2022年銀行業十大人工智能和大資料趨勢

盡管最初的目标是希望機器像人類一樣智能，但似乎正在發展成為智能自動化而不是人工智能。銀行業被認為是一個在采用新興技術改進業務方面較晚的行業。然而，銀行業的人工智能應用目前是金融和商業世界中的一個熱門話題。

1.客戶服務

客戶服務通常代表各個公司的公衆形象。當客戶與企業互動時有愉快的體驗，就被認為是成功的。當客戶走入銀行時，将與客戶服務代表讨論他們面臨的問題，例如賬戶資訊、交易曆史、支票清算和開設新銀行賬戶都是客戶可能詢問的問題。如果等待的客戶很多，則可能需要等待很長時間才能辦理。許多銀行和投資機構目前正在使用人工智能來加速這一耗時且重複的活動。

2.網上銀行和手機銀行

很多放棄采用電腦轉而使用越來越受歡迎的手機進行操作。手機如今成為溝通、規劃、閱讀、生活方式管理和财務規劃的重要手段。對于客戶服務和銀行流程，銀行現在需要更複雜的人工智能軟體。

3.資本市場的人工智能

資本市場是交易者可以通過投資債券、股票和其他長期項目來獲利的地方。随着技術的進步，即使是低收入的個人現在也可以參與金融市場。

4.财富管理

如今，财富管理機構正在逐漸整合關鍵的人工智能場景，以滿足高淨值客戶的銀行需求。人工智能協助各種财富管理業務有效地執行關鍵的銀行任務。他們可以在财富管理職責上獲得更多經驗，讓客戶更放心。

5.合規性

合規性是某些銀行必須遵守的規則，但有一些例外。因為這些規則對于保持流程最新和避免任何風險或損失至關重要。如果沒有合規性監管，銀行業将面臨更多困難，包括失去許可證。監管機構可以修改合規性法規以滿足銀行業的特定需求。各種監管合規性随着财富管理的增加而增加。GDPR法規或MiFID II法規是金融咨詢服務的兩個例子。

6.風險管理

對于市場中的風險管理，人工智能可以提供更多的幫助。例如，可以使用人工智能技術和軟體檢測銀行業中的許多欺詐風險。為了評估和安排非結構化統計資料，需要人工智能進行風險管理。金融風險管理人員關注避免損失和風險，他們使用人工智能技術試圖控制它們。

人工智能正成為金融和企業增長的重要組成部分。機器學習允許監控和評估非結構化資料，進而節省資金和時間。這些還有助于調節和最小化各種危害。

7.結算

結算是操作現金的交易，由系統轉換為各種金融機構的支付指令。在金融行業，就安全和效率而言，結算被認為是極其困難的。

在資本市場上，這些複雜因素正日益增加。人工智能和其他技術增強了各種領域的結算方法。然而，協定中有一個不應忽視的消極因素。曆史上，許多交易直到客戶收到有形的憑證才能完成。

8.記錄維護

在銀行業，人工智能軟體用于維護記錄。因為以安全的格式保留客戶的資訊或資料至關重要。是以，這是一個非常棒的應用。使用光學字元識别生成文檔的掃描圖像。通過改變使用紙質檔案的形式和所有字元，OCR将紙張記錄轉換為數字顯示。這可以将官方銀行檔案轉換為獨一無二的格式。

9.會計

會計有助于将資料轉換為更精确的格式。傳統的計算技術速度慢，而且耗費更多的資金和時間。然而，人工智能軟體現在提高了準确性和簿記能力，使它們變得更加簡單可靠。人工智能可以通過使用業務規劃、簡化統計和進行調查來輔助會計工作。

10.人力資源

人力資源部通常負責招聘、生産和維護工作。在過去，人力資源部門要保持整個流程的順利進行，通常面臨巨大的困難。然而，随着新的人工智能技術的引入，現在一切都是可控和可管理的。銀行官員可以使用人工智能技術來建立人力資源方法來處理他們的工作并獲得更大的收益。它通過增加銀行員工的參與和互動來幫助提高銀行員工的工作效率。人工智能可以增加收入，并賦予員工更多權力。

本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。

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