使用AI改变银行体验

当Finovatespring.2019年在旧金山会议上，AI是一个热门话题。从使用AI的金融机构从个性化客户经验向承保的所有权进行电力，到Fintech提供者展示了AI解决方案，这项技术就是每个人的思想。bob平台app下载

在一个名为“哪些人工智能技术将真正改变金融服务的小组？”，我们听到了正在利用这项技术的专家努力超越客户的期望和分离他们的竞争。bob网页版

超越个性化客户体验

Ankit Bhatt.美国银行Omnichannel经验的高级副总裁，讨论了该组织的目标是如何成为客户的生活。美国银行提供个性化客户体验是不够的 - 这是BHATT解释的“表赌注”。相反，美国银行希望使用AI预测其客户的需求，并简化了与银行的互动，以便他们专注于运行业务。这包括使用AI预测来自小型商业客户的交易历史的现金流量，以避免透支在其帐户上。它还包括实时账户开放，贷款批准和账户资金，以便业主在需要时访问他们需要的关键资金。

BHATT解释说，美国银行的文化专注于客户的痴迷，而且AI不仅仅是关于该技术;这是关于“带来体验。”目前，该银行正在靠近100个基于AI的应用程序来支持这一目标。美国银行的Bhatt和他的同事认为这些经验将展示令人凶狠的客户。

应该应用AI的地方

当决定如何在金融机构中使用AI时，应用程序可能是无穷无尽的。Emil Matsakh.，以前行政总经理，首席分析办公室澳大利亚英联邦银行解释说机器学习算法金融机构内应专注于3个核心领域：

1. 通过个性化洞察力提高客户体验及其金融福祉
2. 优化风险，与危险的风险
3. 提高生产力

根据Matsakh的说法，英联邦银行使用数百台机器学习模型来支持其跨19个频道的AI程序。由于银行拥有，投资正在偿还最近报道了改善客户参与高达400％。

创造创新文化

由于越来越多的金融机构寻求采用AI创造竞争优势，他们怎样才能真正拥抱这些新技术？Jon Zanoff.Techstars的董事总经理认为，对于组织来真正通过技术改造，创新应与赔偿联系起来。需要提供员工的激励来测试新技术，并理解并非所有项目都会成功。正如Zanoff解释的那样，员工应该获得机会并努力工作“为客户做一些聪明”的目标。

数据怎么样？

对于任何AI策略，必须考虑数据来源和数据量，以便有效地培训和刷新机器学习模型。但这些数据来自哪里？它是预先存在的数据以及客户与金融机构接触所收集的实时信息的组合。但是，组织必须制定鼓励客户提供更多数据的战略，特别是鉴于过去十年发生的金融机构的消费者信任侵蚀。小组成员讨论了如何为客户创造更多价值，我们将鼓励他们提供更多信息。For example, if banks can demonstrate how customers’ information will be used to save them money vs. to sell them new products, this helps earn trust and creates an environment where customers are more likely to provide the data needed to power machine learning-based solutions.

入门

由于金融机构继续采用AI，现在开始的时间。首先识别清晰的目标：您认为AI在哪里可以为客户提供最有价值？然后使用清晰的里程碑制定概念证明，并确保您具有数据策略，以便有效地培训您的机器学习模型。

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