六大舉措告訴你，金融機構應該如何應用 AI

金融機構應該如何應用 AI ，EXL Analytics 的副總裁 Karan Bhalla 在撰寫的這篇文章中表示，機器學習可以針對特定的消費群體，搭配不同的金融產品，實現營收最大化；更好地預測信用卡持有者的違約行為，分析客戶財務困境的原因，以及識別隱藏的欺詐行為；找到最容易成為客戶的使用者；幫助管理者做實時決策；其他 AI 技術，比如語音識別也能服務於多種場景，比如，呼叫中心防欺詐，幫助客戶付款，貸款申請，智能投資申請等等。

編譯 | Lj Linjing

來源 | CU Insight

AI 技術正對所有可以想見的業務功能造成驚人的衝擊。

比如機器學習，它不僅能縮短工作時間，提高產品質量，增加收益，還能獲取知識，解決複雜的問題，以及完美地闡述如何處理堆積如山的數據。

對於數據只增不減，形態各異的金融服務行業來說，機器學習更是業內救星——無論是營業網點的信息，還是呼叫中心的記錄，分析這些數據，使其成為一套獨立且具有高度認知的技術體系，從而洞悉行業未來走向。

金融機構應該如何應用 AI，有如下舉措。

1. 在金融服務生態系統里，機器學習能夠構建預測模型。通過這些模型，業內人士可以更好地看清形勢作出正確的決策。機器學習的威力，在零售行業同樣呼風喚雨，可以設計出不同產品的分類演算法用以確定貨架上的物品，如何搭配銷量最好，這種演算法同樣適用於金融產品——針對特定消費群體，配套各類產品，實現最大營收。

2. 面向大型金融機構的客戶，採用機器學習策略，可以更好地分類哪些信用卡持有者更容易違規或違約。這一舉措能使該機構信用卡業務團隊的預案有的放矢，發揮最大作用。無論是對消費者自身的長期財務狀況，還是對信用卡業務的可持續性發展，都大有裨益。

3. 將機器學習應用於實時網路流量數據，能夠洞悉隱情，比如，找到那些容易成為客戶的訪問者，還可以依託現有數據，採用強化學習技術來做實時決策。

4. 機器學習在其他方面，也有著巨大的潛能，比如信用卡發卡機構的成本績效分析。基於機器學習模型的預測，信用卡團隊可以放心地變更信貸額度，在設定每個持卡人限額之前，充分了解不同場景下的成本節約情況。

5. 機器學習以及其他人工智慧技術，比如語音識別，從呼叫中心防欺詐到全自動聊天機器人幫助客戶付款，從貸款申請甚至到智能投資決策，能夠服務於多種場景。

6. 機器學習還可以用來分析觸發財務困境的原因，深層的欺詐行為和可靠的信用記錄。掌握這些可能被忽略的信息，金融機構負責人不僅可以管控風險並增加收入，還可以為當今金融消費者提供其期望的特殊體驗。

當然，機器學習不是萬能的。通常，更傳統的模型（如線性回歸）能更好地匹配預期的結果，因此，需要與了解新興技術利弊的夥伴合作。

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