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金融部門的公司可以利用人工智能(AI)來分析和管理來自多個來源的數據，以提供有價值的見解。這些創新成果幫助銀行克服日常面臨的困難，同時提供貸款管理或付款處理等日常服務。現在，讓我們來看看人工智能驅動的金融科技創新的一些用例，以及金融科技公司可以從這項技術中獲得的主要好處。

提高安全性

金融領域的人工智能為許多旨在加強安全預防措施的解決方案提供支持。例如，銀行提供只能通過面部或指紋識別才能訪問的應用程序。這在很大程度上歸功于人工智能。

一些專家聲稱，在不久的將來，密碼和用戶名將被人工智能支持的安全解決方案所取代。語音識別、人臉識別和其他生物識別數據可以添加一個補充安全層，并且比傳統密碼更難繞過。

金融科技中的人工智能包含行為解決方案，可以引發金融革命。 AI 可以監控客戶如何與他們的交易互動并確定他們的典型行為。假設客戶連續幾次嘗試在其典型位置以外的地方從其帳戶中提取 7,000 美元。人工智能驅動的機器學習將把這種活動檢測為可能的欺詐行為并加以阻止。

改善客戶服務

人工智能可以改善客戶體驗和客戶服務的用例很多。幾個例子包括：

金融科技中的聊天機器人

AI 驅動的聊天機器人可以最大程度地減少呼叫中心的工作量，因為它們可以解決最典型和最常見的用戶問題。

盡管看起來很簡單，但每個聊天機器人都使用復雜的情感分析，這要歸功于人工智能。這種情緒分析側重于了解客戶對您的服務/應用程序的體驗，確定其不足的方式并培訓聊天機器人本身以解決這些不足。人工智能驅動的聊天機器人使客戶與銀行之間的溝通變得更容易、更容易。他們使用自動化腳本來解決簡單的投訴。

在聊天機器人的幫助下，一些銀行機構甚至可以擴大他們的客戶網絡。例如，美國銀行在推出聊天機器人兩個月后產生了超過 100 萬的新客戶。

人工智能驅動的個性化銀行應用程序

許多銀行應用程序提供個性化的財務建議，以幫助用戶實現財務目標、跟蹤收入和支出等。

這種個性化之所以成為可能，主要歸功于人工智能驅動的金融科技創新。例如，美國銀行提供了一款應用程序，通過人工智能驅動的個性化方法幫助用戶計劃他們的開支。此外，該機構還使用人工智能來預測請求貸款管理的公司的違約概率。

用戶行為分析

金融科技中的人工智能可以在人工智能 API 的幫助下預測用戶的行為，這也可以使銀行和金融科技公司受益。例如，假設用戶請求有關其上個月支出的數據 - 單個請求。在服務器端，在 AI 的幫助下，您可以預測他們的后續請求(例如，上個月的收入)并在同一響應中提供此信息。因此，您可以相應地最大限度地減少請求數量和系統負載。用戶也會受益，因為如果預測分析正確，系統會更快地工作。

欺詐識別

欺詐是當今金融業面臨的最緊迫的問題之一。據 Javelin 稱，由于欺詐，用戶和企業在 2020 年遭受了 560 億美元的損失。更重要的是，欺詐的影響不會以經濟損失開始和結束。它還損害了公司的聲譽和客戶體驗，而這反過來又會增加成本。

因此，銀行、企業和金融機構嘗試所有可用的欺詐預防手段也就不足為奇了。 AI 就是這樣一種方法，因為它允許在系統檢測到潛在的欺詐活動時阻止用戶的請求甚至訪問他們的帳戶。因此，人工智能會在欺詐發生之前對可疑活動做出反應。

金融科技中的人工智能：總結

金融科技中的人工智能用于廣泛的用途：貸款決策、客戶支持、欺詐檢測、信用風險評估、保險、財富管理等等。現代金融科技公司采用人工智能來提高效率、改進精確度和高速查詢解析。

金融科技中的 AI 推動創新，提供個性化、快速和安全的服務，提供更高的客戶滿意度和全球影響力。因此，金融市場中的人工智能將繼續存在!