数字时代,人工智能技术正在改变着各行各业.越来越多的企业开始意识到RPA(机器人流程自动化),AI(人工智能),ML(机器人学习)对于企业的服务,运营,决策等业务产生重大影响.而数据交互量巨大的金融行业,就是人工智能技术最大的受益者之一.
众所周知,金融业出产的数据量非常庞大.员工每天处理的数据都以TB计算,而每个决策又离不开数据分析的支撑.仅仅依靠员工手动处理数据,不仅耗费大量人力和时间,制约员工创造性的发挥,还容易出现错误.
据麦肯锡研究表明,截至2019年初,全球金融行业中超过56%的企业采用RPA技术,AI,ML来简化其工作流程,同时将金融行业的工作效率提高60%以上.
那么,RPA,AI,ML这三大技术是如何影响金融业,破解行业难点的?
在数据分析与决策方面:
RPA机器人可以帮助银行员工处理大量常规的数据任务,在提高业务效率的同时,还能保证准确率.
传统分析往往停留在趋势分析,原因挖掘,数据挖掘与预测层面.而AI则可通过不断学习,完善,提高建议的相关性,从而实现"个性化分析".与传统分析相比,AI分析既延伸了分析的范围也拓展了分析的深度,可在风险管理,营销,服务等领域提供真正智能化的分析和决策.
在对账效率方面:
ML使用高级聚类分析技术自动学习新数据文件的内容和结构,其神经网络可检查数据,并自动匹配确定数据的分类.
在导入来自第三方的新数据文件和格式的过程中,ML将自动找到相匹配的数据,再由RPA将匹配的数据导出,发送到指定位置,由员工直接查看对账结果.ML简化了对账过程,帮助金融企业提高对账过程中数据映射和匹配的效率.
在欺诈检测方面:
账户诈骗往往会给金融企业造成不小损失.通过AI和ML可实时监测账户数据,识别异常操作,有效检测潜在危险.一旦发现威胁,就会立即触发RPA机器人.RPA可将威胁消息发送给用户,也可以自行停用受到威胁的账户.
在客户服务方面:
金融企业经常会接到客户的各种投诉,意见等.当客服接到客户来电时,RPA机器人将自动读取客户信息,然后通过AI进行分析,将出现频率最多的问题进行排序,并将此数据报告呈现在客服人员的系统桌面上.如此一来,客服人员便可为客户提供更精准的服务,提高沟通效率和服务质量,从而提升客户满意度.
如何使用RPA技术构建一批合格的"虚拟员工"?