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根據(jù)IDC最新調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年全球企業(yè)在人工智能技術(shù)的投入已達到358億美元，并且仍以41%的速度持續(xù)增長。越來越多的企業(yè)開始意識到AI（人工智能）、RPA（機器人流程自動化）、ML（機器人學(xué)習(xí)）對于企業(yè)的運營、決策、服務(wù)等業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響，尤其是在數(shù)據(jù)交互量巨大的金融行業(yè)。

麥肯錫的一項研究發(fā)現(xiàn)，截至2019年初，全球金融行業(yè)中超過56%的企業(yè)采用AI、RPA、ML來簡化其工作流程，同時將金融行業(yè)的工作效率提高60%以上。今天就為大家介紹一下，AI、RPA、ML這三種技術(shù)如何幫助金融行業(yè)解決4大難點。

欺詐檢測

在金融行業(yè)中賬戶詐騙是一個常見又難解決的問題，這通常會給企業(yè)造成不小的損失。通過使用AI和ML實時監(jiān)測賬戶數(shù)據(jù)，可以有效的檢測出那些潛在的危險性操作，發(fā)現(xiàn)威脅之后將由RPA來通知人工或者直接自行處理。

例如：當(dāng)一個賬戶從未提現(xiàn)超過10,000元時，突然某一天提取額度超過100萬元，這時AI會識別這一異常操作；接著便會觸發(fā)RPA機器人，RPA將根據(jù)員工的設(shè)定進行下一步的操作。RPA可以將此威脅消息發(fā)送給用戶，也可以自行停用受到威脅的賬戶。

提高對賬效率

ML可以幫助金融行業(yè)極大地提高對帳過程中數(shù)據(jù)映射和匹配的效率。ML可用于簡化來自第三方（例如：托管人）的新數(shù)據(jù)文件和格式的導(dǎo)入過程。ML使用高級聚類分析技術(shù)自動學(xué)習(xí)這些新數(shù)據(jù)文件的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。ML神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以檢查數(shù)據(jù)，并自動匹配確定數(shù)據(jù)的分類。一旦學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型，當(dāng)在進行對賬時，ML將自動找到相匹配的數(shù)據(jù)，然后再由RPA把匹配的數(shù)據(jù)導(dǎo)出發(fā)送到指定的位置，這樣員工可以直接查看對賬結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析與決策

眾所周知金融行業(yè)是一個出產(chǎn)數(shù)據(jù)量非常龐大的行業(yè)，每天處理的數(shù)據(jù)都以TB計算，每一個決策都離不開數(shù)據(jù)分析的支撐。一般數(shù)據(jù)分析包括：趨勢分析、根本原因分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測、建議和個性化等。

AI與傳統(tǒng)分析相比，既延伸了分析的范圍也提高了分析的深度。傳統(tǒng)分析往往停留在趨勢分析、原因挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測層面，而AI可以通過不斷學(xué)習(xí)和完善，提高建議的相關(guān)性和特異性實現(xiàn)“個性化分析”，在風(fēng)險管理、營銷、服務(wù)等領(lǐng)域提供真正智能化的分析和決策。

例如：AI可以實現(xiàn)基于社交網(wǎng)絡(luò)的信用評分，優(yōu)化現(xiàn)有分?jǐn)?shù)，或為無信用記錄的人生成分?jǐn)?shù)；通過自然語言生成分析報告，分析與評估財務(wù)數(shù)據(jù)；根據(jù)客戶行為和研究提供個性化的建議；根據(jù)客戶和產(chǎn)品數(shù)據(jù)相匹配，開展個性化營銷等等。

客戶服務(wù)

在客戶服務(wù)方面，金融行業(yè)經(jīng)常會接到各種各樣的投訴、意見、售后等。但是由于時間、人力資源分配等問題，很多客戶的需求無法及時滿足，這將影響企業(yè)的口碑和形象，造成名譽上的損失，而RPA可以完美解決這些問題。

例如：當(dāng)有客戶打電話到售后客服時，RPA將自動讀取這個客戶以往的售后信息，然后通過AI進行投訴信息分析，將出現(xiàn)頻率最多的進行排序，并將此數(shù)據(jù)報告呈現(xiàn)在客服人員的系統(tǒng)桌面上。這樣在與客戶溝通時，便可以精準(zhǔn)的為客戶進行服務(wù)，有效的提升了溝通效率和客戶服務(wù)質(zhì)量。

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