人工智能是银行保持与金融科技竞争的完美工具

由柏拉图重新发布

关注： 0

人工智能是银行保持与金融科技柏拉图区块链数据智能竞争的完美工具。垂直搜索。人工智能。

如今，银行已经过时了，尤其是随着金融科技行业的迅速崛起，该行业旨在为传统金融服务提供更高效、更便宜、以用户为中心的替代方案。

基于
Statista的数据到 11.1 年，欧洲新银行在银行业的市场份额为 15.5%，而美国同行则占所有银行账户的 2023%。新银行交易总价值
预计将激增从 2024 年的 6.37 万亿美元到 10.44 年的 2028 万亿美元，复合年增长率为 13.15%，这些金融科技初创公司对传统银行构成了重大威胁。

与此同时，银行面临着众多可能进一步削弱其竞争力的挑战。更严格的监管和缺乏自动化带来了重大问题，金融机构必须采用新技术来解决这些问题。

体力工作和监管变化给银行带来了沉重负担

跟随去年的银行倒闭监管机构旨在对金融机构采取更严格的措施，以防止银行倒闭
并保护消费者。这方面的一个例子是巴塞尔协议III终局之战，巴塞尔委员会提出的一套最终措施，旨在增强金融机构的能力
监管、风险管理和监督。

随着更多的监管和更严格的规则，银行满足监管机构的要求变得更具挑战性和成本。他们必须聘请高价专家，并投入额外的人力资源来开展合规工作，而银行的这项活动
客户入职团队已经花费 91% 的时间与运营任务一起进行。

此外，客户服务和信用评分等领域缺乏自动化，导致银行需要大量的手工工作。这需要许多员工并增加机构的开支。

为了保持与金融科技公司的联系和竞争力，银行需要摆脱以往的谨慎态度，拥抱人工智能等新技术。事实上，撤销数据表明人工智能的使用
可以提振到 1 年，银行业收入将增加高达 2030 万亿美元。

那么，银行如何在技术演进中利用人工智能呢？

提高效率并降低运营成本

银行应探索人工智能在反洗钱合规和欺诈检测方面的潜在用例。

如今，反洗钱合规要求严格遵守程序和模式识别，这是一项例行任务，需要持续关注。目前的方法，如交易监控系统，资源密集且效率低下，往往会导致大量
误报警报。

人工智能可以比人类更有效地应对反洗钱合规性和欺诈检测，并且运营成本低得多，响应时间更快。与机器学习相结合，人工智能工具可以不断学习并发现新的、更多的东西
检测违规行为的有效方法。

与普遍看法相反，使用人工智能和机器学习工具来完成此类任务并不能消除人类验证最后阶段的需要。事实上，监管机构要求合规官员在这些情况下做出财务决策。

与普遍看法相反，必须指出的是，将人工智能工具应用到银行流程中并不会取代员工。相反，他们将协助他们完成专业任务，以提高他们的生产力。人工智能将
执行流程中资源最密集的部分，并由人类工作人员在最后进行审查和最终确定。

此外，银行可以利用人工智能来提高效率并降低客户支持和风险分析团队的成本。此外，大型语言模型可以为传统的基于规则的聊天机器人提供的低质量服务提供解决方案。他们可以互动
更快地与客户联系并提供量身定制的消息，适应每个用户，24/7 运营，并不断学习以提高沟通质量。例如，

麦肯锡开发了虚拟人工智能专家，可以根据专有信息和公司资产提供个性化答案。

这同样适用于客户风险评估和信用评分。基于可用的历史数据，生成式人工智能将根据风险模型对客户做出更准确的评估。最终，它将在几秒钟内完成此类任务，而不是
比目前经常发生的情况要几天。

未来人工智能银行业的下一个大趋势

未来几年，人工智能预计将被金融机构广泛采用。在此期间，大多数银行的目标是使用人工智能实现所有日常银行流程的自动化。目前，金融机构
分配 60% 到 80% 之间他们的工资单或更多职位可能会受到生成式人工智能的影响。

因此，银行基层员工将大幅减少，从而使银行能够大幅削减运营费用。剩下的专业人员将是那些最有能力利用人工智能来增强工作并完成任务的人
反洗钱合规性和欺诈检测等流程。

随着人工智能的实施，银行在打击洗钱和欺诈方面将变得更加有效。此外，在客户支持中使用生成式人工智能将提供更加个性化的方法，打造适合每个客户的体验。
需要和偏好。