AI+RPA+ML,輕松解決金融業(yè)欺詐檢測、對賬效率低、數(shù)據(jù)分析決策、客服不及時(shí)四大難點(diǎn)

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      根據(jù)IDC最新調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2019年上半年全球企業(yè)在人工智能技術(shù)的投入已達(dá)到358億美元,并且仍以41%的速度持續(xù)增長。越來越多的企業(yè)開始意識(shí)到AI(人工智能)、RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化)、ML(機(jī)器人學(xué)習(xí))對于企業(yè)的運(yùn)營、決策、服務(wù)等業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響,尤其是在數(shù)據(jù)交互量巨大的金融行業(yè)。

       

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      麥肯錫的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),截至2019年初,全球金融行業(yè)中超過56%的企業(yè)采用AI、RPA、ML來簡化其工作流程,同時(shí)將金融行業(yè)的工作效率提高60%以上。今天就為大家介紹一下,AI、RPA、ML這三種技術(shù)如何幫助金融行業(yè)解決4大難點(diǎn)。

       

      欺詐檢測

       

      在金融行業(yè)中賬戶詐騙是一個(gè)常見又難解決的問題,這通常會(huì)給企業(yè)造成不小的損失。通過使用AI和ML實(shí)時(shí)監(jiān)測賬戶數(shù)據(jù),可以有效的檢測出那些潛在的危險(xiǎn)性操作,發(fā)現(xiàn)威脅之后將由RPA來通知人工或者直接自行處理。

       

      例如:當(dāng)一個(gè)賬戶從未提現(xiàn)超過10,000元時(shí),突然某一天提取額度超過100萬元,這時(shí)AI會(huì)識(shí)別這一異常操作;接著便會(huì)觸發(fā)RPA機(jī)器人,RPA將根據(jù)員工的設(shè)定進(jìn)行下一步的操作。RPA可以將此威脅消息發(fā)送給用戶,也可以自行停用受到威脅的賬戶。

       

      提高對賬效率

       

      ML可以幫助金融行業(yè)極大地提高對帳過程中數(shù)據(jù)映射和匹配的效率。ML可用于簡化來自第三方(例如:托管人)的新數(shù)據(jù)文件和格式的導(dǎo)入過程。ML使用高級聚類分析技術(shù)自動(dòng)學(xué)習(xí)這些新數(shù)據(jù)文件的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。ML神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以檢查數(shù)據(jù),并自動(dòng)匹配確定數(shù)據(jù)的分類。一旦學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型,當(dāng)在進(jìn)行對賬時(shí),ML將自動(dòng)找到相匹配的數(shù)據(jù),然后再由RPA把匹配的數(shù)據(jù)導(dǎo)出發(fā)送到指定的位置,這樣員工可以直接查看對賬結(jié)果。

       

       

      數(shù)據(jù)分析與決策

       

      眾所周知金融行業(yè)是一個(gè)出產(chǎn)數(shù)據(jù)量非常龐大的行業(yè),每天處理的數(shù)據(jù)都以TB計(jì)算,每一個(gè)決策都離不開數(shù)據(jù)分析的支撐。一般數(shù)據(jù)分析包括:趨勢分析、根本原因分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測、建議和個(gè)性化等。

       

      AI與傳統(tǒng)分析相比,既延伸了分析的范圍也提高了分析的深度。傳統(tǒng)分析往往停留在趨勢分析、原因挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測層面,而AI可以通過不斷學(xué)習(xí)和完善,提高建議的相關(guān)性和特異性實(shí)現(xiàn)“個(gè)性化分析”,在風(fēng)險(xiǎn)管理、營銷、服務(wù)等領(lǐng)域提供真正智能化的分析和決策。

       

      例如:AI可以實(shí)現(xiàn)基于社交網(wǎng)絡(luò)的信用評分,優(yōu)化現(xiàn)有分?jǐn)?shù),或?yàn)闊o信用記錄的人生成分?jǐn)?shù);通過自然語言生成分析報(bào)告,分析與評估財(cái)務(wù)數(shù)據(jù);根據(jù)客戶行為和研究提供個(gè)性化的建議;根據(jù)客戶和產(chǎn)品數(shù)據(jù)相匹配,開展個(gè)性化營銷等等。

       

       

      客戶服務(wù)

       

      在客戶服務(wù)方面金融行業(yè)經(jīng)常會(huì)接到各種各樣的投訴、意見、售后等。但是由于時(shí)間、人力資源分配等問題,很多客戶的需求無法及時(shí)滿足,這將影響企業(yè)的口碑和形象,造成名譽(yù)上的損失,而RPA可以完美解決這些問題。

       

       

      例如:當(dāng)有客戶打電話到售后客服時(shí),RPA將自動(dòng)讀取這個(gè)客戶以往的售后信息,然后通過AI進(jìn)行投訴信息分析,將出現(xiàn)頻率最多的進(jìn)行排序,并將此數(shù)據(jù)報(bào)告呈現(xiàn)在客服人員的系統(tǒng)桌面上。這樣在與客戶溝通時(shí),便可以精準(zhǔn)的為客戶進(jìn)行服務(wù),有效的提升了溝通效率和客戶服務(wù)質(zhì)量。

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