什么是金融人工智能 (AI)？

金融 AI 可在以下五个方面发挥作用：提供个性化服务和产品、开创商机、管理风险和欺诈、实现透明和合规性，以及实现运营自动化并降低成本。

机器学习是人工智能的一个分支，向系统输入大量数据后，系统会使用神经网络和深度学习进行自主学习和改进，无需对其明确编程。金融机构可以使用数据来训练模型，以借助机器学习算法解决特定问题，并提供关于如何逐渐改进的数据洞见。

将语音转成文字，通过从客户互动（例如联络中心销售通话）中获得的数据洞见改善您的服务，帮助您提供更好的客户服务体验。

使用 Natural Language AI 通过主要情绪基调识别给定文本中的情感，例如投资研究、聊天数据情感等。

检测异常活动，例如欺诈性交易、金融犯罪、贸易中的仿冒和网络威胁。

根据客户转化历程、同伴互动、风险偏好和财务目标，针对金融产品和服务进行高度个性化的推荐，例如投资建议或银行优惠。

使用快速、动态的机器翻译功能大规模翻译内容（例如财经新闻）和应用，以增强客户互动并覆盖全球更多受众群体。

从文档中提取结构化和非结构化数据，然后分析、搜索和存储这些数据，以用于涉及大量文档的流程，例如贷款服务和投资机会发现。

从图片和视频中提取有用信息，通过评估房屋或车辆等财产损失加快保险索赔处理速度，或通过符合 KYC 要求的身份证明文件验证加快客户引导流程。

为客户呈现如同真人一般、由 AI 赋能的联络中心体验（例如银行礼宾部或客户中心），从而降低成本并节省客服人员的时间。帮助您的应用、网站、数字平台和虚拟工具提供直观的智能体验，从而实现个人理财业务的变革，并为客户提供更多理财方式。

使用完整的数据管理、分析和机器学习工具套件生成数据洞见并从数据中发掘价值，为商业智能和决策提供支持。

使用客户数据、风险、交易或其他数据洞见，精确地预测未来的特定结果。这些功能在检测欺诈、降低风险和预测客户未来需求方面非常有用。

持续监控和分析网络流量以检测、预防和应对网络攻击和威胁，实现信息安全自动化。

以自然且负责任的方式进行创建、推荐、合成、分析和互动，打造 AI 赋能的全新搜索和对话体验。观看此演示，了解金融服务公司如何变革员工的搜索体验。

AI 将有助于推动金融服务业的发展。许多组织已经实施数字化，并学习了销售、提高效率和专注于数据的新方法。今后，他们将需要大规模地个性化以关系为基础的客户互动。在帮助打造量身定制的客户回复、提供更安全且更负责的产品和服务建议，以及通过拓宽客户最需要时可用的礼宾服务来赢得信任方面，AI 发挥着关键作用。

此外，金融机构需要构建强大且基于权限的独特数字化客户资料；但他们需要的数据可能彼此孤立。通过打破这些孤岛、应用 AI 层并无缝配合真人互动，金融机构可以打造满足客户的独特需求，同时高效扩缩的体验。