金融科技是發展可控的革新，人工智慧在金融業的應用

數字民主化、機器人技術和人工智慧在過去20年里改變了整個行業。儘管現在斷言還為時過早，但金融服務業正沿著同樣不可避免的走向中斷之路，同樣也走向生產率和效率的爆炸式增長。現在是搭上這趟車的時間了。儘管革命性的金融技術變革才剛剛開始，但未來的技術應用需要做出決定。

圖片來自網路

假如像大多數金融服務公司一樣，不是從零開始:

數據策略、分析和報告基礎已經設置和成熟。

網路防禦已經到位，廣泛而靈活。

數據中心容量和處理策略已經就位。

正在尋找操作中潛在的自動化機會。

已了解並密切關注區塊鏈，NLP和AI。

正在探索一些新的分析，加上機器學習。

接下來該何去何從？

成功的公司將把重點放在大局上，並計劃採用相關的技術。我們建議您以適合您業務需求的可管理的速度採用它們，這些技術相互依存，相互依存，長期來看，這些都是相關的。以下是我們對每個人的建議，幫助你決定如何安排他們採用這些技術。

Fintech代表了一個長期的、系統性的行業變革。唯一的成功之路就是要有長遠的眼光。關鍵是要為相互關聯的技術制定一個穩定的步伐，而不是把精力集中在單個項目上，以及那些不會相互依賴的技術創新上。在接下來的十年里，勞動力的規模和成本將會縮水，而股東回報和利潤增長將來自於巨大的成本重新分配和運營和技術費用的下降，而不是來自於直接的新業務或新產品。

採用革命性的金融技術變革設置正確的步伐才剛剛開始，但是未來的技術採納決策需要現在做出。越來越明顯的是，金融服務機構未來的成功或失敗將取決於它們提供個性化用戶體驗的能力。機構必須抓住他們已經擁有的豐富的客戶數據，以優化客戶體驗，並將其與競爭對手區分開來。為了實現這一目標，他們必須改變他們的思維方式，從專註於他們想要向客戶提供的東西到優先為客戶創造即時價值的東西。此外，他們必須願意分配必要的資源來推動這一目標。為了達到這個目的，他們可以使用人工智慧(AI)來實現品牌差異化。

人工智慧在金融業應用

為人工智慧鋪平道路，許多銀行已經實施了機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)，主要是在他們的後台辦公室，以降低人工成本和提高生產率。在不久的將來，人工智慧將成為零售銀行和其他金融服務產品的一場革命，它將成為一個無所不能的人工大腦，以改善客戶互動，增加個性化。

以下是來自網路研討會的一些見解，關於人工智慧(以及其他相關技術)的應用，可以為客戶創造即時價值:

1

簡化流程

允許客戶通過使用他們的數據的用戶友好的工具來執行簡單的交易。通過這種方式，他們將看到訪問他們的數據如何創建直接的個人價值。

2

提供客戶個性化和基於實時數據的優化經驗

人工智慧可以通過實時數據挖掘代替煩人的調查，並實時與客戶進行交互，消除了調查反饋迴路的需求。作為一項革命性的技術，人工智慧授權自動的財務助理提供最新的、實時的客戶互動。

3

提供建議以激勵財務客戶的行為

精明的金融服務機構可以與金融科技公司合作，建立相互信任的關係，為客戶創造財務健康體驗。這包括使用客戶數據幫助他們實現短期和長期目標。機構可以創建工具來幫助客戶:1)在日常財務的基礎上快速的回答問題(例如財務日曆，可以跟蹤客戶的賬戶餘額直到發薪日，並發送賬單提醒等);2)考慮長期的財務規劃。

4

使用人工智慧等來增強而不是取代人工交互

即使不是面向客戶，人工智慧也能提升客戶體驗。例如，呼叫中心可以遵循兩條路徑與客戶進行互動:1)他們可以完全自動化，聊天機器人可以簡單地接聽電話;或者，他們可以使用人工智慧和人工智慧的混合，聊天機器人可以幫助人類呼叫中心的代表有效地與客戶互動。到目前為止，事實證明，第二種方法比第一種方法更有效。

5

找正確的渠道，想客戶之所想

客戶希望他們的個人經歷能讓他們的生活更輕鬆。例如，客戶把大部分時間花在手機上，並且越來越多地開始使用虛擬語音輔助功能。金融機構需要滿足客戶的需求，提供方便和易用性。這一觀點應該指導對新工具的投資。會話助理/虛擬助理可用於日常事務，並允許客戶探索其他產品和服務、政策和其他信息。

6

考慮限制客戶體驗的基礎設施缺乏

當計劃投資於人工智慧工具時，金融機構需要積極考慮當前的基礎設施挑戰和未來的基礎設施建設。通過技術實現差異化取決於技術基礎設施支持該工具的能力。在技術基礎結構的高端，5G的功能可以使物聯網(物聯網)的新數據源。銀行/金融機構準備收集和利用這些新數據嗎?

金融服務機構正處於良好的地位，建立一個堅實的技術基礎，以有意義的方式利用新的客戶數據。在這個關鍵點上，問題仍然是如何評估和選擇適當的工具，以及如何找到可管理的採用速度。

艾真融科致力創新金融科技，服務智能投顧

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