比特币成全球第20大货币
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人们现在看到很多银行和金融机构正在转型成为类似于大型科技公司的数字化驱动型组织，致力建立能够持续关注客户的能力。那么银行和金融机构如何才能充分利用人工智能?在实践中有哪些关键用例? 对业务的好处 在疫情发生之前，许多金融服务机构已经采用了人工智能和机器学习。然而，人们难以确定哪些关键功能从人工智能中受益最大，因此这些技术并不总能带来预期的回报。这种情况将在未来几个月内发生变化：人工智能和机器学习部署的增加将成为疫情期间经济复苏的核心，疫情突出了应用人工智能的特定领域。这些范围从信用贷款决策、防止欺诈到通过无摩擦的全天候互动改善客户体验。 人工智能可以改进的一些特定金融服务流程包括： 智能自动化文档处理 人工智能和机器人流程自动化优化了各种功能，提高了效率，并提高了核心财务流程的整体速度和准确性，从而显著节省了成本。一个典型的领域是e-KYC，这是一个远程的、无纸化的过程，可以减少“了解客户”协议的审批成本，例如验证客户身份和签名。 这项任务曾经涉及重复和平凡的工作，需要付出相当大的努力来跟踪文件处理、贷款支付和偿还情况以及监管整个过程。然而在今年，很多组织正在采用智能自动化平台来管理、解释和提取非结构化数据，其中包括文本、图像、扫描文档(手写文档和电子文档)、传真和网页内容。这些平台运行在自然语言处理(NLP)引擎上，该引擎可以识别任何丢失、看不见和格式错误的数据，提供近乎完美的精确度和更高的可靠性。由于缩短了平均处理时间，组织通过改善客户体验获得显著的竞争优势。 高效、全面的客户支持 虚拟助理能够以更少的人工投入来响应客户的需求。作为一种提高生产率的简单方法，减少了在客户查询时花费的时间和精力，从而使组织团队能够专注于推动业务创新的长期项目。
人们都熟悉电子商务网站上的聊天机器人，并且这样的解决方案在金融服务行业中变得越来越普遍。摩根大通(JP Morgan)等金融机构现在正利用聊天机器人简化其后台操作，加强客户支持。这些平台包括COIN平台，该平台运行在银行私有云网络支持的机器学习系统上。除了创建对一般查询的适当响应之外，COIN还可以自动执行法律归档任务、审阅文档、处理基本的IT请求(如密码重置)，并为银行家和客户创建了新的工具，从而提高他们的熟练程度，并减少人为错误。 新的消费模式也会出现，人们将看到预算将从基于资本支出转向基于运营支出，它们将有助于将托管服务定位在行动的中心。在这个过程中，人员需要跟上技术和操作的步伐。需要记住，云计算模型定义了边缘核心。 总结的一种方法是查看围绕所有这些做出的一些关键预测。当考虑边缘计算时，未来50%以上的基础设施将部署在关键的边缘位置。例如工厂、楼宇自动化系统、工业环境。这一比例目前达到10%，因此基础设施向边缘发展的转变非常显著。有了工作负载，80%的新工作负载将使用微服务创建，这实际上会将每个应用程序的基础设施需求降低约60%，但这也会提高弹性。 人们将在未来看到了更多的定制。40%的组织将利用定制功能来真正使用更多的内存和异构计算，这实际上是要减少将人工智能更深入地嵌入业务流程的时间。在资源方面，边缘计算服务将采用75%以上的基础设施，这是因为大多数组织对将要出现在边缘的容量需求没有很好的了解，因此他们需要获得帮助。他们还将寻求降低风险方面的帮助，并希望将这种风险由他们信任的服务提供商或合作伙伴分担。
边缘计算将以新的方式扩展。人们将看到计算存储和网络负载的扩展规模和更多变化，这将加速对更多自动化的需求，支持人工智能的网络自动化将增强组织的能力。IDC公司认为所有这些都是无摩擦的连接、部署和操作。 （编辑：鹤壁站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
