金融机构在从冠状病毒疫情中恢复的过程中，将结束对人工智能(AI)和机器学习(ML)的试验性探索，转而进行大规模的应用。疫情促使金融组织必须迅速响应客户需求，推动转型的速度加快，同时确保核心业务的稳定运行。因此，金融行业对人工智能和机器学习解决方案的关注度显著提升，这些解决方案减少了对人工操作的依赖，显著提高了安全性，并为业务创新创造了更多时间。人工智能和机器学习能够缩短从创意产生到价值实现的时间，进而为组织带来长期的战略优势。
如今，许多银行和金融机构正逐步转型为类似于大型科技公司的数字化驱动型组织，致力于建立持续关注客户的能力。那么，这些机构如何才能充分利用人工智能呢？在实际应用中，有哪些关键的用例?
业务的优势
在疫情之前，许多金融服务机构已经开始采用人工智能和机器学习。然而，确定哪些关键功能能够从中获得最大收益仍然是一个挑战，导致技术应用的回报并未如预期。这一局面将在未来几个月内发生变化：人工智能和机器学习的广泛部署将成为疫情后经济复苏的核心，疫情也突显了人工智能应用的几个关键领域。这些领域包括信用贷款决策、防止欺诈行为，以及通过无摩擦的全天候互动提升客户体验。
人工智能可以改进的特定金融服务流程包括：
智能自动化文档处理
人工智能和机器人流程自动化在多个功能上进行了优化，提高了效率，并加快了核心财务流程的速度和准确性，从而显著降低了成本。一个典型的应用领域是电子KYC，这是一个远程无纸化的过程，能有效减少“了解客户”协议的审批成本，例如客户身份和签名的验证。
这一任务曾涉及繁琐的重复工作，需要投入大量精力来跟踪文件处理、贷款支付和偿还情况，以及监管整个流程。然而，今年，许多组织开始采用智能自动化平台来管理、解析和提取非结构化数据，包括文本、图像、扫描文档（手写和电子文档）、传真及网页内容。这些平台基于自然语言处理(NLP)引擎，能够识别缺失、不可见和格式错误的数据，提供接近完美的精确度和更高的可靠性。通过缩短平均处理时间，组织能够改善客户体验，从而获得显著的竞争优势。
高效、全面的客户支持
虚拟助理可以以更少的人工投入来满足客户需求。这种简单的生产率提升方式，减少了在处理客户查询时所需的时间和精力，使团队能够专注于推动业务创新的长期项目。
我们熟悉电子商务网站上的聊天机器人，这种解决方案在金融服务行业中变得越来越普遍。摩根大通等金融机构如今正在利用聊天机器人简化后台操作，增强客户支持。这些平台包括COIN，它运行在银行的私有云和机器学习系统上。除了生成对一般查询的适当响应外，COIN还能够自动执行法律归档任务、审阅文档、处理基本的IT请求（如密码重置），并为银行家和客户创造新的工具，从而提升他们的工作效率，减少人为错误。
风险管理分析
信誉评估主要基于个人或组织偿还贷款的能力。确定违约风险是所有贷款机构风险管理流程的核心。即使具备完备的数据分析，评估这一点仍然充满挑战，因为对部分个人和组织的偿还能力可能缺乏信任。
为了解决这一问题，Lendo和Zestfinance等公司正在利用人工智能进行风险评估，以判断个人的信用状况。同时，像EquiFAx这样的信用机构也在使用人工智能、机器学习及先进的数据分析工具，评估风险并获得深刻见解。
以往在这一过程中通常使用有限的数据集，例如年薪和信用评分。然而，借助人工智能技术，组织现在能够分析个人的数字财务足迹，以评估违约风险。除了传统数据集外，这种替代数据的分析对那些没有常规贷款或信用记录的个人的信誉评估尤为重要。
现在是采用人工智能的最佳时机
今年，企业与客户之间的互动方式发生了不可逆转的变化，金融行业也不例外。在疫情的紧迫性之前，金融机构已在有限范围内尝试采用人工智能和机器学习技术。今年的广泛应用源于金融行业对业务创新和提高弹性的迫切需求。
银行和金融机构现已意识到人工智能带来的关键利益，如提升后台运营效率和显著增强客户参与度。在疫情前期还处于起步阶段的转型如今已加速，并迅速成为常态。更重要的是，选择现在接受人工智能并优先推进全面实施的金融机构，将在未来获得更大的回报。
