2022年银行业十大人工智能和大数据趋势

导读	如今，人们在工作和生活的各个方面都得到了科技的帮助。人工智能就是这样的技术之一。人工智能是一种利用机器学习技术智能地自动化完成特定工作的方法。

尽管最初的目标是希望机器像人类一样智能，但似乎正在发展成为智能自动化而不是人工智能。银行业被认为是一个在采用新兴技术改进业务方面较晚的行业。然而，银行业的人工智能应用目前是金融和商业世界中的一个热门话题。

1.客户服务

客户服务通常代表各个公司的公众形象。当客户与企业互动时有愉快的体验，就被认为是成功的。当客户走入银行时，将与客户服务代表讨论他们面临的问题，例如账户信息、交易历史、支票清算和开设新银行账户都是客户可能询问的问题。如果等待的客户很多，则可能需要等待很长时间才能办理。许多银行和投资机构目前正在使用人工智能来加速这一耗时且重复的活动。

2.网上银行和手机银行

很多放弃采用电脑转而使用越来越受欢迎的手机进行操作。手机如今成为沟通、规划、阅读、生活方式管理和财务规划的重要手段。对于客户服务和银行流程，银行现在需要更复杂的人工智能软件。

3.资本市场的人工智能

资本市场是交易者可以通过投资债券、股票和其他长期项目来获利的地方。随着技术的进步，即使是低收入的个人现在也可以参与金融市场。

4.财富管理

如今，财富管理机构正在逐步整合关键的人工智能场景，以满足高净值客户的银行需求。人工智能协助各种财富管理业务有效地执行关键的银行任务。他们可以在财富管理职责上获得更多经验，让客户更放心。

5.合规性

合规性是某些银行必须遵守的规则，但有一些例外。因为这些规则对于保持流程最新和避免任何风险或损失至关重要。如果没有合规性监管，银行业将面临更多困难，包括失去许可证。监管机构可以修改合规性法规以满足银行业的特定需求。各种监管合规性随着财富管理的增加而增加。GDPR法规或MiFID II法规是金融咨询服务的两个例子。

6.风险管理

对于市场中的风险管理，人工智能可以提供更多的帮助。例如，可以使用人工智能技术和软件检测银行业中的许多欺诈风险。为了评估和安排非结构化统计数据，需要人工智能进行风险管理。金融风险管理人员关注避免损失和风险，他们使用人工智能技术试图控制它们。

人工智能正成为金融和企业增长的重要组成部分。机器学习允许监控和评估非结构化数据，从而节省资金和时间。这些还有助于调节和最小化各种危害。

7.结算

结算是操作现金的交易，由系统转换为各种金融机构的支付指令。在金融行业，就安全和效率而言，结算被认为是极其困难的。

在资本市场上，这些复杂因素正日益增加。人工智能和其他技术增强了各种领域的结算方法。然而，协议中有一个不应忽视的消极因素。历史上，许多交易直到客户收到有形的凭证才能完成。

8.记录维护

在银行业，人工智能软件用于维护记录。因为以安全的格式保留客户的信息或数据至关重要。因此，这是一个非常棒的应用。使用光学字符识别生成文档的扫描图像。通过改变使用纸质文件的形式和所有字符，OCR将纸张记录转换为数字显示。这可以将官方银行文件转换为独一无二的格式。

9.会计

会计有助于将数据转换为更精确的格式。传统的计算技术速度慢，而且耗费更多的资金和时间。然而，人工智能软件现在提高了准确性和簿记能力，使它们变得更加简单可靠。人工智能可以通过使用业务规划、简化统计和进行调查来辅助会计工作。

10.人力资源

人力资源部通常负责招聘、生产和维护工作。在过去，人力资源部门要保持整个流程的顺利进行，通常面临巨大的困难。然而，随着新的人工智能技术的引入，现在一切都是可控和可管理的。银行官员可以使用人工智能技术来创建人力资源方法来处理他们的工作并获得更大的收益。它通过增加银行员工的参与和互动来帮助提高银行员工的工作效率。人工智能可以增加收入，并赋予员工更多权力。

本文来自《Linux就该这么学》官方资讯站。