銀行中哪些業(yè)務(wù)有AI的身影?

金智創(chuàng)新
銀行希望能夠降低工作人員的工作范疇,將一些能夠被機(jī)器代替的活動(dòng)交由機(jī)器完成,比如讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行文檔解析,讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行一些決策的制定。

人工智能的崛起已勢不可擋,如今的人工智能已經(jīng)在很多領(lǐng)域有了廣泛應(yīng)用,例如醫(yī)療、金融、教育等。據(jù)悉,越來越多的銀行開始采用人工智能,除了被曝光的聊天機(jī)器人之外,銀行還有什么業(yè)務(wù)是采用的人工智能?

銀行中的人工智能業(yè)務(wù)

1.聊天機(jī)器人和虛擬個(gè)人助理

很多銀行會(huì)使用聊天機(jī)器人和語音機(jī)器人和客戶進(jìn)行互動(dòng),現(xiàn)在的聊天機(jī)器人已經(jīng)具備了能夠獨(dú)立幫助客人處理問題和解決問題的能力。

聊天機(jī)器人的相關(guān)技術(shù)

銀行機(jī)器人會(huì)使用自然語言的判斷和生成技術(shù),客戶在和機(jī)器人的交流中會(huì)覺得自己是在和人交流,而不是人工智能的界面。在交流過程中,用戶也能夠使用面部識(shí)別等技術(shù)。

2.客戶分析

人工智能能夠根據(jù)銀行客戶的具體信息,為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)和信息推送和精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)類型推薦。同時(shí)可以根據(jù)對(duì)海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)用戶的消費(fèi)梯度進(jìn)行分析。

客戶分析的相關(guān)技術(shù)

人工智能能夠通過客戶的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行人物行為刻畫。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠進(jìn)行行為分析,不斷改進(jìn)的算法能夠增加客戶的決策數(shù)量。使用語言分析技術(shù)也能夠通過文字結(jié)構(gòu)解析來分析用戶心理。

現(xiàn)階段已經(jīng)有理財(cái)公司通過語言分析技術(shù)來判斷用戶的選擇傾向,促進(jìn)和客戶之間的交流。

3.簡化流程

銀行希望能夠降低工作人員的工作范疇,將一些能夠被機(jī)器代替的活動(dòng)交由機(jī)器完成,比如讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行文檔解析,讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行一些決策的制定。

簡化流程的技術(shù)

如果要實(shí)現(xiàn)機(jī)器主動(dòng)的文件掃描和解讀,需要用到圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù),計(jì)算機(jī)會(huì)按照相關(guān)的規(guī)則做出正確的決策。同時(shí),計(jì)算機(jī)自行判斷決策要傳遞的對(duì)象。

4.模式識(shí)別

人工智能可能會(huì)發(fā)現(xiàn)交易中存在的異?;蚰J?,這可能意味著欺詐和洗錢。面部和語音識(shí)別也可能會(huì)給已經(jīng)進(jìn)入系統(tǒng)的欺詐者打上標(biāo)記。數(shù)據(jù)可以被篩選,以找到顯示風(fēng)險(xiǎn)或投資機(jī)會(huì)的交易模式。

背后的技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)使人工智能能夠解析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從而將信號(hào)與市場中的噪聲分離開來,而且它可以自我糾正。復(fù)雜的圖像識(shí)別可以用來識(shí)別人和物體。

根據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn),人工智能的進(jìn)步將會(huì)改變傳統(tǒng)零售業(yè)務(wù)的運(yùn)營模式。利用人工智能的各種方法,經(jīng)過零售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),人工智能的算法模型將會(huì)不斷完善,以達(dá)到替代人類手工處理的能力。然而,人工智能在大零售業(yè)務(wù)中帶來機(jī)遇的同時(shí),也會(huì)帶來一些潛在挑戰(zhàn)。

人工智能帶來的挑戰(zhàn)

1.人工智能模型識(shí)別便利性和偏差風(fēng)險(xiǎn)性

人工智能模型的應(yīng)用將零售部門大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘出來,大大減少人工識(shí)別的工時(shí)耗費(fèi),便利于給客戶和業(yè)務(wù)工作人員快速得到相應(yīng)結(jié)果。與此同時(shí),如果人工智能模型出現(xiàn)錯(cuò)誤計(jì)算,零售業(yè)務(wù)部門將得到基于人工智能所作出的錯(cuò)誤分析結(jié)果,對(duì)客戶的預(yù)測分析和風(fēng)險(xiǎn)管理將難以做出準(zhǔn)確的經(jīng)營決策,直接影響后續(xù)經(jīng)營活動(dòng),帶來相應(yīng)的損失。

2.人工智能模型管控便捷性和失控危險(xiǎn)性

人工智能模型具有自我學(xué)習(xí)并優(yōu)化的能力特點(diǎn),能夠通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)不斷提升業(yè)務(wù)處理能力。但是這也存在方法失控的可能性,其自身智能錯(cuò)誤將造成客戶信息損失和大零售業(yè)務(wù)不穩(wěn)定。因此,對(duì)其的管控便成為不可忽視的要點(diǎn)之一。

3.人工智能模型數(shù)據(jù)處理快速性和保密安全性

由于人工智能的運(yùn)用與互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展有千絲萬縷的聯(lián)系,人工智能所需要計(jì)算的數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)加以傳輸,但人工智能模型本身以及互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境都存在各種潛在安全漏洞。若遭到黑客攻擊,客戶個(gè)人隱私信息和行內(nèi)大零售經(jīng)營信息一旦泄露,必然導(dǎo)致一系列安全問題的產(chǎn)生,給銀行和客戶帶來不可預(yù)料的損失。

4.人工智能模型金融監(jiān)管的難易性和對(duì)在崗人員的沖擊性

人工智能模型和大零售業(yè)務(wù)的相互結(jié)合,當(dāng)前的業(yè)務(wù)零售模式會(huì)發(fā)生相應(yīng)改變,這對(duì)業(yè)務(wù)的監(jiān)管提出了新要求。而目前,監(jiān)管中關(guān)于人工智能的規(guī)則和防范措施都不夠完善。同時(shí),人工智能模型的多種工作行為都很難去追究責(zé)任主題,所以如果人工智能出錯(cuò)了,處理成本相比工作人員要高。同時(shí),人工智能的加入會(huì)造成銀行的崗位結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,會(huì)有多項(xiàng)在崗人員面臨失業(yè)的危險(xiǎn),這就對(duì)銀行在進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用時(shí)調(diào)整人事結(jié)構(gòu)提出了相應(yīng)要求。

(原標(biāo)題:除了聊天機(jī)器人,人工智能在銀行中還有哪些應(yīng)用?)

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