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701對于金融機(jī)構(gòu)來說，從冠狀病毒疫情中恢復(fù)將會結(jié)束他們采用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的實驗性工作，并要求大規(guī)模采用。疫情危機(jī)要求金融組織全天候響應(yīng)客戶需求，因此他們不斷加快轉(zhuǎn)型的步伐，但是必須確保其核心關(guān)鍵業(yè)務(wù)繼續(xù)平穩(wěn)運行。這引起了金融行業(yè)對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的興趣，這些解決方案減少了對操作進(jìn)行人工干預(yù)的需求，顯著提高了安全性，并為業(yè)務(wù)創(chuàng)新騰出了時間。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)減少了從產(chǎn)生創(chuàng)意到為創(chuàng)造價值之間的時間，為組織帶來了長期的戰(zhàn)略優(yōu)勢。
人們現(xiàn)在看到很多銀行和金融機(jī)構(gòu)正在轉(zhuǎn)型成為類似于大型科技公司的數(shù)字化驅(qū)動型組織，致力建立能夠持續(xù)關(guān)注客戶的能力。那么銀行和金融機(jī)構(gòu)如何才能充分利用人工智能?在實踐中有哪些關(guān)鍵用例?
對業(yè)務(wù)的好處
在疫情發(fā)生之前，許多金融服務(wù)機(jī)構(gòu)已經(jīng)采用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。然而，人們難以確定哪些關(guān)鍵功能從人工智能中受益最大，因此這些技術(shù)并不總能帶來預(yù)期的回報。這種情況將在未來幾個月內(nèi)發(fā)生變化：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)部署的增加將成為疫情期間經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的核心，疫情突出了應(yīng)用人工智能的特定領(lǐng)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(jìn)的一些特定金融服務(wù)流程包括：
智能自動化文檔處理
人工智能和機(jī)器人流程自動化優(yōu)化了各種功能，提高了效率，并提高了核心財務(wù)流程的整體速度和準(zhǔn)確性，從而顯著節(jié)省了成本。一個典型的領(lǐng)域是e-KYC，這是一個遠(yuǎn)程的、無紙化的過程，可以減少“了解客戶”協(xié)議的審批成本，例如驗證客戶身份和簽名。
這項任務(wù)曾經(jīng)涉及重復(fù)和平凡的工作，需要付出相當(dāng)大的努力來跟蹤文件處理、貸款支付和償還情況以及監(jiān)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，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(wǎng)頁內(nèi)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(shù)據(jù)，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(yōu)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(yīng)客戶的需求。作為一種提高生產(chǎn)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(tuán)隊能夠?qū)Ｗ⒂谕苿訕I(yè)務(wù)創(chuàng)新的長期項目。
人們都熟悉電子商務(wù)網(wǎng)站上的聊天機(jī)器人，并且這樣的解決方案在金融服務(wù)行業(yè)中變得越來越普遍。摩根大通(JP Morgan)等金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在正利用聊天機(jī)器人簡化其后臺操作，加強(qiáng)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(wǎng)絡(luò)支持的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)上。除了創(chuàng)建對一般查詢的適當(dāng)響應(yīng)之外，COIN還可以自動執(zhí)行法律歸檔任務(wù)、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(chuàng)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(fēng)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(fēng)險管理流程的基礎(chǔ)。即使有無懈可擊的數(shù)據(jù)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(jìn)行風(fēng)險評估，并確定個人的信用度。像Equifax這樣的信用機(jī)構(gòu)也使用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)和分析工具來分析風(fēng)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(shù)據(jù)集，例如年薪和信用評分。然而，采用人工智能技術(shù)，組織現(xiàn)在能夠考慮個人的數(shù)字財務(wù)足跡來確定違約的可能性。除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集之外，這種替代數(shù)據(jù)的分析對確定沒有常規(guī)貸款或信用記錄的個人的信譽尤其有用。
在今年，企業(yè)和客戶之間的互動方式發(fā)生了不可逆轉(zhuǎn)的變化，金融行業(yè)也不例外。在疫情帶來的緊迫性之前，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)在有限的范圍內(nèi)嘗試采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。今年得以更加廣泛的采用源于金融行業(yè)對業(yè)務(wù)創(chuàng)新和提高彈性的需要。
銀行和金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在已經(jīng)意識到了受益于人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)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(fā)生之前還處于起步階段的轉(zhuǎn)型已經(jīng)加速，并且正迅速成為一種標(biāo)準(zhǔn)。更重要的是，現(xiàn)在接受人工智能并優(yōu)先考慮其全面實施的金融機(jī)構(gòu)將有可能在未來獲得更多的回報。
