金融科技领域的人工智能趋势

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介绍

金融公司可以利用人工智能 (AI) 来管理和分析来自多个来源的数据，以获取有见地的信息。这些突破性的成果帮助银行克服日常障碍，提供诸如支付处理之类的基本服务。

金融科技中的人工智能

人工智能目前正在发挥重要作用。它超越了人类智能的能力，正在帮助金融科技公司自动化常规流程并改善结果。尽早采用人工智能使金融科技企业能够识别风险、阻止欺诈、自动化常规流程并提高服务质量。所有这些都导致了生产力和收益的提高。

金融科技 (金融技术) 指的是金融领域的科技赋能创新。正如我们已经讨论过的，这可能包括处理金融交易和防止欺诈。近年来，金融科技公司发展迅速，为客户提供了十年前无法实现的处理辛苦赚来的钱的专门方法。例如，从客户支持代表到销售人员，金融科技公司都使用人工智能驱动的聊天机器人。

近年来，金融科技取得了长足发展。传统的银行现在意识到具有颠覆性的金融科技公司及其创新方法，正在开发利用机器人和人工智能来降低成本和解决消费者问题的创新技术。

人工智能为企业带来的好处

金融科技和人工智能有很多共同点。随着知识和社会技能的进步，关于人工智能的讨论已从边缘转移到中心。由于近年来跨国银行的占据主导地位，银行业务中的人情味在一定程度上有所减少。以下是人工智能在金融领域如何改善银行运营流程的说明。

1. 信用风险评估和数据自动化

最相关和最有前景的是基于人工智能的信用评分。信用评级衡量客户偿还贷款的能力和意愿。

人工智能利用许多信息来确定信用评级，包括总收入、信用历史、交易分析、工作历史等。计算信用评分的数学模型基于考虑大量数据的统计技术。基于人工智能的信用评分根据几个额外的实时变量提供敏感的、个人的信用评分判断，因此使更多有收入的人能够获得贷款。

2. 识别银行欺诈

基于人工智能的分析技术用于分析数据，以查找可能表明欺诈行为的异常交易。人工智能可以跟踪用户的行为模式，识别偏离常态的行为，并可能表明欺诈企图或其他事件。然后将这些情况交给人工工作人员考虑，从而节省了大量时间。

3. 提高安全性

金融行业使用人工智能是许多安全增强型创新的动力。例如，银行有仅可以通过面部或指纹识别访问的应用程序。人工智能主要负责实现这一点。

金融科技利用人工智能提供基于行为的解决方案，这些解决方案有可能彻底改变金融领域。人工智能可以分析客户的交易活动，以识别其行为模式。如果客户反复尝试从不寻常的地点提取 5000 欧元，人工智能驱动的学习可以识别并阻止这些行为作为潜在的欺诈行为。

4. 客户服务机器人

人工智能技术提供真正价值的另一个关键领域是客户服务和关系管理。金融科技公司可以使用聊天机器人快速解答客户疑问，并提高客户对其产品和服务的整体满意度。这些聊天机器人可以提供个性化的客户支持和低成本的专家建议。

此外，聊天机器人全天候可用，并且不休息。虚拟助手还可以包含人工智能以增强用户数据，制定定制的行动号召以提高目标转化率，并帮助客户浏览银行提供的服务。

由于虚拟助手和聊天机器人，金融科技公司可以降低客户服务的成本和时间。此外，这将有助于通过不同的服务提高人工智能的标准。

5. 用户行为分析

通过将各种人工智能和机器学习技术集成到界面中，金融科技人工智能可以预测用户行为，并为用户提供对其数据的细致见解。这些是 AI API，银行和金融科技公司可以使用它们。

例如，客户提出关于其每月费用的单一信息请求。在服务器端，公司使用人工智能来预测后续请求，并将这些信息包含在同一响应中。公司减少了请求量和对业务系统的压力。此外，客户也受益，因为当预测分析准确时，系统运行速度更快。

6. 经济预测

人工智能用于金融领域，可以自动识别、分析和修改数据模式。此外，即使数据质量不完美，金融科技领域的人工智能仍然可以提供关于汇率、投资和短期或长期趋势的有见地的预测。

人工智能评估非结构化数据的能力更加令人惊叹，这对于金融服务至关重要。这可以在金融科技中以多种方式使用，例如通过观察消费者行为来预测产品适用性和修改营销策略。

金融科技领域的人工智能趋势

Rishi 在这部分关于金融科技领域人工智能进步的讨论中提到的技能之一是通过身份验证来说明欺诈防护的例子：深度学习现在使数字系统能够识别人们的面部，即使他们改变了外观（例如留胡子）。Facebook 上这项技术会在任何包含你面部的上传照片中为你添加标签。金融科技确保只有你自己才能访问你的数据和资金。为了突出这些行为，人工智能和深度学习还可以发现表明试图进行欺诈的行为模式。

此外，金融公司还可以根据客户的需求细分客户。

例如，刚刚获得其第一种金融产品的消费者将没有信用记录、信用评分或其他传统指标来表明他们具有良好的信用风险，并且很可能偿还贷款。由于传统银行对他们不感兴趣，因此这个消费者市场服务不足。金融科技公司可以使用人工智能和深度学习来研究这个客户群体的行为，并确定哪些非传统迹象表明消费者具有合理的风险，并且可能盈利。通过这种方法，消费者和金融科技公司都可以获得更优惠利率的贷款，这有利于双方。

金融科技公司近年来学到了很多东西，其中包括发现盈利客户可能意味着一些事情，而不是寻找那些拥有无可挑剔的信用记录和评分的客户。这些客户只占市场的一小部分，通常要求贷款利率极低。只有当金融科技公司完全了解其余市场的真实信用状况，并制定出吸引众多优质客户的报价（以他们能够可靠地偿还的利率，并具有可预测和可控的违约率）时，它们才能盈利。

为了使机器学习为人工智能决策引擎创建预测模型，此策略取决于收集关于消费者习惯的大量可靠数据。一些信息来自信用记录，一些来自手机上的信息（例如你的联系人和你 的交易历史），还有一些来自其他来源。如果金融科技公司能够获得消费者的同意以访问这些数据，他们就可以开发模型来划分消费者群体，从而根据偿还能力和盈利可能性进行划分。

金融科技的未来

未来几年，金融科技公司和传统银行将密切合作，以便双方都能发挥各自优势。随着客户体验转向消费者屏幕，实体网点的重要性将大大降低。消费者将能够更好地获取机构关于其资金存放地点、投资方式以及各项服务费用的信息。印度的直接共同基金投资计划就是一个例子，客户可以通过管理资产来降低成本。消费者现在可以使用各种金融工具和结构，数据驱动型服务已经取代了传统的中间商和专家。

结论

人工智能 (AI) 为金融行业提供了一个特殊的机遇，可以降低成本、提升客户满意度并提高运营效率等。金融机构可以为客户提供一流的金融服务。全球金融科技公司采用各种人工智能能力来提高其运营效率和安全性。所有这些解决方案的一个关键目标是提高金融科技公司的生产力。如果我们使用聊天机器人和自动化数据分析解决方案，我们的员工的工作量将会大大减少。

然而，通常仍然需要更多熟练的人工智能程序员。因此，银行正在利用专业的软件开发公司，这些公司拥有熟练的金融科技专家工程师。