為企業開發軟件，我們遵循增強其功能和性能的理念。雖然數據存儲、儀表板、報告等常見功能不再令人印象深刻，但財務部門目前選擇人工智能——一種提供合理競爭優勢的方法。
人工智能通過減少每次決策的時間和排除人工錯誤來消除日常任務。專家已經預測，到2025 年，自動化、人工智能和機器學習等認知技術將取代美國16% 的工作崗位。降低勞動力成本並不是人工智能的單一好處，為什麼不繼續進行更多統計：
IDC Group 預測，到2025 年，人工智能技術和產品的全球收入將超過1560 億美元，使其成為金融業務最理想的解決方案之一。
對人工智能的需求很大，因為它能夠像人類一樣執行動作和做出決定。想像一下，你的軟件可以處理數據、分析、安排、總結和學習。這裡的“學習”意味著人工智能根據自身的經驗和傳入的數據，在沒有人類參與的情況下獨立開發。然而，如果你之前從未實施過這項技術，可能很難想像如何將AI 方法集成到你的工作中。在本文中，我們概述了對銀行、貸方和金融機構有價值的最令人垂涎的AI 能力。
客戶支持
溝通是客戶用來決定他們是否對你的服務滿意的主要因素之一。不得不等待幾個小時直到專家回答是不可接受的。據統計，客戶願意等待長達15 分鐘，但前提是你的報價具有吸引力。否則，用戶將在2 分鐘內離開網站或在其他選項卡中丟失你的頁面。
基於人工智能的客戶解決方案是真正的救贖。現代聊天機器人可以快速響應並在幾秒鐘內向客戶提供相關信息。此外，你可以創建一個能夠引導用戶完成服務並在可能的情況下提供建議和提示的解決方案。通過AI 客戶支持，你將向客戶表明你關心他們的體驗和時間。
風險評分
AI 展示了新的風險計算方法，可以接觸到瘦文件客戶。如果你在貸款領域工作，你就會知道傳統方法是靜態的，並且基於過時的信用評分。如果分數不夠高，並不意味著他們是不可靠的申請人。
人工智能可以準確預測客戶的信用度，並決定該人是否還款。與傳統方法不同，人工智能解決方案可以處理各種參數，包括年齡、位置、工作職位、婚姻狀況和歷史數據，以做出更準確的決策。借助人工智能，你可以分析客戶行為並更好地了解他們，以確定申請人是否可靠。此外，此類系統可以從他們的經驗中學習並運行自檢測試，以證明其結果對於財務決策是可靠的。
數據管理
處理大量數據時出錯的可能性很大。數據輸入、分析和報告等任務不僅在銀行業中必不可少。這些重複性任務需要員工手動處理數據，這需要數小時。
這些任務可以由人工智能以無風險的視角執行。現代軟件可以在幾分鐘內將大量數據轉換為結構化文檔，並使用K線走勢圖進行自動分析。每次你將更多數據加載到系統中時，它都會驅動統計數據並更新它。使用人工智能進行數據管理，公司可以專注於核心活動，減少人工錯誤，並有效地將時間分配給其他任務。
欺詐檢測和預防
銀行和貸方的主要危險是欺詐，不幸的是，這在行業中很常見。安全系統中的一個錯誤可能導致巨大的損失和破產。人工智能技術可以控制金融系統的安全並檢測欺詐。
如前所述，人工智能算法可以在沒有人工干預的情況下學習。通過探索系統和用戶的正常行為，人工智能可以快速識別欺詐活動和交易模式。這樣的解決方案可以在幾秒鐘內檢測和防止欺詐攻擊，保護你的資金和業務。
人工智能的發展推動了金融世界的變革。它通過優化日常任務、加快財務決策、避免“人為”錯誤並總體上提高生產力來節省時間和金錢。人工智能具有強大的潛力，可以穩定工作並將業務流程提升到一個新的水平。但不要搞砸了技術，記住與你的貸款管理軟件開發商取得聯繫，以成功引領市場。
資訊來源：由0x資訊編譯自SOCIALNOMICS。版權歸作者Dmitry Dolgorukov所有，未經許可，不得轉載