的数据开始进入，银行可以定期改进和更新模型。

第 4 步：操作和监控

人工智能银行解决方案的实施需要持续监控和校准。 银行需要设计一个审查周期来全面监控和评估人工智能模型的运行情况。 反过来，这将帮助银行管理网络安全威胁和稳健地执行运营。

新数据的源源不断的流动会影响运行阶段的AI模型。 因此，银行应采取适当措施确保输入数据的质量和公平性。

银行业人工智能的真实例子

一些大银行已经开始利用人工智能技术来提高服务质量，检测欺诈和网络安全威胁，并增强客户体验。

以下是一些银行机构充分利用人工智能的真实例子。

摩根大通：摩根大通的研究人员开发了一种预警系统，使用人工智能和深度学习技术来检测恶意软件、木马和网络钓鱼活动。 研究人员表示，木马入侵公司网络大约需要 101 天。 预警系统将在实际攻击发生之前提供充分的警告。

当黑客准备向员工发送恶意电子邮件以感染网络时，它还可以向银行的网络安全团队发送警报。

Capital One： Capital One 的智能虚拟助手 Eno 是人工智能在个人银行业务中的最佳范例。 除了 Eno，Capital One 还使用虚拟卡号来防止信用卡欺诈。 与此同时，他们正在研究计算创造力，以训练计算机具有创造性和可解释性。

除商业银行外，高盛、美林等多家投行也在日常运营中整合了基于人工智能的分析工具。 许多银行也开始使用基于人工智能的搜索引擎 Alphasense，它使用自然语言处理来发现市场趋势并分析关键字搜索。

既然我们已经研究了银行业中人工智能的真实示例，让我们深入探讨使用这种新兴技术的银行所面临的挑战。

在金融和银行业更广泛采用人工智能的挑战

人工智能等高端技术的广泛实施并非没有挑战。 从缺乏可信和高质量的数据到安全问题，使用人工智能技术的银行面临着许多挑战。

因此，事不宜迟，让我们一一来看看它们：

1. 数据安全：人工智能在银行业的主要挑战之一是收集的包含敏感信息的数据量需要实施额外的安全措施。 因此，重要的是寻找合适的技术合作伙伴，他们将提供各种安全选项，以确保您的客户数据得到妥善处理。
   
2. 缺乏质量数据：银行在部署全面的基于人工智能的银行解决方案之前，需要结构化和质量数据进行培训和验证。 需要高质量的数据来确保算法适用于现实生活中的情况。 此外，如果数据不是机器可读格式，可能会导致 AI 模型出现意外行为。 因此，加速采用人工智能的银行需要修改其数据政策，以降低所有隐私和合规风险。

3. 缺乏可解释性：基于人工智能的系统广泛适用于决策过程，因为它们可以消除错误并节省时间。 然而，他们可能会遵循从以前人类判断力差的案例中学到的偏见。 人工智能系统中的轻微不一致不会花费太多时间来升级并造成大规模问题，从而危及银行的声誉和运作。

为避免灾难，银行应为 AI 模型提出的所有决策和建议提供适当级别的可解释性。 银行需要了解、验证和解释模型如何做出决策。

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正如我们所看到的，人工智能和银行业务齐头并进，因为这项技术提供了多种好处。 据《福布斯》报道，65% 的高级财务管理人员预计银行业使用人工智能和机器学习会产生积极的变化。 因此，所有银行机构都必须投资于人工智能解决方案，为客户提供新颖的体验和优质的服务。

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