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銀行和金融領域的人工智慧。 Stripe、Monzo 和 Grab | 商業人工智慧#78

已發表: 2024-03-06

金融服務始終依賴數據分析在複雜的銀行領域做出明智的商業決策。 毫不奇怪，隨著大數據和機器學習時代的到來，該行業急切地採用新技術來簡化其流程。 由於人工智慧在銀行業的果斷實施，創新已經為銀行帶來了實質的好處。 讓我們來看看人工智慧如何影響在金融領域成功應用人工智慧的公司的營運。 請繼續閱讀以了解更多信息

銀行和金融領域的人工智慧 - 目錄：

  1. 銀行業中的人工智慧 - 簡介
  2. Stripe：透過金融領域的人工智慧實現交易可信度
  3. Monzo：金融領域的人工智慧
  4. Grab：人工智慧在敏感資料分類的應用
  5. 概括。 人工智慧在銀行和金融領域的未來

銀行業人工智慧—簡介

人工智慧已經廣泛應用於銀行和金融領域的許多領域。 它不僅僅是用於客戶服務的聊天機器人或安全良好的應用程式。 人工智慧正在金融業中用於更重要的目的。 以下是人工智慧在銀行業的主要應用：

  • 詐欺偵測與預防－先進的演算法即時分析交易並偵測可疑活動模式。 這有效地保護了客戶免受詐騙，
  • 優化財務流動性預測－基於人工智慧的預測模型分析大量數據，精確預測未來現金流，更準確地管理流動性。
  • 簡化與信用評估相關的流程－機器學習演算法也能發揮作用，它基於對數千個信用申請的分析，可以準確評估客戶的財務信譽，
  • 為客戶提供個人化的優惠和推薦－銀行利用先進的推薦模式根據個人客戶的需求客製化金融產品，
  • 後台流程自動化－文件驗證或交易結算等日常任務可以在人工智慧的幫助下完全自動化。

然而，在全球市場運營的公司如何應對這些創新的實施？

Stripe：透過金融領域的人工智慧實現交易可信度

Stripe 是將人工智慧應用於金融領域的領導者之一。 它開發了一種名為 Stripe Radar 的系統，可在不到 100 毫秒的時間內分析一筆交易的 1000 多個特徵，以評估其可靠性。 此系統的準確率高達99.9%，同時維持較低的誤報率。

這是如何實現的？ 首先，Stripe 使用深度神經網路等先進的機器學習技術。 該系統不斷改進和開發新功能，例如遷移學習。

其次，該公司不斷尋找交易資料中的新訊號，以協助識別顯示潛在詐欺的異常情況。 Stripe 的工程師仔細審查每個詐欺案例，以了解犯罪分子的操作模式，並透過附加規則豐富系統。

Stripe Radar 是銀行業人工智慧如何有效保護客戶免受金融詐騙的絕佳範例。

AI in banking

資料來源：Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo：金融領域的人工智慧

Monzo 是一家總部位於英國的新銀行，專門在數位領域運營，它已將機器學習功能應用於完全不同的領域：優化行銷活動。

該銀行建立了模型，根據歷史數據，可以估計特定客戶在收到來自銀行的特定訊息時利用額外優惠（例如開設儲蓄帳戶）的意願。

接下來，為了最大限度地提高活動效率，系統會指示哪些客戶應該接收哪些促銷訊息。 與大規模、非個人化的通訊相比，這可以精確地定位訊息並取得更好的結果。

在某些情況下，實施此類優化使 Monzo 將行銷活動的成效提高了 200%！ 這展示了銀行業中的人工智慧如何透過與客戶產生共鳴的客製化服務來幫助更有效地接觸客戶。

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

Grab：人工智慧在敏感資料分類的應用

Grab是來自東南亞的科技巨頭，提供運輸和配送等服務。 該公司決定利用語言模型 (LLM) 的功能來自動執行其儲存的敏感資料的分類過程。 這一點至關重要，因為該公司掌握著客戶的個人和財務數據。

為此，準備了一組標籤來描述各種資料類別，例如：

  • 個人資料，
  • 聯絡訊息，
  • 識別號碼。

接下來，為語言模型設計適當的查詢，以根據資料庫中的表格和列名稱自動指派這些標籤。

因此，Grab 可以更快、更便宜地根據敏感度對儲存的資訊進行分類。 這使得執行資料存取和隱私策略變得更加容易。 根據該公司估計，該解決方案每年節省了多達 360 個工作日，而之前這些工作日都花在了手動資料分類上。

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

概括。 人工智慧在銀行和金融領域的未來

Stripe、Monzo 和 Grab 的例子表明，人工智慧已經為銀行和金融機構帶來了真正的商業價值。 它可以幫助更有效地防止詐欺、更準確地定位客戶或自動執行繁瑣的任務。

未來幾年，人工智慧在銀行業的角色將持續穩定成長。 我們可以期待許多後台流程的完全自動化、金融產品的超個人化以及機器學習模型與銀行系統的更緊密整合。

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AI in banking and finance. Stripe, Monzo, and Grab | AI in business #78 robert whitney avatar 1background

作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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