首页 > 人工智能 > 正文

三十秒告诉你金融机构应用AI的六大举措

2017-06-29 09:44:24  来源:亿欧网

摘要:机器学习可以针对特定的消费群体,搭配不同的金融产品,实现营收最大化;更好地预测信用卡持有者的违约行为,分析客户财务困境的原因,以及识别隐藏的欺诈行为;找到最容易成为客户的使用者;帮助管理者做实时决策。
关键词: 金融机构 AI
\

  AI技术正对所有可以想见的业务功能造成惊人的冲击。
 
  比如机器学习,它不仅能缩短工作时间,提高产品质量,增加收益,还能获取知识,解决复杂的问题,以及完美地阐述如何处理堆积如山的数据。
 
  对于数据只增不减,形态各异的金融服务行业来说,机器学习更是业内救星——无论是营业网点的信息,还是呼叫中心的记录,分析这些数据,使其成为一套独立且具有高度认知的技术体系,从而洞悉行业未来走向。
 
  金融机构应该如何应用AI,有如下举措。
 
  1、在金融服务生态系统里,机器学习能够构建预测模型。通过这些模型,业内人士可以更好地看清形势作出正确的决策。机器学习的威力,在零售行业同样呼风唤雨,可以设计出不同产品的分类算法用以确定货架上的物品,如何搭配销量最好,这种算法同样适用于金融产品——针对特定消费群体,配套各类产品,实现最大营收。
 
  2、面向大型金融机构的客户,采用机器学习策略,可以更好地分类哪些信用卡持有者更容易违规或违约。这一举措能使该机构信用卡业务团队的预案有的放矢,发挥最大作用。无论是对消费者自身的长期财务状况,还是对信用卡业务的可持续性发展,都大有裨益。
 
  3、将机器学习应用于实时网络流量数据,能够洞悉隐情,比如,找到那些容易成为客户的访问者,还可以依托现有数据,采用强化学习技术来做实时决策。
 
  4、机器学习在其他方面,也有着巨大的潜能,比如信用卡发卡机构的成本绩效分析。基于机器学习模型的预测,信用卡团队可以放心地变更信贷额度,在设定每个持卡人限额之前,充分了解不同场景下的成本节约情况。
 
  5、机器学习以及其他人工智能技术,比如语音识别,从呼叫中心防欺诈到全自动聊天机器人帮助客户付款,从贷款申请甚至到智能投资决策,能够服务于多种场景。
 
  6、机器学习还可以用来分析触发财务困境的原因,深层的欺诈行为和可靠的信用记录。掌握这些可能被忽略的信息,金融机构负责人不仅可以管控风险并增加收入,还可以为当今金融消费者提供其期望的特殊体验。
 
  当然,机器学习不是万能的。通常,更传统的模型(如线性回归)能更好地匹配预期的结果,因此,需要与了解新兴技术利弊的伙伴合作。

第三十五届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官(CDO)认证培训
责编:liuhan

免责声明:本网站(http://www.ciotimes.com/)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。