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银行和金融领域的人工智能。 Stripe、Monzo 和 Grab | 商业人工智能#78

已发表: 2024-03-06

金融服务始终依赖数据分析在复杂的银行领域做出明智的业务决策。 毫不奇怪，随着大数据和机器学习时代的到来，该行业急切地采用新技术来简化其流程。 由于人工智能在银行业的果断实施，创新已经为银行带来了实实在在的好处。 让我们来看看人工智能如何影响在金融领域成功应用人工智能的公司的运营。 请继续阅读以了解更多信息

银行和金融领域的人工智能 - 目录：

  1. 银行业中的人工智能 - 简介
  2. Stripe：通过金融领域的人工智能实现交易可信度
  3. Monzo：金融领域的人工智能
  4. Grab：人工智能在敏感数据分类中的应用
  5. 概括。 人工智能在银行和金融领域的未来

银行业人工智能——简介

人工智能已经广泛应用于银行和金融领域的许多领域。 它不仅仅是用于客户服务的聊天机器人或安全良好的应用程序。 人工智能正在金融行业中用于更重要的目的。 以下是人工智能在银行业的主要应用：

  • 欺诈检测和预防——先进的算法实时分析交易并检测可疑活动模式。 这有效地保护了客户免受诈骗，
  • 优化财务流动性预测——基于人工智能的预测模型分析大量数据，精确预测未来现金流，更准确地管理流动性。
  • 简化与信用评估相关的流程——机器学习算法也能发挥作用，它基于对数千个信用申请的分析，可以准确评估客户的财务信誉，
  • 为客户提供个性化的优惠和推荐——银行利用先进的推荐模型根据个人客户的需求定制金融产品，
  • 后台流程自动化——文档验证或交易结算等日常任务可以在人工智能的帮助下完全自动化。

然而，在全球市场运营的公司如何应对这些创新的实施？

Stripe：通过金融领域的人工智能实现交易可信度

Stripe 是将人工智能应用于金融领域的领导者之一。 它开发了一种名为 Stripe Radar 的系统，可以在不到 100 毫秒的时间内分析一笔交易的 1000 多个特征，以评估其可靠性。 该系统的准确率高达99.9%，同时保持较低的误报率。

这是如何实现的？ 首先，Stripe 使用深度神经网络等先进的机器学习技术。 该系统不断改进和开发新功能，例如迁移学习。

其次，该公司不断寻找交易数据中的新信号，以帮助识别表明潜在欺诈的异常情况。 Stripe 的工程师仔细审查每个欺诈案例，以了解犯罪分子的操作模式，并通过附加规则丰富系统。

Stripe Radar 是银行业人工智能如何有效保护客户免受金融诈骗的绝佳示例。

AI in banking

资料来源：Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo：金融领域的人工智能

Monzo 是一家总部位于英国的新银行，专门在数字领域运营，它已将机器学习功能应用于完全不同的领域：优化营销活动。

该银行建立了模型，根据历史数据，可以估计特定客户在收到来自银行的特定消息时利用额外优惠（例如开设储蓄账户）的意愿。

接下来，为了最大限度地提高活动效率，系统会指示哪些客户应该接收哪些促销信息。 与大规模、非个性化的通信相比，这可以精确地定位消息并取得更好的结果。

在某些情况下，实施此类优化使 Monzo 将营销活动的有效性提高了 200%！ 这展示了银行业中的人工智能如何通过与客户产生共鸣的定制服务来帮助更有效地接触客户。

AI in banking

来源：Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab：人工智能在敏感数据分类中的应用

Grab是来自东南亚的科技巨头，提供运输和配送等服务。 该公司决定利用语言模型 (LLM) 的功能来自动执行其存储的敏感数据的分类过程。 这一点至关重要，因为该公司掌握着客户的个人和财务数据。

为此，准备了一组标签来描述各种数据类别，例如：

  • 个人资料，
  • 联系信息，
  • 识别号码。

接下来，为语言模型设计适当的查询，以根据数据库中的表和列名称自动分配这些标签。

因此，Grab 可以更快、更便宜地根据敏感度对存储的信息进行分类。 这使得执行数据访问和隐私策略变得更加容易。 据该公司估计，该解决方案每年节省了多达 360 个工作日，而之前这些工作日都花在了手动数据分类上。

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来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

概括。 人工智能在银行和金融领域的未来

Stripe、Monzo 和 Grab 的例子表明，人工智能已经为银行和金融机构带来了真正的商业价值。 它可以帮助更有效地防止欺诈、更准确地定位客户或自动执行繁琐的任务。

未来几年，人工智能在银行业的作用将继续稳步增长。 我们可以期待许多后台流程的完全自动化、金融产品的超个性化以及机器学习模型与银行系统的更紧密集成。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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