从大流行中恢复过来的金融机构将结束人工智能和机器学习的实验性实验，并要求大规模地采用它们。金融危机要求金融机构全天候响应客户需求。结果，许多公司正在以更快的速度转型，但他们必须确保其核心关键业务继续平稳运行。这激发了人们对人工智能和机器学习解决方案的兴趣，这些解决方案减少了对人工干预的需求，显着提高了安全性，并为创新腾出了时间。为了缩短从产生想法到IT为企业带来价值之间的时间，人工智能和机器学习为组织带来了长期的战略优势。我们现在看到，银行正在转型为类似于大型技术公司的数字驱动公司，并建立了使客户保持专注的能力。那么，银行和金融机构如何充分利用人工智能呢？实践中的关键用例是什么？整个业务的收益许多金融服务公司在大流行之前就采用了人工智能和人工智能。但是，对于许多人来说，很难确定哪些关键功能从人工智能中受益最大，因此该技术并不总是能够提供预期的回报。在接下来的几个月中，这种情况将会改变：增加人工智能和机器学习的部署将成为流行病经济复苏的核心，而流行病的爆发凸显了其在特定应用领域的优势和存在感。人工智能。从通知信用决策和防止欺诈，到与客户进行全天候无障碍沟通，以改善客户体验。 AI可以改进的一些特定金融服务流程包括：文档处理和智能自动化。智能和机器人流程自动化可优化各种功能，提高效率，并提高核心财务流程的整体速度和准确性，从而节省大量成本。引人注目的区域是e-KYC或“电子客户身份验证”。这是一种远程的，无纸化的过程，可以减少密钥“客户认证”。协议，例如用于验证客户身份和签名的脱机身份验证过程。该任务过去涉及重复和平凡的操作，需要大量的工作来跟踪文档处理，贷款还款和整个过程的监督报告。自今年年初以来，组织一直在使用智能自动化平台来管理，解释和提取非结构化数据，包括文本，图像，扫描的文档（手写和电子），传真和Web内容。这些平台在NLP（自然语言处理）引擎上运行，该引擎可以识别任何丢失，不可见和格式不正确的数据，从而提供近乎完美的准确性和更高的可靠性。愤怒处理时间减少了，公司通过改善客户体验获得了明显的竞争优势。有效，全面的客户支持虚拟助手可以以最少的员工投入来响应客户的需求。直接提高生产力的方法减少了花在普通客户查询上的时间和精力，使团队可以将精力集中在促进整个业务创新的长期项目上。我们都熟悉电子商务网站上的聊天机器人。这样的解决方案将在金融服务行业中变得越来越普遍。摩根大通（JPMorgan）等机构现在正在使用这些漫游器来简化其后台操作并增强客户支持。这些平台包括COIN（合约智能缩写），它在银行的私有云网络支持的ML系统上运行。除了为一般查询创建适当的响应之外，COIN还自动执行基本的IT请求（例如法律备案任务，审阅文档和处理密码重置），并为银行家和客户创建新工具，使他们能够精通更少的人为错误。风险管理分析估计，信誉度主要基于个人或公司偿还贷款的可能性。确定违约概率是所有贷款机构风险管理过程的基础。即使有无可挑剔的数据，也很难评估这种情况，因为某些个人和组织可能不诚实地偿还贷款。为了解决这个问题，Lenddo和ZestFinance等公司正在使用人工智能进行风险评估并确定个人信誉。 Equifax等信贷机构也使用AI，ML，高级数据和肛门