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人工智能和机器学习如何改变金融业

在过去的几年中,人工智能和机器学习仍然是金融界最热门的话题。通过采用智能解决方案,公司可以获得巨大的竞争优势,以应对不断变化的行业格局。AI提供了对客户需求的更深刻理解,并增强了业务流程。公司可以针对快节奏的世界优化并快速完善其市场产品。 

人工智能和机器学习如何改变金融业

几乎所有行业都对AI和ML提出了很高的要求,而且这种趋势不会减少。目前,人工智能技术的全球市场价值超过300亿美元。据预测,未来几年全球AI市场将快速增长,到 2025年将达到1260亿美元。  

仅在金融科技领域,2019年人工智能的使用价值估计就达到66.7亿美元,并且预计在短短五年内将增长超过226亿美元。金融科技市场还预计,到2025年,CAGR将达到23.37%,并且有很多因素甚至会抑制增长。 

2021-2025中有哪些针对AI和ML的解决方案?

到2020年,疫情和持续的封锁将推动对未来以AI为动力的数字服务的需求。现在,我们看到金融业对尖端技术的需求不断增长。这意味着在未来的几年中,客户将期望在银行和中小企业贷方之间提供快速且功能强大的人工智能和机器学习金融服务以及个性化方法。因此,这是探索金融科技趋势的最佳时机,以在这十年中取得好成绩。 

人工智能和机器学习如何改变金融业

过程控制与优化(PCO)

过程控制和优化已经是金融科技领域应用最广泛的方法之一,它将成为十年来公司领先的竞争优势。PCO帮助公司减少或完全省去了人工工作。它使业务流程更加高效,快速,并提高了整体生产率。呼叫中心和销售部门使用流程优化,通过在线进行流程优化员工培训,并加快会计活动。 

在未来的几年中,该技术将变得更加广泛可用,并推动更多的系统实现自动化。AI财务软件将能够更有效地回复客户,生成详细报告,分析大数据。 

客户服务

您获得的客户体验水平越高,您的业务就会越成功。在您身边的几次失败之后,客户可能会转向竞争对手是没有悬念的。为了最大程度地减少此类故障,企业开始利用AI和ML解决两个最重要的方面-响应时间和个性化客户方法。 

客户将不会等待数小时甚至数分钟的响应。如果他们更快地获得所需的信息,您就有更多的机会进行交易。搭载AI和ML的聊天机器人将在几秒钟内响应。随着市场竞争的日趋激烈,快速的客户响应将是前所未有的。 

该技术还可以洞悉客户需求和失望之处。大量的分析信息可以创建更个性化的客户体验。它不仅包括聊天中的客户响应,人工智能还可以从社交网络收集数据,查看网站,向特定受众发送个人电子邮件以获取反馈等等。

人工智能和机器学习如何改变金融业

信用评分和客户流失预测 

当前使用的大多数信用评分系统已过时。他们的决定基于假定的客户群,包括人口统计,年龄,婚姻状况,可能的偏好。因此,该系统不会收集实际数据,而是针对可能的客户。现代的信用评分和客户流失预测软件解决了分析真实客户的问题。

AI / ML流失预测将考虑每个提出贷款申请的客户。在银行业的未来,您将根据真实的客户偏好进行出色的营销活动,并且将了解如何针对客户的偏好进行调整,以防客户流失。借助AI进行客户流失预测可将失去的客户数量减少45%,并为整个营销和销售活动提供支持。 

借助AI和ML进行信用评分是您已经可以尝试的信用风险管理的未来。该软件将基于以前的借贷操作,债务,婚姻状况,申请人的财务状况等分析历史数据,以帮助您决定是否授予贷款。AI信用评分可以将不良贷款减少多达53%,同时将您的收入提高37%。借助AI和ML,公司可以将风险降低,并将决策流程加快到几天而不是几周。  

机器人顾问 

机器人顾问将为客户服务带来巨大好处。他们提供自动化的产品组合管理和个性化的产品推荐,几乎不需要人工监督。AI / ML顾问从客户那里收集有关其财务状况和目标的信息,以提供建议并自动调整营销方式。尽管有很多关于技术的伦理和准确性的争论,但在未来几年中,其需求将不断增长。借助有关婚姻状况,收入和投资的信息,最新的AI解决方案可以推荐一个客户,例如,开始省钱以在十年内支付给孩子的大学费用。 

人工智能和机器学习如何改变金融业

安全 

随着网络攻击变得越来越复杂并针对多种多样的目标,网络安全应该成为预测漏洞并消除它们的第一步。AI可以帮助解决人们无法手动解决的问题。从统计上讲,95%的安全问题和数据泄露是由于人为错误而发生的。 

网络攻击的数量每年都在增长。根据Experian的统计,去年有55%的公司报告了欺诈行为,到2025年将达到60%。在贷款领域,欺诈行为很普遍。金融中的AI可以让您发现安全系统中的漏洞并探索解决方案。它将能够分析用于帐户注册的文档,检测帐户中的问题等。 

人工智能和机器学习如何改变金融业

如何适应ML和AI? 

随着技术的发展,银行业中的人工智能和机器学习将在技术上变得更加智能,并适应业务流程。为企业选择新技术,最好从一个元素开始,进行分类,然后再选择另一个。分析您的业务流程,找到问题区域,然后从它们开始。请记住,AI和ML是仅开始发展的复杂技术。在未来的几年中,对于任何一家追求进步和取得市场领先地位的公司而言,它们都是至关重要的。 

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