2022年銀行業人工智能和大數據趨勢

姚滕

如今，人們在工作和生活的各個方面都得到了科技的幫助，人工智能就是這樣的技術之一，是一種利用機器學習技術智能地自動化完成特定工作的方法。

盡管最初的目標是希望機器像人類一樣智能，但其似乎正在發展成為智能自動化而不是人工智能。銀行業被認為是在采用新興技術改進業務方面較晚的行業。然而，銀行業的人工智能應用是目前金融和商業世界中的一個熱門話題。

客戶服務

客戶服務通常代表各個公司的公眾形象，當客戶與企業互動時有愉快的體驗，就被認為是成功的。當客戶走入銀行時，將與客戶服務代表討論他們面臨的問題，例如賬戶信息、交易歷史、支票清算和開設新銀行賬戶等，都是客戶可能詢問的問題。如果客戶很多，則可能需要等待很長時間才能辦理，許多銀行和投資機構目前正在使用人工智能來加速處理這一耗時且重復的活動。

網上銀行和手機銀行

很多銀行放棄采用電腦，轉而使用越來越受歡迎的手機進行操作。如今，手機已經成為溝通、規劃、閱讀、生活方式管理和財務規劃的重要手段，對于客戶服務和銀行流程，銀行現在需要更復雜的人工智能軟件。

資本市場的人工智能

資本市場是交易者可以通過投資債券、股票和其他長期項目來獲利的地方。隨著技術的進步，即使是低收入的個人現在也可以參與金融市場。

財富管理

如今，財富管理機構正在逐步整合關鍵的人工智能場景，以滿足高凈值客戶的銀行需求。人工智能協助各種財富管理業務有效地執行關鍵的銀行任務，他們可以在財富管理職責上獲得更多經驗，讓客戶更放心。

合規性

合規性是某些銀行必須遵守的規則，但有一些例外，因為這些規則對于保持流程最新、避免風險或損失至關重要，如果沒有合規性監管，銀行業將面臨更多困難，包括失去許可證。監管機構可以修改法規以滿足銀行業的特定需求，各種監管合規性隨著財富管理的增加而增加。GDPR法規或MiFID II法規是金融咨詢服務的2個例子。

風險管理

對于市場中的風險管理，人工智能可以提供更多的幫助，例如，可以使用人工智能技術和軟件檢測銀行業中的許多欺詐風險。為了評估和安排非結構化統計數據，需要人工智能進行風險管理，金融風險管理人員關注避免損失和風險，他們使用人工智能技術試圖控制它們。

人工智能正成為金融和企業增長的重要組成部分，機器學習允許監控和評估非結構化數據，從而節省資金和時間。這些還有助于調節和最小化各種危害。

結算

結算是操作現金的交易，由系統轉換為各種金融機構的支付指令，在金融行業，就安全和效率而言，結算被認為是極其困難的。

在資本市場上，這些復雜因素正日益增加，人工智能和其他技術增強了各領域的結算方法。然而，協議中有一個不應忽視的消極因素———歷史上，許多交易直到客戶收到有形的憑證才能完成。

記錄維護

在銀行業，人工智能軟件用于維護記錄，以安全的格式保留客戶的信息或數據至關重要，因此，這是一個非常棒的應用。使用光學字符識別生成文檔的掃描圖像，通過改變使用紙質文件的形式和所有字符，OCR將紙張記錄轉換為數字顯示。這可以將官方銀行文件轉換為獨一無二的格式。

會計

會計有助于將數據轉換為更精確的格式，傳統的計算技術速度慢，會耗費更多的資金和時間。然而，人工智能軟件現在提高了準確性和簿記能力，使它們變得更加簡單可靠。人工智能可以通過使用業務規劃、簡化統計和進行調查來輔助會計工作。

人力資源

人力資源部通常負責招聘、生產和維護工作。在過去，人力資源部門要保持整個流程的順利進行，通常面臨巨大的困難，隨著新的人工智能技術的引入，現在一切都是可控和可管理的。銀行官員可以使用人工智能技術來創建新的流程或方法，來處理他們的工作并獲得更大的收益。通過增加銀行員工的參與和互動來幫助提高銀行員工的工作效率，人工智能可以增加收入，并賦予員工更多權力。