人工智能 (AI) 及其子技术机器学习 (ML) 不再代表一些未来的创新。 从不到十年前出现的常见技术流行语开始，它们已成为如何
人工智能和机器学习技术创新 在整个数字环境中形成。 推动金融科技、人工智能和机器学习等特定行业的创新尤其重要。
几乎所有行业统计数据都提到了未来几年人工智能驱动的金融科技解决方案的惊人增长。 人工智能，根据
魔多情报报告，将占高达 26.67 亿美元，确保 23.17 年至 2021 年间每年增长 2026%。
作为一家专注于金融科技行业的开发公司，您已经知道如何在金融科技行业的 Web 开发中使用 AI 和 ML。 人工智能和机器学习在金融科技领域的范围、机会和用例不断扩大。 在这里，我们
试图展示金融科技行业中人工智能的一些主要用例。
欺诈控制和财务安全
金融科技行业仍然是大多数网络攻击和网络犯罪的最大目标。 由于这些攻击和黑客攻击越来越复杂，人工干预很久以前就被证明是完全不成比例的。 这就是人工智能和
ML 技术正在提供更智能的替代方案。
在没有人为干预的情况下检测不请自来的网络行为常见的异常、违规和特定模式是使用 AI 和 ML 技术控制欺诈交易和确保财务安全的最大优势。 除了自动
通过识别恶意交易的某些触发器和模式，人工智能和机器学习还可以自动化特定的安全措施和活动，以实现更严格的控制和强大的保障。
通过 BPA 实现个性化银行业务和客户体验
业务流程自动化 (BPA) 由环境中的流线型多任务机器提供支持，现已成为许多行业的增长推动因素。 机器学习 (ML) 模型帮助机器理解某些行为、交互、意图和
处理交易的规则。 因此，它可以通过执行某些中间步骤来加快进程。 这种机器支持最终加快了客户服务速度，消除了人为错误，并根据客户个性化服务
行为和交易历史。
人工智能和机器学习可以通过根据特定客户要求和意图提供个性化服务来迅速解决客户问题。 从客户情绪分析到客户沟通和支持质量评估再到智能任务自动化服务客户
很快，人工智能和机器学习可以促进金融科技领域以客户为中心的业务流程自动化，从而提高客户满意度和业务转化率。
基于数据驱动洞察的决策
今天，任何行业的董事会都更关注由分析和商业智能 (BI) 工具处理的数据驱动的见解，而不是人工分析。 特别是在银行和金融等竞争激烈和资源密集型行业，决策
比其他人更依赖数据洞察力和商业智能工具。 人工智能通过对大量不同数据集和分析参数的强大接触，将这种数据分析能力提升到一个新的水平。
在金融科技领域，许多公司主要采用人工智能的决策智能能力。 由于金融部门最容易受到市场波动、财政动荡和估值风险的影响，因此由大量数据处理的更快的数据驱动洞察
数据量非常重要。 现代人工智能平台可以以闪电般的速度分析多个参数的 PB 级数据。 这种提供精确实时洞察力的革命性能力使人工智能在决策过程中不可替代
金融科技领域的。
用于客户支持的 NLP 和 NLG 聊天机器人
人工智能 (AI) 对客户支持聊天机器人特别有用。 除了捕捉客户的情绪和意图外，现代人工智能聊天机器人还可以用自然的人类语言进行理解和交流。 自然语言处理 (NLP) 和
自然语言理解 (NLG) 是基于 AI 的训练数据模型，可帮助聊天机器人理解自然语音和文本语言中的人类交流并进行相应的交流。 最终，这会带来更令人满意的客户支持，领导
生成和业务转换。
另一方面，人工智能聊天机器人比第一代基于规则的聊天机器人更进一步，现在可以回复许多特定领域的自定义查询，从而更好地了解与客户的关系。 最终实现个性化和更快的沟通
帮助金融科技公司重振其在科技领域的品牌形象并产生更多潜在客户。
保险业的理赔管理和承保
保险是金融领域的新兴领域之一，近年来 AI 和 ML 技术已在其中找到了自己的足迹。 由于保险公司需要分析许多意外因素、不确定的未来预测和波动的财务
市场动态，涵盖大量多方面数据的深度驱动严谨分析对于承保、保险产品设计和关键决策过程极为重要。 这就是人工智能工具被证明非常有效的地方。
对于人工智能工具可以发挥重要作用的保险公司来说，尤其是检测欺诈性索赔是一项重大挑战。 除了在政策发布前对风险因素进行精确计算，人工智能工具还可以检测重大异常，
不规则的模式，以及需要公司进一步调查的索赔中的不一致。
贷款的信用和风险分析
对于为不同目的销售贷款产品的银行和金融机构而言，检查信用评分和制定客户的风险状况至关重要。 这是人工智能可以发挥巨大有益作用的另一个领域。
通过分析与个人财务状况、人口统计数据、市场波动和前景相对应的大量数据集，人工智能驱动的信用评分工具可以快速为客户制定精确的信用评级和评分。 这也确保了
更快的支付流程和更高的贷款偿还和客户恢复。
总结一下
数字领域的几乎所有事物中都有 AI 和 ML。 在所有行业中，金融科技将成为这些智能技术的最大受益者。 未来，我们可以期待预测性 AI 输入能够帮助许多金融机构
避免像最近的 2008 年那样的重大金融危机。
