AI /自动化
人工智能改变银行业的五种方式
曾经有一段时间，北美和欧洲的每一家社区银行都被一个更大的机构收购或合并。到2000年，全球大型银行为寻求有竞争力的利率和其他服务的消费者提供的选择减少了。但是那些大到不能倒的银行现在面临着竞争，因为客户友好的本地银行正在复苏。还有一个更大的挑战:科技公司一直在申请金融牌照，以便进入数字支付领域。
随着传统银行努力应对金融科技、遗留约束和传统运营模式带来的挑战，人工智能(AI)正成为救世主。印孚瑟斯最近委托进行了一项关于各行业采用人工智能的调查在金融服务领域的近250名受访者中，有23%确认人工智能技术已在其组织中全面部署，这些技术也达到了预期;47%的受访者认为人工智能是企业战略成功的基础。
人工智能正在通过以下五种方式改变银行和金融机构利用技术更好地与客户接触和联系的方式。
- 智能数字助手，扩大客户服务
- 以数据为中心的贷款决策
- 通过机器学习和模式识别进行欺诈检测
- 通过语音和图像识别的生物特征识别
- 通过数字渠道加速增长
随着银行业务成为一种随时随地的活动，巴克莱(Barclays)选择开发一种支持人工智能的设备，以满足客户的转账需求，从而更加积极地响应客户的需求。通过采用人工智能简化客户的银行业务，巴克莱可以提供一些金融科技的主要服务。
还有妮娜(Nina)，这是一家为瑞典和波罗的海国家的客户提供服务的商业银行Swedbank开发的网络助理。据瑞典银行的管理人员称，尼娜每月处理350个不同问题的30000次对话并不罕见。但真正证明人工智能在改善客户服务方面是多么有效的是，Nina在运营的前三个月，第一次接触解决率为78%。
初创贷款平台正在选择非传统的信用评分方法，而不是传统的放贷方法，包括个人在线活动和兴趣的信息。自称为大数据承销商的在线贷款机构ZestFinance利用先进的机器学习算法为申请人的个人信用风险定价。据ZestFinance称，其专有的信用档案系统提高了对一类借款人违约预测的准确性15个百分点。
尽管此类P2P借贷平台使传统上没有银行账户的人群有可能加入，但它们也在把传统银行赶出自己的舒适区。
五年前(2012年)，在一次电脑故障造成4.4亿美元损失后，著名的贸易公司Knight Capital Group不得不向客户保证一切正常。三年后的2015年，包括美国联合航空(United Airlines)、《华尔街日报》(Wall Street Journal)和纽约证券交易所(New York Stock Exchange)在内的多家公司的网站都被关闭，原因是这些机构声称涉及维护。但许多网络安全专家认为，这些关闭是协同攻击的一部分。
然而，最近，银行以技术先进、能够满足精通数字技术的客户的金融需求而脱颖而出，并将安全置于首位。包括汇丰(HSBC)和摩根大通(JP Morgan Chase & Co.)在内的一些全球最大的信用卡发卡机构，都利用人工智能分析其持卡人的购买模式。任何异常都会被警告，并采取预防措施，以免网络窃贼造成持久的破坏。也是时候了。Forter和PYMNTS.com的全球欺诈指数(Global Fraud Index)报告发现，2016年第一季度，每100美元的在线交易中有4.79美元被认为存在风险。这高于去年同期的2.90美元。
因此，解决网络安全问题的办法是，银行要越来越多地与科技公司合作，在潜在威胁演变为入侵之前识别并消除它们。
汇丰银行在数据中心使用生物识别技术，可以检测和识别人脸。还有其他生物识别技术，比如视网膜扫描，在金融机构中也越来越流行。富国银行(Wells Fargo)为其企业客户提供了严格的生物识别认证功能，以增强安全性。该解决方案包括在进入银行应用程序之前分析客户的眼白，包括独特的红静脉模式。
在银行果断地转向人工智能以满足消费者需求的同时，它们也在加紧应对来自谷歌和苹果(Apple)等提供支付系统的科技公司的竞争。投资银行高盛已经向金融分析公司Kensho投资了1500万美元。这家投资银行的分析师和套利者能够通过用户友好的仪表盘和界面接收实时分析。在利用Kensho之前，高盛的银行家必须花时间研究公司和市场。现在，只需点击几下鼠标，就可以回答和分析这些问题。
Kasisto是一款专注于财务的人工智能产品，它能够理解包含大量银行条款的语音指令。Web本身就是许多最复杂的支持人工智能的银行服务存在的地方。Betterment、FutureAdvisor(投资巨头富达(Fidelity)和经纪公司TD Ameritrade联合推出的产品)、Personal Capital和WealthFront等网站提供“机器人咨询服务”，讽刺性地分析数据，从而提供极为个性化的财富规划建议。消费者还发现，与银行知识库的无缝数字连接很有吸引力，可以根据他们的需求进行个性化和定制。
在整个金融服务领域，人工智能(无论是机器学习、深度学习，还是一系列能够处理大量大数据的算法)正赋予企业独特的战略优势。当银行、经纪公司、贷款机构或支付系统有效地使用人工智能时，它们的运行效率会更高，并能够更有效地与永远不会被机器取代的人群——他们的客户——进行联系。
