金融领域的公司可以利用人工智能(AI)来分析和管理来自多个来源的数据，以提供有价值的见解。这些创新帮助银行克服日常面临的困难，同时提供贷款管理或支付处理等日常服务。现在，让我们来看看人工智能驱动的金融科技创新的一些用例，以及金融科技公司可以从这项技术中获得的主要好处。改善金融安全AI为许多旨在加强安全预防措施的解决方案提供支持。例如，银行提供只能通过面部或指纹识别访问的应用程序。这在很大程度上归功于人工智能。一些专家声称，在不久的将来，密码和用户名将被人工智能驱动的安全解决方案所取代。语音识别、面部识别和其他生物识别数据可以增加一层补充安全性，并且比传统密码更难绕过。金融科技中的人工智能包括可以引发金融革命的行为解决方案。人工智能可以监控客户如何与他们的交易互动并确定他们的典型行为。假设一位客户连续多次尝试在其通常位置以外的位置从其帐户中提取7,000美元。人工智能驱动的机器学习会将此活动检测为可能的欺诈行为并将其阻止。改善客户服务人工智能可以在许多用例中改善客户体验和客户服务。一些示例包括：金融科技中的聊天机器人AI驱动的聊天机器人可以最大限度地减少呼叫中心的工作量，因为它们可以解决最典型和常见的用户问题。尽管看起来很简单，但由于人工智能，每个聊天机器人都使用复杂的情感分析。这种情绪分析侧重于了解客户对您的服务/应用程序的体验，确定其不足之处并培训聊天机器人本身以解决这些缺陷。人工智能聊天机器人让客户和银行之间的沟通变得越来越容易。他们使用自动化脚本来解决简单的投诉。在聊天机器人的帮助下，一些银行机构甚至可以扩大他们的客户网络。例如，美国银行在推出聊天机器人两个月后获得了超过100万新客户。人工智能驱动的个性化银行应用程序许多银行应用程序提供个性化的财务建议，以帮助用户实现财务目标、跟踪收入和支出等。这种个性化在很大程度上要归功于人工智能驱动的金融科技创新。例如，美国银行提供了一款应用程序，可帮助用户通过人工智能驱动的个性化方法来规划支出。此外，该机构正在使用人工智能来预测请求贷款管理的公司的违约概率。用户行为分析金融科技中的人工智能可以借助人工智能API预测用户行为，这也可以使银行和金融科技公司受益。例如，假设用户请求有关他们过去一个月支出的数据-单个请求。在服务器端，借助AI，您可以预测他们的后续请求（例如，上个月的收入）并在同一个响应中提供此信息。因此，您可以相应地减少请求数量和系统负载。用户也会受益，因为如果预测分析正确，系统运行速度会更快。欺诈检测欺诈是当今金融业面临的最紧迫的问题之一。据Javelin称，2020年用户和企业因欺诈损失了560亿美元。更重要的是，欺诈的影响不会以经济损失开始和结束。它还会损害公司的声誉和客户体验，进而推高成本。因此，银行、企业和金融机构正在尝试所有可用的欺诈预防手段也就不足为奇了。AI就是这样一种方法，因为它允许在系统检测到潜在的欺诈活动时阻止用户请求甚至访问他们的帐户。因此，人工智能会在欺诈发生之前对可疑活动做出反应。金融科技中的人工智能：总结金融科技中的人工智能用途广泛：贷款决策、客户支持、欺诈检测、信用风险评估、保险、财富管理等。现代金融科技公司采用人工智能来提高效率、精度和高速查询解决方案。金融科技中的人工智能推动创新，提供个性化、快速和安全的服务，提供更高的客户满意度和全球影响力。因此，金融市场中的人工智能将继续存在！
