Appen_China的博客

每样商品都有价格，但您能否负担得起？贷款非常适合生活中的大额支出，比如买房、买车或支付学费。偿还贷款可能会很棘手。预测，2023年的当前违约率为2%-3%，2024年这一数字还将增加1%。随着违约率的上升，金融机构可能会犹豫是否发放更多贷款，而在AI自动贷款和收款的帮助下，银行业可以通过风险评估等方式确保减少贷款违约。AI能够对一个人拖欠贷款的可能性进行有根据的判断，为贷款人提供正常偿还建议，甚至设置自动提醒以确保按时还款。

通过实现一些基本流程的自动化，客户的等待时间会缩短，客服也可以投入更多的精力去制定让客户满意的解决方案。根据德勤 (Deloitte) 的一项调查，大多数金融服务行业的领先企业鉴于公司流程中固有的客户接触点多和交易数据量大的特点，都在探索通过 AI 提高收益和改善客户体验的计划。目前已看到前景颇佳的结果：根据软件提供商 Salesforce 的服务状况报告，拥有聊天机器人的客服代表中有 64％ 的人能够将大部分时间用于解决复杂的问题，而在没有 AI 聊天机器人的客服代表中这一比例是 50％。

显而易见，只有进入部署阶段的完整运营模型才能提供任何类型的业务价值，而克服不利因素的最佳方式是保障可识别的挑战，并选择可靠的训练数据（与合适的数据合作伙伴）来达到目的的使用场景。，确保妥善处理您的客户数据。您要寻找的合作伙伴应符合特定行业或特定地区的数据法规（例如 SOC2 Type II、HIPAA、GDPR 和 CCPA），并能够提供多种选项，例如安全数据访问（对于 PII 和 PHI 至关重要）、安全标注和现场服务选项、私有云部署、内部部署和基于 SAML 的单点登录等。在推出世界级 AI 方面，

金融服务行业正在使用人工智能和机器学习提升各项业务流程的速度和准确性。利用人工智能和机器学习技术，金融服务公司可以大幅度降低风险，防止欺诈，优化投资策略，提高运营效率，并提供更为个性化的客户服务。金融行业为何能从机器学习和人工智能中获益匪浅？设想一下银行与客户、合作伙伴之间流程繁复的业务环境，以及基于交易的重复交互。这些交互可以围绕客户行为和偏好生成大量丰富的数据集。

尽管金融科技、银行、投资和保险的业务用例越来越多样化，但以消费者体验为中心的应用（如个性化旅程、信贷应用、索赔管理、更智能化的聊天机器人程序、代理助理）似乎是最常见、最成功的大规模部署应用。当然，希望实施AI的公司需要找到某种解决方案，既能创建准确的训练数据，又能满足安全需求，并得到大规模的人工验证。幸运的是，公司现在所选用的数据供应商能够确保数据保留在本地，提供私有云和本地部署服务从而确保合规以及对数据使用方式的控制，使用安全的数字工作区等其他协议，并通过了GDPR、CCPA和ISO认证。

此外，它们还可以在适当的时机推送新产品或服务，推动客户采用更多银行产品或服务，并提高银行的投资回报率。AI 能快速评估贷款对象提供的数据，根据贷款对象的已知行为、与该对象类似的客户的模式，以及市场趋势，对贷款对象进行评估，确定为该对象提供贷款或信用的风险概率和盈利能力。在此，我们将探讨目前银行如何使用 AI，以及 AI 战略的采用如何影响银行运营的重要领域，最终帮助他们收获更出色的成果。AI 能够提供个性化的洞见，帮助客户在需要时获得所需的产品和服务，这种情况下，银行与客户之间的关系有望进一步加深和演变。