2018年，金融服务业正在bob网页版使用人工智能(AI)和机器学习来提高业务流程的速度和准确性。通过使用人工智能和机器学习技术，金融服务公司正在大规模降低风险、管理欺诈、优化投资策bob网页版略、提高运营效率，并提供更个性化的客户服务。
为什么金融行业从机器学习和人工智能中获益如此之多?考虑流程丰富的业务环境以及银行与客户和合作伙伴之间可重复的、基于事务的交互。这些互动创造了围绕客户行为和偏好的庞大而丰富的数据集。随着人工智能和机器学习成为其技术战略的关键部分，领先企业可以实时解读数据并采取行动，既降低风险，又提供最相关的客户体验。
以下是顶级金融服务公司利用机器学习和人工智能推动业务增bob网页版长的四种方式。
使用更智能的机器管理风险和欺诈
与其他行业相比，分析师公司IDC预测2017年至2020年间银行和零售业将在AI之间投资最多。在银行业，其中大部分资本将用于管理风险和欺诈。IDC声称，仅在2018年在2018年均衡的大部分33亿美元将在自动威胁情报和预防系统，欺诈分析和调查以及计划顾问和推荐系统上度过。
机器学习和人工智能可以帮助银行和其他金融机构检测不正常的客户行为，并标记可疑交易。虽然简单的自动规则往往会导致欺诈或滥用的误报，但更复杂的机器学习模型可以根据客户的典型行为模式和已知的边缘情况更好地预测违规行为。
在一个银行的案例中，它的AI检测到欺诈识别小偷错误地以客户身份登录。犯罪分子在使用滚动条时被发现，因为真正的用户在进行银行业务时更喜欢使用触控板。AI能够标记这种不一致性是因为它能够同时解释大量数据。
制作AI增强的投资决策
机器学习还可以帮助银行和FinServ公司通过在投资压力测试中使用AI来节省业务成本并提高运营效率。风险管理人员调查通过McKinsey引用25-50％，从使用AI时更快的信用决定时间。
评估风险是许多银行在投资机器学习技术时的首要任务。根据一项报告金融稳定委员会(FSB)是一家全球投资银行，它使用一种机器学习算法来询问未标记的数据。这个算法通过寻找模式来确定它在任何时刻有多少资金在投入，以及它可以承受多少损失。
美国银行(Bank of America)也看到了使用人工智能算法分析大量贸易数据的潜力。所有的公司每天都能接触到与其他公司投资相关的同样巨量的数据——他们在这些数据上有赢有输。美国银行(Bank of America)认为，下一个重大机遇将是利用人工智能捕捉这些事件，并利用庞大的数据集更好地预测投资。这一领域尚未开发，但该公司预计很快就能利用这些信息流的实时分析和见解。
自动化流程以提高效率
麦肯锡公司研究bob外围怎么样该公司概述了下一波人工智能和自动化将如何在未来几年改变金融服务，而利用机器学习改善业务流程的公司将获得明显的竞争优势。bob网页版
该公司预测，机器将在FinServ行业的一系列功能中超过10-25％的人类工作。例如，JP Morgan正在使用BOTS今年处理170万内部的IT请求 - 40名全职工作人员的等效工作。
与此同时，澳大利亚和新西兰银行(ANZ)正在使用机器人流程自动化(RPA)，这样它的员工可以做更少的日常工作，专注于更高价值的任务。它将人工智能应用于40多个业务流程，每年为某些银行功能节省30%以上的成本。
以规模提高客户体验
客户服务机器人是最公开的机器学习形式。通过以规模自动化可重复的任务，机器人能够在一系列服务需求中与人类客户互动。最高个人资料。示例是“erica”，美国银行微软的面向客户的虚拟助理。Erica使用自然语言处理来理解语音、文本和意图，并使用机器学习从客户数据中获得见解，这些见解可以转化为建议和建议。
bob网页版金融服务公司采用机器学习来降低投资风险、检测欺诈、自动化业务流程并推动更有效的客户参与，他们的投资获得了显著回报。
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