提升中國銀行業的人工智慧應用水平

在不斷演變的商業模式下，技術驅動的金融創新為傳統金融業注入了新的活力，這種勢頭在亞洲增長迅猛。根據亞洲商業理事會（Asia Business Council）制定的亞洲人工智慧指數，中國的增長和金融科技應用的速度均超過了其他亞洲經濟體。中國的銀行和金融業卓具競爭優勢及能力，正在引領人工智慧（AI）、機器人技術、區塊鏈和大數據分析等金融科技的應用，為業務帶來革命性變化。

中國人民銀行希望推動人工智慧、大數據和雲計算的廣泛應用，以識別、防範和減少跨行業和跨市場的金融風險。交通銀行、上海浦東發展銀行和招商銀行等市場主要參與者已經開始使用智能聊天機器人等人工智慧技術為客戶提供服務。

隨著在這一領域不斷取得重大進展，我們不難想像關於人工智慧潛在應用案例的話題的爆炸式增長。

Finastra首席營銷官Martin H?ring為我們分享了四個中國銀行業可以從中受益並實現人工智慧價值的領域：

1

欺詐和錯誤檢測

一些銀行的後台已經在欺詐檢測或反洗錢領域部署了人工智慧的應用，以追蹤並舉報可疑行為，避免銀行遭受巨額損失或被處以合規罰款。在快節奏的交易環境中，即使看起來很小的錯誤也會對銀行造成巨額損失。交易前使用人工智慧來檢測「誤操作」類失誤可以幫助銀行避免產生重大損失，還可以繼續應用人工智慧來確保這些錯誤不再發生。Finastra去年就推出了基於人工智慧檢測欺詐和錯誤的FusionDetect解決方案。

2

工作流程自動化

銀行的後台員工很容易陷入乏味的流水線式的工作，這些任務佔用了他們本可以為銀行帶來更多益處的更具戰略性任務的寶貴時間。如果人工智慧可以通過海量數據處理和文檔篩選流程自動化的能力，處理80%的重複性任務，那麼員工就可以專註於提供更多附加價值給客戶，特別是對於另外20％的更複雜且需要人工處理的的工作。

3

客戶服務

在客戶方面，人工智慧有多重應用場景，包括銀行自動化聊天機器人服務，投資管理中的智能機器人顧問等。這些工具可以快速給出常見問題和解答，並快速響應簡單的客戶查詢，從而減輕後台工作量，提高客戶服務效率。對於銀行來說，人工智慧將騰出時間讓客戶服務人員處理更多戰略任務。

4

客戶體驗

第四，在我看來，最重要的並很快就可以實現的一點就是客戶體驗的改善。 除了更高效的服務外，銀行還可以使用人工智慧為顧客提供諮詢服務。 在當今競爭激烈的市場中，要實現差異化，就要學會使用從銀行和人工智慧交互中收集的數據來定製和提供個性化產品和服務。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！