AI在金融领域的应用场景

在30年前，获取银行贷款可能需要等待数天，而处理保险理赔则可能需要几周的时间。现在，这些流程只需要一天就能完成，因为许多操作已经实现了线上化，大大减少了人工干预的需求。本文将介绍一组有望革新金融行业运作模式的技术。

保险

索赔自动化

基于机器学习的技术可以帮助保险公司自动化索赔流程，减少等待时间，并使客服人员能够处理更复杂的任务。语音识别技术可以协助数字化处理索赔，减轻客户服务代表的工作负担。此外，文本识别技术也具有很大的潜力，可以将手写笔记和报告数字化，并实时转录音频信息和电话。

如何运用

IT服务提供商Cognizant开发了一套解决方案，帮助一家财产和意外保险公司实时转录索赔通话，创建通话摘要，并提交给客服人员审核。他们还分析了25000个保存下来的通话，识别出最常见的索赔类型和活动。

保险科技公司Shift Technology提供索赔自动化和欺诈检测解决方案。其SaaS产品与保险公司的系统集成，自动化处理每个索赔步骤，并生成欺诈分数，提供详细的欺诈报告，建议对复杂案件进行调查。

个性化

通过创建个性化的保险档案，保险公司可以有效吸引新客户并留住现有客户。利用投保人的历史数据和个人信息，算法可以发现人类难以察觉的关系，从而为每位客户制定个性化的风险评分。

如何运用

Sentiance是一家数据科学公司，为物联网、健康、保险等多个领域提供数据跟踪和分析解决方案。他们开发了一种移动解决方案，利用智能手机传感器来监测、记录、分析和评估驾驶员的行为。基于这些数据，保险公司可以调整客户的保费。

健康保险公司BlueCross BlueShield拥有BCBS Axis系统，该系统帮助雇主定制保险政策，以适应员工群体的健康需求。系统分析了来自全美96%的医疗机构和专业人员的23亿医疗程序数据，帮助客户做出明智的决定。

银行

欺诈检测

欺诈仍然是对客户和银行财务安全的一大威胁。信用卡欺诈在网络犯罪中占据首位。传统的方法依赖于基于规则的欺诈检测，但在支付变得更加便捷的情况下，这种方法已经不够用了。现代银行转向基于机器学习的欺诈检测系统。

如何运用

万事达运用Vocalink解决方案，在每个交易周期结束时评估所有新客户的交易情况，防止早期欺诈。他们的防欺诈系统对交易进行监控，并将可疑活动告知金融机构。除了防止欺诈，系统还提供分析报告和反洗钱支持。

Kount是一家数字防欺诈解决方案提供商，为支付和新账户提供防欺诈服务及账户保护。系统利用数据网络和先进的机器学习技术，提供详细的登录数据，用于检测异常和改善客户体验。

信誉评分

传统的信誉评分需要大量时间和人力，因为需要处理各种各样的数据，如个人信息、收入、支付历史等。基于机器学习的信誉评分解决方案通过预测算法判断客户是否会按时还款，并可能运用自然语言处理分析社交媒体数据。

如何运用

Lenddo是一家信誉评分提供商，运用预测算法和在线移动服务集成，即使客户没有信用记录，也能为其提供一个评分。评分依据客户的数字轨迹（如社交媒体活动、地理位置和搜索行为）。

GiniMachine是一家为金融机构提供服务的信誉评分平台。他们运用自己的信誉评分模型，基于已发放、已偿还和逾期贷款的历史数据。平台利用深度学习神经网络分析数据，生成适合计算分数的报告。

投资和交易

金融咨询

金融行业面临各种风险，尤其是在投资方面。人工智能技术可以通过数据分析、深度学习和机器学习算法帮助做出明智的投资决策，并预测潜在风险。

如何运用

机器人顾问是新兴趋势之一。它们像普通财务顾问一样工作，主要目标是帮助资源有限的投资者管理资金。例如，韩国应用程序KOSHO利用深度学习和金融市场历史数据，分析市场波动率、采购经理指数（PMI）和通胀率。

情感分析

情感分析通过分析文本中的正面、负面和中立情感，帮助预测市场趋势。这种方法在金融交易中尤为重要，因为它可以帮助预测投资者的投资组合表现。

如何运用

情感分析工具可以分析市场情绪，预测投资者的趋势。Catana Capital就是一个专注于金融市场的预测交易工具，它分析新闻文章、推特和博客，为投资者提供预测信息。

用户体验

聊天机器人

聊天机器人的主要目的是提升用户体验。它们可以处理客户服务请求，减少员工的工作负担。在金融领域，聊天机器人常被用作银行和保险公司的前端。

如何运用

保险公司Lemonade利用聊天机器人提供个性化服务。它可以根据客户的问题提供定制化的保险政策，并简化在线理赔流程。另一家保险公司开发了一款内置聊天机器人的应用程序，让用户提问并管理自己的保险。

银行也在其应用程序中使用聊天机器人，帮助客户处理各种问题，如报告丢失的卡片、更改PIN码、添加通知等。USAA有一款网页聊天机器人和应用程序内聊天机器人，帮助客户完成各种任务，如报告丢失的卡片、更改PIN码、添加通知等。近期，他们还推出了基于亚马逊Alexa的声控聊天机器人。

图像识别

图像识别技术可以增强客户体验或安全性。例如，在支付应用中，信用卡扫描功能或银行的ID扫描都可以提高便利性。在移动银行应用中，安全应用需要ID或生物识别验证。

如何运用

Lenddo提供一种移动应用的身份验证功能，包括文档和面部捕获。自2017年起，华侨银行在其移动应用中提供了苹果iPhone X的用户登录功能。Card Scan也有类似的解决方案，这项服务可以与安卓和iOS设备集成，提供实时刷卡处理功能，并具备识别和防止被盗卡使用的功能。

支付宝在肯德基推出了“微笑支付”技术。这项技术通过移动应用识别顾客的脸部，自动收费。2018年，支付宝升级了这项技术，引入了配备更先进面部识别系统的POS设备，能够通过照片和视频识别欺诈行为。

金融中的AI：未来的发展方向

在全球范围内，企业在人工智能方面的支出正在增加，预计这一趋势将继续增长。银行业是实施人工智能解决方案的第二大行业，计划到2022年投资56亿美元。尽管企业将重点关注支出增长，但金融行业在实施人工智能方面的主要领域将是安全、决策和客户体验。然而，由于实施过程中面临的挑战，金融机构对这些技术的采用相对缓慢。这些挑战包括数据保护法规的不确定性、数据质量问题以及无法完全控制由此带来的所有风险。根据2018年德勤的报告《AI和风险管理:创新与决断》，只有32%的受访公司正在积极实施人工智能，而40%的公司仍在学习如何将其应用于商业领域，另有11%的公司尚未开始实施。