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2022年人工智能在银行业的应用

来源:企业网D1Net 作者:Harris编辑 更新时间:2022/2/22 7:42:35

摘要:研究表明,2020年全球人工智能市场规模为623.5亿美元,预计2021年至2028年将以40.2%的复合年增长率增长。像银行和金融这样大规模的市场不太可能赶上人工智能这样广泛和革命性的趋势。事实上,甚至在新冠疫情开启技术革命时代之前,银行业就已经开始将人工智能用于前台和后台任务。

   人工智能正在彻底改变各个领域,银行业也不例外。
  
  研究表明,2020年全球人工智能市场规模为623.5亿美元,预计2021年至2028年将以40.2%的复合年增长率增长。像银行和金融这样大规模的市场不太可能赶上人工智能这样广泛和革命性的趋势。事实上,甚至在新冠疫情开启技术革命时代之前,银行业就已经开始将人工智能用于前台和后台任务。
  
  那么,银行使用人工智能的好处是什么以及有多少好处?2022年的市场发展如何?专家认为什么在未来几年里会成为现实?以下将寻求这些问题的答案。
  
  银行业中的人工智能:按数字计算
  
  在进一步讨论之前,先了解一下这些数字对人工智能在银行业的使用有什么影响。
  
  •麦肯锡公司的一份报告表明,通过使用人工智能,银行业可以额外获得1万亿美元的价值。
  
  •随着人工智能的应用,到2023年,预计银行业可节省4470亿美元。其中,节省的4160亿美元将来自前台和中台使用的人工智能。
  
  •在一项针对金融调查专业人士的OpenText调查中,高达80%的银行表示,他们非常了解人工智能的潜在好处。
  
  •75%的资产超过1000亿美元的银行已经开始实施人工智能战略。对于资产低于1000亿美元的银行,这一比例为46%。
  
  •美国国家商业研究院和NarrativeScience在2020年进行的一项研究得出结论,32%的银行已经开始利用预测分析和语音识别等人工智能技术在市场上获得竞争优势。
  
  人工智能在银行业的好处
  
  这些数字清楚地表明,人工智能在银行业中越来越受欢迎。银行业对人工智能的痴迷不仅仅是因为人工智能是流行的技术。人工智能在银行业的主要好处包括:
  
  •更好的服务响应
  
  •消除人为错误和偏见
  
  •更大的个性化范围
  
  •提高客户信任度和满意度
  
  •促进家庭银行的概念落地
  
  由于这些好处,利益相关者正在探索和试验更多创新的方法,让银行更好地利用人工智能、大数据和机器学习。
  
  人工智能在银行业的主要应用
  
  一般来说,人工智能具有潜在的无限用例。乐观的预测者梦想有一天人工智能将完全接管银行业,银行系统将由这些智能机器运行。
  
  虽然这是一个遥不可及的梦想,但人们可以在2022年看到人工智能在银行业的5种应用。
  
  (1)人工智能网络安全防范金融欺诈
  
  2020年,银行业报告了29万多个网络安全问题。这使得银行不仅要采取应对措施,还要采取积极主动的措施。他们需要将网络安全漏洞扼杀在萌芽状态,并保护员工和客户免受金融欺诈,而人工智能正在帮助实现这一目标。
  
  丹麦银行(Danskebank)采用人工智能算法取代了其原有的基于规则的欺诈检测系统。深度学习工具现在帮助银行将金融欺诈风险降低了50%。该解决方案还将误报率降低了60%。
  
  此外,亚马逊公司最近还收购了一家人工智能网络安全初创厂商Harvest.AI公司。这进一步验证了在网络安全和金融欺诈预防中使用人工智能具有巨大潜力的事实。
  
  (2)用于无缝客户交互的人工智能聊天机器人
  
  聊天机器人是人工智能最常用的应用之一,不仅在银行业,而且在各个领域都是如此。一旦部署,人工智能聊天机器人可以全天候为客户服务。事实上,在几项调查和市场研究中,已经发现人们实际上更喜欢与机器人而不是人类互动。这可以归因于人工智能聊天机器人使用自然语言处理。采用自然语言处理,人工智能聊天机器人能够更好地理解用户查询,并以一种看似人性化的方式进行交流。
  
  在美国银行采用的虚拟助理Erica就是人工智能聊天机器人在银行业中应用的一个例子。Erica在2019年处理了5000万个客户请求,可以处理包括信用卡安全更新和信用卡债务减免在内的请求。
  
  (3)提高客户保留率的个性化银行业务
  
  如今,精通数字技术的银行客户需要的不仅仅是传统银行所能提供的服务。借助人工智能,银行可以提供客户寻求的个性化解决方案。
  
  埃森哲公司的一项调查表明,54%的银行客户希望使用自动化工具来帮助监控预算,并提出实时支出调整建议。人工智能可以使这一切成为可能。
  
  人们现在可能会想,客户是否愿意接受机器人的建议?44%的受访者表示,他们“非常愿意”接受计算机生成的建议。因此,目前银行业中的这种人工智能用例是可行的,并且接受度很高。
  
  在加拿大道明银行集团可以看到人工智能驱动的个性化银行的实际应用。他们已经公开了将Kasisto公司的人工智能技术集成到他们的移动应用程序中的计划。该解决方案将为客户提供实时支持,并深入了解他们的消费模式。
  
  (4)利用人工智能做出透明的贷款和信贷决策
  
  大多数银行仍然依靠信用评分、信用记录和参考资料来确定潜在客户的信誉。这个过程不仅费时费力,而且不透明。通过使用人工智能做出贷款和信贷决策,银行可以减少人工操作,并提高透明度。此外,借助人工智能解决方案提供的数据支持的洞察力,银行可以减少损失,并做出更有利可图的决策。
  
  虽然在银行业使用人工智能进行此类决策的例子并不多,但一些银行现在正在使用人工智能来查找有关信用记录有限的人员的信用报告。此外,此类系统可以提醒银行有关其客户可能存在风险的消费行为和模式。
  
  (5)人工智能确保道德框架
  
  道德考量在各个领域变得越来越普遍,尤其是在金融领域。这是因为客户希望更加了解银行如何使用他们的数据。
  
  人工智能可以极大地帮助银行制定数据处理的道德框架,并建立客户信任。
  
  汇丰银行可以被视为这一领域的市场领导者。汇丰银行是第一家创建人工智能和数据道德原则的金融服务公司。他们还与新加坡金融管理局和艾伦·图灵研究所合作,为银行业在道德上采用人工智能制定了一个框架。
  
  2022年需要应对的挑战
  
  虽然人工智能在银行业的好处和用例很多,但其在前进的道路并非没有挑战。困扰银行业人工智能领域的主要挑战包括:
  
  (1)全球二三线城市的客户和员工都不愿意采用人工智能增强的方法,因此需要克服最初反对摆脱传统做法的惯性。
  
  (2)客户希望银行提供的服务与银行实施的解决方案之间似乎存在脱节。需要适当的数据和营销理解来弥合这一差距。
  
  (3)监管要求和合规压力被证明是银行采用人工智能的限制因素。例如,网上银行和在线交易属于隐私监管范围,因此合规性成为必然。
  
  (4)银行业的劳动力还不具备使用先进人工智能工具和软件的技能。银行需要采取提高技能的措施。
  
  如今可以得出结论,人工智能在银行业的未来看起来很有希望,2022年可能是一个转折点,很多银行将一些实验性的努力转化为可以产生切实成果的东西。
  
  编辑:Harris

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