在经验至上的世界中在FinServ中识别AI用例
人工智能(AI)继续获得牵引力，作为一个重要的商业驱动机构跨主要行业。传统的bob网页版金融服务行业众所周知，在采用新技术方面越来越慢，其中一些组织使用在COBOL或FORTRAN上运行的软件，这些组织在50年代和60年代发明。最近，由于Fintech的崛起和更多的AI应用程序获得，该行业开始在所有关键业务功能中加速AI的投资。但是如何确定FinServ的正确AI使用案例？虽然内部效率用例可能是巨大的短期胜利，但对客户体验的归零可能被证明是未来的竞争优势。
金融数字化的竞赛
bob网页版金融服务正在进行深刻的转型 - 即使在将AI融入混合之前，也甚至转向数字经济。在金融服务机构中，核心业务职能往往是获得更新，特别是如果他们多年来一直运行。
无论如何，消费者现在希望网上提供银行、保险和投资等服务。这些服务的快速数字化已经成为许多金融服务机构的挑战，他们可能没有把自己看作是技术领域的一员。然而，跟上客户需求的步伐，找到吸引和留住客户的机会是值得的。
在当今的金融领域，成功的关键在于数据，而包含物理成分的产品越来越少。这一点，以及快速准确处理数据的需求，使得整个行业为人工智能提供了成熟的机会。随着企业希望利用人工智能，对人工智能人才的需求已经变得具有竞争性。三菱汽车公司笔记该技术和金融服务公司目前正在吸收60％的AI人才池。
继续从竞争对手脱颖而出,建立发展速度在未来,供应商应该考虑战略AI用例FinServ可以帮助改变市场观念,为客户提供价值,提高生产力——利用供应商桥人才缺口和规模。
其中AI和客户体验会聚
在金融领域，人工智能和机器学习的潜在用例范围是巨大的。在考虑金融科技时，我们在核心产品应用、会计、支付等领域看到了机会。在银行和投资领域，人工智能已经被用于聊天机器人和欺诈检测。保险公司正在投资人工智能解决方案，以支持理赔管理、政策管理等。bob平台app下载
尽管金融科技、银行、投资和保险领域的业务用例越来越多样化，但以消费者体验为中心的应用程序——如个性化旅行、信用申请、理赔管理、智能聊天机器人、代理助理——似乎是最常见、最成功的大规模部署。为了做到这一点，公司通常需要与多个供应商和应用程序合作，收集、标记、准备和汇集所有数据，以便有效地训练他们的AI模型，并将模型部署到生产中。
然而，在金融服务领域开发人工智能也带来了许多挑战。bob网页版与政府或医疗应用程序类似，它们通常涉及利用与机密或个人识别信息(PII)混合的数据。自然，希望实施人工智能的公司需要找到一种解决方案，既能创建准确的培训数据，又能满足安全需求，并得到大规模人工验证。bob体育手机下载这可能会使找到正确的合作伙伴支持变得困难，特别是在具有非常特定PII规则的限制性地区。
幸运的是，公司现在可以利用数据合作伙伴来确保数据在本地，提供私有云和本地服务，以确保对数据使用方式的遵从性和控制，有额外的协议，如安全的数字工作区，并通过GDPR、CCPA和iso认证。
对人工智能进行投资，并找到支持增强安全协议的数据收集和注释合作伙伴，将是取得成功的关键bob网页版随着对更多个性化服务的需求增长。
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