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757對于金融機構來說，從冠狀病毒疫情中恢復將會結束他們采用人工智能(AI)和機器學習(ML)的實驗性工作，并要求大規模采用。疫情危機要求金融組織全天候響應客戶需求，因此他們不斷加快轉型的步伐，但是必須確保其核心關鍵業務繼續平穩運行。這引起了金融行業對人工智能和機器學習解決方案的興趣，這些解決方案減少了對操作進行人工干預的需求，顯著提高了安全性，并為業務創新騰出了時間。人工智能和機器學習減少了從產生創意到為創造價值之間的時間，為組織帶來了長期的戰略優勢。
人們現在看到很多銀行和金融機構正在轉型成為類似于大型科技公司的數字化驅動型組織，致力建立能夠持續關注客戶的能力。那么銀行和金融機構如何才能充分利用人工智能?在實踐中有哪些關鍵用例?
對業務的好處
在疫情發生之前，許多金融服務機構已經采用了人工智能和機器學習。然而，人們難以確定哪些關鍵功能從人工智能中受益最大，因此這些技術并不總能帶來預期的回報。這種情況將在未來幾個月內發生變化：人工智能和機器學習部署的增加將成為疫情期間經濟復蘇的核心，疫情突出了應用人工智能的特定領域。這些范圍從信用貸款決策、防止欺詐到通過無摩擦的全天候互動改善客戶體驗。
人工智能可以改進的一些特定金融服務流程包括：
智能自動化文檔處理
人工智能和機器人流程自動化優化了各種功能，提高了效率，并提高了核心財務流程的整體速度和準確性，從而顯著節省了成本。一個典型的領域是e-KYC，這是一個遠程的、無紙化的過程，可以減少“了解客戶”協議的審批成本，例如驗證客戶身份和簽名。
這項任務曾經涉及重復和平凡的工作，需要付出相當大的努力來跟蹤文件處理、貸款支付和償還情況以及監管整個過程。然而在今年，很多組織正在采用智能自動化平臺來管理、解釋和提取非結構化數據，其中包括文本、圖像、掃描文檔(手寫文檔和電子文檔)、傳真和網頁內容。這些平臺運行在自然語言處理(NLP)引擎上，該引擎可以識別任何丟失、看不見和格式錯誤的數據，提供近乎完美的精確度和更高的可靠性。由于縮短了平均處理時間，組織通過改善客戶體驗獲得顯著的競爭優勢。
高效、全面的客戶支持
虛擬助理能夠以更少的人工投入來響應客戶的需求。作為一種提高生產率的簡單方法，減少了在客戶查詢時花費的時間和精力，從而使組織團隊能夠專注于推動業務創新的長期項目。
人們都熟悉電子商務網站上的聊天機器人，并且這樣的解決方案在金融服務行業中變得越來越普遍。摩根大通(JP Morgan)等金融機構現在正利用聊天機器人簡化其后臺操作，加強客戶支持。這些平臺包括COIN平臺，該平臺運行在銀行私有云網絡支持的機器學習系統上。除了創建對一般查詢的適當響應之外，COIN還可以自動執行法律歸檔任務、審閱文檔、處理基本的IT請求(如密碼重置)，并為銀行家和客戶創建了新的工具，從而提高他們的熟練程度，并減少人為錯誤。
風險管理分析
評估信譽度主要基于個人或組織償還貸款的可能性。確定違約的可能性是所有貸款組織的風險管理流程的基礎。即使有無懈可擊的數據分析，評估這一點仍然存在困難，因為可能對一些個人和組織償還貸款的能力不信任。
為了解決這一問題，Lendo和ZestFinance等公司正在使用人工智能進行風險評估，并確定個人的信用度。像Equifax這樣的信用機構也使用人工智能、機器學習和先進的數據和分析工具來分析風險評估中的替代來源，并在這個過程中獲得洞察力。
以往在這個過程中通常使用貸款者有限的數據集，例如年薪和信用評分。然而，采用人工智能技術，組織現在能夠考慮個人的數字財務足跡來確定違約的可能性。除了傳統數據集之外，這種替代數據的分析對確定沒有常規貸款或信用記錄的個人的信譽尤其有用。
在今年，企業和客戶之間的互動方式發生了不可逆轉的變化，金融行業也不例外。在疫情帶來的緊迫性之前，金融機構已經在有限的范圍內嘗試采用人工智能和機器學習技術。今年得以更加廣泛的采用源于金融行業對業務創新和提高彈性的需要。
銀行和金融機構現在已經意識到了受益于人工智能的關鍵領域，例如，后臺運營效率的提高以及客戶參與度的顯著提高。在疫情發生之前還處于起步階段的轉型已經加速，并且正迅速成為一種標準。更重要的是，現在接受人工智能并優先考慮其全面實施的金融機構將有可能在未來獲得更多的回報。
