金融行业是人工智能等金融科技（Fintech）的早期采用者，并且这些技术越来越受欢迎。 Gartner 的研究发现，人工智能和机器学习 (ML) 工具被认为是金融服务领域最重要的改变游戏规则的技术（Gartner 客户可以查看完整研究报告）。
银行的人工智能可以自动执行日常任务，提高流程效率，并支持使用具有机器学习、深度学习、预测分析和语言处理能力的聊天机器人和机器人顾问。 《商业内幕》的一份报告发现，80% 的银行都意识到了人工智能为银行带来的好处。
人工智能可以成为您的金融科技领域中一个宝贵的基石，帮助您改善客户体验、降低成本并增加收入。
有许多方法可以使用人工智能为金融服务客户增加价值，同时节省资金：银行人工智能：3 个示例。
通过智能自动化节省时间和金钱
通过实现日常任务的自动化，金融公司可以节省时间和金钱、减少错误并收集有用的数据。
根据 Gartner 的研究，财务主管预计公司对自动化的关注度将持续增加。同时，他们认为他们的自动化目标是最难实现的（Gartner 客户可以查看完整研究报告）。
人工智能软件可用于金融领域的各种流程和任务（Gartner 客户可查看完整研究报告）。下列区域属于可用区域：
人工智能如何帮助您进行费用管理： 人工智能解决方案可以读取收据并根据系统中存储的可接受的费用类型或提供商列表对其进行分类。这意味着您的员工只需检查系统拒绝或无法识别的费用。
人工智能如何帮助您管理应付账款：人工智能可以从 PDF 发票中提取和编译数据，以便您的团队可以专注于更复杂的任务。
人工智能如何帮助您遵守政策：利用自然语言处理功能和机器学习，人工智能工具可以扫描文档中查找与遵守GDPR等政策相关的术语。
通过使用人工智能实现流程自动化，您并不是在取代员工，而是让他们有时间专注于更复杂的任务。
利用预测分析做出更明智的决策
据 Gartner 称，大多数财务团队花费近一半的时间来收集和审查信息以创建报告和预测（Gartner 客户可以查看完整研究报告）。人工智能可以节省团队的时间，做出可靠的预测，并降低发生错误的可能性。
例如，您可以使用 AI 和 ML 来预测客户的支付习惯。如果客户过去的行为表明他们会延迟付款，您可以提醒他们比其他按时付款的客户更早付款。这样的过程称为 ML-Improved A/R Process。
银行人工智能示例
存储和信息管理提供商 Iron Mountain 使用此方法将支付发票的时间缩短了 40%（完整的研究报告可供客户查看）。
人工智能和预测分析还可以帮助金融公司评估和管理风险：42% 的银行和投资服务公司已经使用人工智能进行风险管理或计划这样做（客户可查看完整研究报告）。人工智能还可以帮助您降低与贷款相关的风险并提高欺诈检测能力。
个性化客户体验
公司可以使用人工智能来获得有见解并个性化客户体验。
例如，银行可以使用人工智能解决方案来考虑个人财务历史的 阿富汗电报数据 其他因素，而不是仅仅依赖个人的信用评分，例如，此人是否是可靠的还款专家以及他们目前正在偿还多少贷款。该信息可用于调整个人的利率。
人工智能还能让客户更有效地管理他们的投资组合。机器人顾问和数字财富管理是实现这一目标的理想选择，而且两者都越来越受欢迎。例如，Axyon AI 使用深度学习来制定投资策略、分配资产和识别市场异常（客户可以查看完整的研究）。
Axyon AI 仪表板
Axyon AI 的仪表板可以预测用户的投资情况（来源）
人工智能工具可以为您的公司节省资金并为您的员工节省时间。聊天机器人、机器人顾问和分析等人工智能工具也有助于改善您企业的客户体验。
信任仍是金融领域实施人工智能的最大挑战
尽管使用人工智能进行金融服务有很多好处，但一些高管仍然犹豫不决。根据 Gartner 的研究，阻碍企业采用 AI 技术的两个最大因素是担心未知的风险以及不知道从哪里开始（完整的研究可供客户使用）。
为了最大限度地降低与AI相关的风险，请确保您选择的AI易于理解和解释。此外，人工智能不应该是一个只有数据科学和开发团队才能访问的“黑匣子”（Gartner 客户可以查看完整研究报告）。