除了聊天機器人，人工智能在銀行中還有哪些運用？

隨著人工智能技術的發展，人工智能的應用範圍也在逐漸擴大，隨著一些銀行的聊天機器人的曝光，人工智能在銀行中的應用逐漸被大家熟知，那麼人工智能在銀行中還有哪些應用呢。

銀行中的人工智能業務

1.聊天機器人和虛擬個人助理

很多銀行會使用聊天機器人和語音機器人和客戶進行互動，現在的聊天機器人已經具備了能夠獨立幫助客人處理問題和解決問題的能力。

聊天機器人的相關技術

銀行機器人會使用自然語言的判斷和生成技術，客戶在和機器人的交流中會覺得自己是在和人交流，而不是人工智能的界面。在交流過程中，用戶也能夠使用臉部識別等技術。

2.客戶分析

人工智能能夠根據銀行客戶的具體信息，為用戶提供個性化的服務和信息推送和精準的業務類型推薦。同時可以根據對海量用戶數據進行分析，對用戶的消費梯度進行分析。

客戶分析的相關技術

人工智能能夠通過客戶的非結構化數據對客戶進行人物行為刻畫。機器學習能夠進行行為分析，不斷改進的算法能夠增加客戶的決策數量。使用語言分析技術也能夠通過文字結構解析來分析用戶心理。

現階段已經有理財公司通過語言分析技術來判斷用戶的選擇傾向，促進和客戶之間的交流。

3.簡化流程

銀行希望能夠降低工作人員的工作范疇，將一些能夠被機器代替的活動交由機器完成，比如讓計算機進行文檔解析，讓計算機進行一些決策的制定。

簡化流程的技術

如果要做到機器主動的文件掃描和解讀，需要用到圖像識別和機器學習的技術，計算機會按照相關的規則做出正確的決策。同時，計算機自行判斷決策要傳遞的對象。

4.模式識別

人工智能可能會發現交易中存在的異常或模式，這可能意味著欺詐和洗錢。臉部和語音識別也可能會給已經進入系統的欺詐者打上標記。數據可以被篩選，以找到顯示風險或投資機會的交易模式。

背後的技術

機器學習使人工智能能夠解析大量非結構化數據，從而將信號與市場中的噪聲分離開來，而且它可以自我糾正。複雜的圖像識別可以用來識別人和物體。

根據分析可以發現，人工智能的進步將會改變傳統零售業務的經營模式。利用人工智能的各種方法，經過零售業務數據的訓練和學習，人工智能的算法模型將會不斷完善，以達到替代人類手工處理的能力。然而，人工智能在大零售業務中帶來機遇的同時，也會帶來一些潛在挑戰。

人工智能帶來的挑戰

1. 人工智能模型識別便利性和偏差風險性

人工智能模型的應用將零售部門大量非結構化數據的價值挖掘出來，大大減少人工識別的工時耗費，便利於給客戶和業務工作人員快速得到相應結果。與此同時，如果人工智能模型出現錯誤計算，零售業務部門將得到基於人工智能所作出的錯誤分析結果，對客戶的預測分析和風險管理將難以做出準確的經營決策，直接影響後續經營活動，帶來相應的損失。

2. 人工智能模型管控便捷性和失控危險性

人工智能模型具有自我學習並優化的能力特點，能夠通過訓練和學習不斷提升業務處理能力。但是這也存在方法失控的可能性，其自身智能錯誤將造成客戶信息損失和大零售業務不穩定。因此，對其的管控便成為不可忽視的要點之一。

3. 人工智能模型數據處理快速性和保密安全性

由於人工智能的運用與互聯網信息技術的發展有千絲萬縷的聯繫，人工智能所需要計算的數據需要通過網路加以傳輸，但人工智能模型本身以及互聯網環境都存在各種潛在安全漏洞。若遭到黑客攻擊，客戶個人隱私信息和行內大零售經營信息一旦泄露，必然導致一系列安全問題的產生，給銀行和客戶帶來不可預料的損失。

4. 人工智能模型金融監管的難易性和對在崗人員的衝擊性

人工智能模型和大零售業務的相互結合，當前的業務零售模式會發生相應改變，這對業務的監管提出了新要求。而目前，監管中關於人工智能的規則和防范措施都不夠完善。同時，人工智能模型的多種工作行為都很難去追究責任主題，所以如果人工智能出錯了，處理成本相比工作人員要高。同時，人工智能的加入會造成銀行的崗位結構發生變化，會有多項在崗人員面臨失業的危險，這就對銀行在進行技術應用時調整人事結構提出了相應要求。