银行中的人工智能 (AI)

包括银行和金融在内的几乎所有行业都受到了人工智能的巨大影响。由于在银行应用程序和服务中使用人工智能，该行业现在更加以客户为中心，并更具技术相关性。

通过提高效率以及根据特定操作员无法理解的信息做出判断，基于人工智能的技术可以帮助银行家降低成本。此外，智能算法可以快速检测不正确的事实。

人工智能在银行和金融领域的应用

我们现在生活的环境包括人工智能，因此银行也已经开始将这项技术融入其产品和服务中。

以下是银行领域的一些重要人工智能应用，它们将使您能够利用该技术的诸多优势。那么，让我们开始吧。

银行应如何对待人工智能

IBM 商业价值研究院在其 2024 年《全球银行业和金融市场展望》报告中发布了一份银行寻求将人工智能嵌入其银行运营的指南。其中一些主要建议包括：

创建人工智能治理和银行风险概况

每家银行都不同；因此，其领导者必须就人工智能风险和部署做出决策。采用人工智能的银行必须充分认识到风险，并采取适当的安全措施加以平衡。

对用例进行排名

人工智能实施必须放入能够提供可衡量影响并与组织目标保持一致的业务用例中。一些示例用例可以是令人信服的客户代理聊天机器人、定制投资解决方案、欺诈检测和信用评分。

选择您信任的人工智能平台

由于企业人工智能建立在不同的人工智能模型之上，以确保其具备成功所需的一切，因此银行将不得不决定是信任自己公司广泛构建的模型，还是使用开源模型，甚至两者都使用。

索引器混合云架构——人工智能银行应解决现有技术可能遇到的任何低效率问题，并提升应用资源管理的地位。通过混合架构，银行被要求在公共云和私有云之间切换，以在实时数字化银行中实现弹性响应。

从初始安装中学习

关注风险的银行希望在扩大和推出新实施之前运行一些小型测试和用例，以观察影响。早期经验教训对于帮助银行了解他们需要在何处安装其他基础设施以及需要进行哪些调整非常有用。

建立“人工智能工厂”：一旦组织定义了如何为特定用途构建或购买人工智能的有效方法，下一步就是建立一个设施，在组织中将这种人工智能投入运营，并成为相关开发和业务流程的核心。

网络安全和欺诈检测

消费者每天使用包含账户信息的应用程序支付账单、取款、存入支票以及执行更多操作时，会发生大量的在线支付。因此，每个金融系统都必须加强其网络安全和欺诈检测方面的运营。

此时，金融人工智能登场了。人工智能可以帮助银行消除危险、跟踪系统缺陷并增强在线金融交易的安全性。人工智能和机器学习可以快速发现潜在的欺诈行为，并通知消费者和银行。

聊天机器人

毫无疑问，聊天机器人代表了人工智能在银行中应用的一些最佳案例。一旦部署，它们可以随时工作，这与已经设定了工作时间的人们不同。

他们还希望更多地了解特定客户的使用统计数据。这有助于他们有效地理解用户期望。

银行可以通过在现有银行应用程序中引入机器人来确保它们每天 24 小时对客户开放。此外，聊天机器人可以通过理解消费者行为提供有针对性的客户关注，并提供适当的金融服务和产品建议。

贷款和信贷决策

为了做出更好、更安全、更有利可图的贷款和信贷决策，银行正在尝试实施基于人工智能的解决方案。目前，大多数银行仍然只根据个人或企业的信用历史、信用评分和消费者推荐来评估其可靠性。

有人可能会忽视这些信用报告系统经常包含不准确之处，排除所有历史记录，并错误地识别债权人这一事实。

支付历史较少的消费者可以使用基于人工智能的贷款和信用系统来分析现有的行为模式，以评估其可靠性。此外，这项技术会通知银行某些可能增加破产可能性的行为。简而言之，这些创新将显著改变未来客户借贷的方式。

跟踪市场趋势

金融机构中的人工智能使银行家能够分析大量数据并预测最新的经济动向、大宗商品和股票。现代机器学习方法提供财务建议并协助评估市场情绪。

用于银行的人工智能还建议何时以及如何购买股票，并在存在潜在后果时发出警报。这种尖端技术还凭借其强大的数据计算能力，有助于加快决策制定，并使银行及其客户的交易变得便捷。

数据收集和分析

每天，金融和银行机构都会记录数百万笔交易。由于获得的大量知识，员工必须获取和注册这些知识变得具有挑战性。在不犯任何错误的情况下，结构化和收集如此大量的数据变得困难。

在这种情况下，基于人工智能的替代方法可以帮助有效的数据收集和分析。因此，实现了整个用户开发。此外，数据可用于识别盗窃或做出信用决策。

客户体验

客户总是寻求更便捷的环境。例如，自动取款机之所以成功，是因为它们允许客户在银行关闭时也能获得取款和存款等必要服务。

这种便利程度仅仅刺激了更多的发展。消费者能够在家中使用智能手机开设银行账户。

人工智能集成将改善舒适条件以及银行和金融业务中的客户体验。人工智能技术加快了客户身份识别 (KYC) 数据的记录，并消除了错误。此外，及时发布新产品和金钱奖励也是可能的。

人工智能在银行中的优势

正确的说法应该是“每家银行尝试人工智能解决方案的最大优势”。

网络安全和欺诈检测

随着网络攻击者越来越多地利用人工智能设计复杂的欺诈金融机构的方法，他们会冒充客户——人工智能生成的音频被用来斥责或迷惑客服人员。攻击者利用人工智能编写看起来非常逼真的钓鱼邮件。因此，这些金融机构需要部署人工智能算法，一方面实时保护员工免受此类网络安全威胁，另一方面为客户提供工具以应对同类诈骗。因此，人工智能系统也可以被金融机构和政府机构用来预防其他经济犯罪，例如洗钱或冒充。

增强的 API

银行业越来越依赖 API，以便客户能够在不同的应用程序上跟踪他们的资金。例如，除了在银行 A 和银行 B 查看账户外，银行还需要为第三方预算应用程序开放 API 访问。人工智能通过额外的安全措施层和减少枯燥重复的手动任务来增强 API 的使用。

嵌入式银行

这个术语用于将银行业务引入非传统体验，例如星巴克开创的支付应用程序。嵌入式银行将发展成为一个全面的即服务生态系统，尤其是在人工智能支持商户和其他企业收集数据的情况下。

更先进的客户工具

深度学习驱动的生成式人工智能实际上可以为投资和银行业提供更高效的工具来自动化客户服务。人工智能聊天机器人和虚拟助手通过让客户自行解决小问题来提供进一步的客户支持。人工智能驱动的预算应用程序可以帮助客户跟踪他们的财务并节省更多资金。

新市场和机会

他们预测对客户有更好的需求。由人工智能驱动的预测分析可以为企业和客户发现新的途径，并微调哪些客户可能离开。例如，银行可以分析客户的登录或存款频率等行为，并跨其他数据集检查此类趋势，以得出个别客户可能即将取消账户的实例。

更好的评分和信用卡

在授予信用度之前，这是银行提供的重要服务之一。银行利用客户的大量数据做出重要的信用决策：接受信用卡申请或增加信用额度。人工智能算法和机器学习因此可以使金融机构快速批准或拒绝信用卡、增加信用额度或客户的其他请求。

人工智能在银行面临的挑战

网络安全

生成式人工智能可用于防止欺诈和管理合规性，但它也带来了新的风险。每次将开放式人工智能工具或技术整合到银行 IT 系统中时，都会出现安全挑战，因为人工智能模型成为恶意活动的诱人目标。因此，银行必须拥有一个完整的人工智能治理框架，可以轻松平衡创新和风险。

运营的法律层面

然而，为了使生成式人工智能模型投入运行，它们必须在现有数据集上进行训练。一个悬而未决的问题是，分析新闻文章和解释视频等公开可用信息是否构成侵犯版权。为了解决这个问题，可以运行在银行拥有的数据上训练的人工智能模型，例如银行客户服务交互数据或银行的专有研究。

无法控制结果准确性的问题

人工智能模型目前无法推理或“理解”它们产生的结果。相反，人工智能模型会在给定数据中寻找模式，并根据该模式匹配给出结果。因此，该模型无法告知人类员工数据是否正确。

因偏见造成的歧视

银行实施 ESG 倡议，以对其行为负责并保持透明。因此，人工智能模型带有影响人类的一些偏见，因为它们是在人类生成的数据上训练的。此类偏见需要消除。

银行业的未来是人工智能驱动的

银行机构面临着全面的数字化转型的巨大压力。客户希望获得完全自动化的体验。自动化有助于自助服务，在交互过程中带来一定程度的个性化和人性化触感。

银行继续为人工智能投入巨资，以便在竞争中保持领先地位，并为客户提供更精细的现金管理和投资机会方式。客户希望银行值得他们参与特定目标的人工智能应用程序，这些应用程序可以让他们更清楚地表达自己的财务机会。

在不久的将来，银行将大力宣传其人工智能的使用以及前沿进步赋予它们的优势，使其能够迅速超越竞争对手。简而言之，银行将尝试人工智能来塑造新的运营概念，同时将智能自动化数字化，以在最新的商业和零售银行业时代获得持续收入。