由 dawei 金融部门的公司可以利用人工智能（AI）来分析和管理来自多个来源的数据，以提供有价值的见解。这些创新成果帮助银行克服日常面临的困难，同时提供贷款管理或付款处理等日常服务。现在，让我们来看看人工智能驱动的金融科技创新的一些用例，以及金融科技公司可以从这项技术中获得的主要好处。
提高安全性
金融领域的人工智能为许多旨在加强安全预防措施的解决方案提供支持。例如，银行提供只能通过面部或指纹识别才能访问的应用程序。这在很大程度上归功于人工智能。
一些专家声称，在不久的将来，密码和用户名将被人工智能支持的安全解决方案所取代。语音识别、人脸识别和其他生物识别数据可以添加一个补充安全层，并且比传统密码更难绕过。
金融科技中的人工智能包含行为解决方案，可以引发金融革命。 AI 可以监控客户如何与他们的交易互动并确定他们的典型行为。假设客户连续几次尝试在其典型位置以外的地方从其帐户中提取 7,000 美元。人工智能驱动的机器学习将把这种活动检测为可能的欺诈行为并加以阻止。
改善客户服务
人工智能可以改善客户体验和客户服务的用例很多。几个例子包括：
金融科技中的聊天机器人
AI 驱动的聊天机器人可以最大程度地减少呼叫中心的工作量，因为它们可以解决最典型和最常见的用户问题。
尽管看起来很简单，但每个聊天机器人都使用复杂的情感分析，这要归功于人工智能。这种情绪分析侧重于了解客户对您的服务/应用程序的体验，确定其不足的方式并培训聊天机器人本身以解决这些不足。人工智能驱动的聊天机器人使客户与银行之间的沟通变得更容易、更容易。他们使用自动化脚本来解决简单的投诉。
在聊天机器人的帮助下，一些银行机构甚至可以扩大他们的客户网络。例如，美国银行在推出聊天机器人两个月后产生了超过 100 万的新客户。
人工智能驱动的个性化银行应用程序
许多银行应用程序提供个性化的财务建议，以帮助用户实现财务目标、跟踪收入和支出等。
这种个性化之所以成为可能，主要归功于人工智能驱动的金融科技创新。例如，美国银行提供了一款应用程序，通过人工智能驱动的个性化方法帮助用户计划他们的开支。此外，该机构还使用人工智能来预测请求贷款管理的公司的违约概率。
用户行为分析
金融科技中的人工智能可以在人工智能 API 的帮助下预测用户的行为，这也可以使银行和金融科技公司受益。例如，假设用户请求有关其上个月支出的数据 – 单个请求。在服务器端，在 AI 的帮助下，您可以预测他们的后续请求（例如，上个月的收入）并在同一响应中提供此信息。因此，您可以相应地最大限度地减少请求数量和系统负载。用户也会受益，因为如果预测分析正确，系统会更快地工作。
欺诈识别
欺诈是当今金融业面临的最紧迫的问题之一。据 Javelin 称，由于欺诈，用户和企业在 2020 年遭受了 560 亿美元的损失。更重要的是，欺诈的影响不会以经济损失开始和结束。它还损害了公司的声誉和客户体验，而这反过来又会增加成本。
因此，银行、企业和金融机构尝试所有可用的欺诈预防手段也就不足为奇了。 AI 就是这样一种方法，因为它允许在系统检测到潜在的欺诈活动时阻止用户的请求甚至访问他们的帐户。因此，人工智能会在欺诈发生之前对可疑活动做出反应。
金融科技中的人工智能：总结
金融科技中的人工智能用于广泛的用途：贷款决策、客户支持、欺诈检测、信用风险评估、保险、财富管理等等。现代金融科技公司采用人工智能来提高效率、改进精确度和高速查询解析。
金融科技中的 AI 推动创新，提供个性化、快速和安全的服务，提供更高的客户满意度和全球影响力。因此，金融市场中的人工智能将继续存在！