人工智能在金融領域的應用

由于人工智能的技術進步，金融行業對傳統金融機構的性力量正在增強。

金融領域中的人工智能和機器學習技術將有助于實時分析大型數據集，并有能力進行改進。隨著對此類服務需求的增加，人工智能和機器學習成為金融行業可持續發展和增長的關鍵。

以下了解這項技術在未來將如何改變金融科技。

改進欺詐檢測

從申請到，再到欺詐性電匯和虛假保險索賠，金融活動中的欺詐行為在過去幾年不斷增加。這些欺騙性交易可能使企業損失數百萬美元。除了財務損失之外，企業還可能面臨負面的客戶體驗和公司聲譽的損害。

大多數人工智能融資公司利用機器學習解決方案來打擊欺詐和網絡安全。因此，在每天開展大規模的金融業務交易的情況下，不可能密切關注每天發生的每一筆交易。然而，基于人工智能的系統將有助于實時監控銀行交易。利用這一點，金融科技將能夠以更高的準確性更快地響應欺詐活動。

更好的身份確認

人工智能幫助銀行應用程序和其他金融科技服務自動準確地驗證客戶身份。KYC(了解你的客戶)是在線驗證身份的一種方式，而另一種方式是使用OCR(光學字符識別)技術，該技術將掃描照片以識別其真實性。

人工智能提高數字支付領域安全性的其他一些方法是通過面部和指紋識別、語音識別等。這樣，網絡攻擊將無法通過破解傳統密碼侵入。雖然這些流程仍然需要完善，但人工智能支持的安方案將在未來將取代傳統的用戶名和密碼。

提高安全性

人工智能為金融科技領域的數據安全提供了巨大的推動力。許多銀行和金融科技通過支持機器人的人工智能為他們的客戶提供支持。這些人工智能模型提供了多種解決方案，旨在提高安全預防措施，例如授予額外訪問權限、重置密碼等。

數據豐富和交易搜索

人工智能應用于金融科技解決方案的另一種方式是改進銀行交易的搜索功能。人工智能可以幫助人們清楚地了解支出，并減少聯系客服人員的次數。

改善客戶服務

隨著人工智能在銀行和金融科技的客戶服務方面取得了重大改進，客戶越來越習慣于獲得快速響應。金融機構必須全天候回答客戶問題和進行交易。

人工智能通過使用復雜的情緒分析來幫助改善金融科技客戶服務，該分析側重于識別不足、培訓機器人和改善客戶體驗。

增強算法交易

算法交易使用人工智能通過使用一組預編程指令來執行交易，這些指令分析并幫助做出交易決策。

人工智能通過實時最小化數百萬個數據點，改變了傳統的交易方式。借助人工智能在金融科技中的幫助，客戶可以通過人工智能決策的移動應用程序進行交易。

金融領域的人工智能也在吸收新數據并從中學習?；谌斯ぶ悄艿南到y可以快速適應不斷變化的需求。在未來，金融領域的人工智能將通過做出明智的決策來地降低交易風險。

用戶行為分析

金融科技人工智能可以借助支付API來幫助預測用戶行為，這可以為金融科技公司帶來更多的好處。例如用戶請求有關其費用的數據，人工智能可以在服務器端幫助預測后續請求等行為，并在同一響應中提供信息。

個性化體驗

大型金融機構擁有數百萬客戶，如果通過人工為大量客戶提供個性化服務會變得令人生畏。但是，通過個性化服務，金融機構可以讓其客戶信任并增加品牌忠誠度。

由于人工智能系統可以自我學習，金融機構的客戶將更好地閱讀客戶數據并提供個性化體驗。人工智能模型分析語音特征，并能夠識別真實模式。

節省支出和資源

通過使用人工智能驅動的應用程序，金融科技幫助金融機構節省了數十億美元的人工費用、資源和資本。因為人工完成工作需要更多時間，此外與其相關的勞動力成本也非常昂貴。

但是，通過人工智能處理小型查詢可能會減少人工費用。這樣，銀行將能夠節省更多成本，并提供更好的交易來吸引新客戶。其總體結果將會增加利潤和收入。

來源：網絡

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