人工智能和机器学习如何塑造金融科技

人工智能和机器学习如何塑造金融科技

时间戳：28年2024月9日上午52:XNUMX
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金融科技在过去几年中发生了根本性的发展，这在很大程度上要归功于人工智能（AI）和机器学习（ML）。人工智能和机器学习影响着从核心运营到我们如何做出关键决策的方方面面，它们已经进入了实际应用
金融部门的每一个缝隙。这就是为什么金融科技领域的人工智能支出

都曾预测 从 2019 年到今年年底，这一数字增长了两倍多。但这笔人工智能投资流向何处？人工智能和机器学习如何塑造金融科技的未来？  

人工智能和机器学习改变金融科技的七种方式 

机器人顾问  

机器人顾问的想法并不是什么特别新鲜的东西。自从 Wealthfront（以前称为 KaChing）于 2008 年推出以来，他们就一直在四处寻找。但他们的能力和运作方式与最初的形象完全不同，
感谢人工智能和机器学习。算法驱动的机器人顾问已经从复选框问卷转变为真正的数字投资组合经理，能够根据每个用户的独特财务目标和情况提供量身定制的投资建议。
他们只能通过人工智能和机器学习来做到这一点。   

工艺优化  

当谈到应用人工智能和机器学习时，流程优化可能是大多数人想到的。在金融科技领域，他们快速跟踪从报告创建到客户服务的一切。通过自动化那些重复、耗时的任务，人工智能和机器学习
简化了流程，从而节省了大量时间和成本，同时提高了生产力。他们没有像人们对人工智能和机器学习固有的恐惧那样更换员工，而是让他们腾出时间来专注于技术可能无法解决的问题。
很有用。  

随着我们的前进，人工智能和机器学习将通过大数据分析的部署继续增加其在这一领域的价值。使金融科技公司最终能够最大化他们能够访问但不易分析的数据的价值
多年。人工智能和机器学习已经给金融科技带来了更快的速度，增加了智能。  

信用评分  

人工智能和机器学习已经对信用评分产生了重大影响。人工智能和机器学习使品牌能够避开现有信用评分机构使用的传统（有些人可能会说是过时的）方法，可以分析许多个人数据点，
提供更加准确和个性化的信用评估。向以前可能发现所有信贷渠道都关闭的个人和企业打开金融大门，并为金融机构带来新的、风险较低的客户。
当然，这意味着贷款审批速度更快、效率更高。  

安保行业  

几十年来，安全一直是所有金融科技公司的首要考虑因素，随着反欺诈斗争的加剧，人工智能和机器学习正在提供一些最具创新性的解决方案。从文档分析到监控交易模式、人工智能和机器学习
使金融科技公司能够快速识别和应对欺诈活动，为每个人创造一个更安全的金融环境。  

客户服务  

客户服务是大多数企业持续关注的焦点，人工智能和机器学习正在努力改变金融服务领域的交付方式。高级聊天机器人可以对客户的查询提供个性化的即时回复。快速处理
数据使聊天机器人和客户服务人员能够针对适合每个客户需求的产品提供量身定制的服务和建议，以及可以回答个人问题的解决方案。让金融科技公司能够采取主动的方式提供客户服务
消除了消防的需要，取而代之的是动态、个性化、令人满意的客户体验。  

个性化营销  

GDPR 改变了大多数企业进行数字营销的方式。一揽子电子邮件的时代已经一去不复返了，相反，我们看到了一种更加细致入微的方法，人工智能和机器学习正在以以前无法实现的个性化程度加速和增强这一点。
我们已经讨论了聊天机器人和虚拟助理的角色，但人工智能能够利用客户数据（例如过去的交易、搜索历史和社交媒体活动）来制定个性化的营销策略和建议，即时营销
变得更加有趣和有效。  

预测分析  

借助人工智能和机器学习，分析变得更快、更容易、更精确，这对金融科技公司来说意味着很多事情。如上所述，它带来了精准细分客户进行营销的能力。它使金融科技公司能够分析大量客户
数据，使对未来行为和偏好的预测更加准确。它允许定制服务和产品，以满足个人和团体层面的客户需求，从而能够预测市场需求，并允许企业
保持在行业的前沿。  

将人工智能和机器学习集成到金融科技中，为该行业的各个层面带来了几乎完全的范式转变。从客户服务到产品规划和核心管理，金融科技格局正在从根本上重塑，
效率、体验、服务和个性化，为客户和企业带来同等的利益。旅程还远未结束。人工智能和机器学习都仍处于早期阶段，它们可以为金融科技带来的潜力仅体现在表面上
几乎没有被划伤。  

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