金融科技中的人工智能：五大用例 | Dexola

金融科技中的AI五大应用案例 Dexola

短短几年间，人工智能已成为全球科技发展的主要推动力。即使在传统色彩浓厚的金融堡垒中，AI也占据着至高无上的地位，2023年吸引了超过121亿美元的金融科技投资 。这并不奇怪，因为AI在金融科技领域能够优化从网络安全到提升用户体验的多个工作环节。

具体而言，AI在金融科技中的作用包括：

• 自动化流程
• 处理大量数据
• 增强对抗网络威胁的保护
• 提升客户体验，创建定制化服务并推广
• 优化信用评分
• 识别异常（特别是在应用程序和网络服务中）等。

让我们一窥AI在金融科技的全貌及其顶级应用案例，从网络安全监控到个性化服务助手，旨在帮助我们每个人实现财富增长。

金融科技中的AI数据透视

AI在金融科技领域已不再是趋势，它正从根本上改变金融行业及我们的金融习惯。AI带来了效率提升、成本降低、高质量创新服务、全面接入和金融体系包容性等独特优势。

以下数据证明了AI在金融科技中的应用程度：

• 人工智能在金融科技市场的规模 在2023年估计为428.3亿美元，到2024年增长至440.8亿美元。
• 金融科技中AI的主要应用领域 包括安全（约13%）、市场研究与数据分析（近15%）、贷款自动化（17%）、客户信用检查（13%）和索赔评估自动化（近20%）。
• 超过三分之一（36%）的消费者愿意使用生成式AI管理财务 。对于50岁以下的人群，这一比例跃升至惊人的52%。
• 13%的组织 采用AI和ML来检测和防范欺诈，另有25%计划在未来一两年内实施，增长率约为200%。
• 在2022财年 ，美国政府在AI合同上花费了33亿美元。

总而言之，金融科技中的AI将助力金融数字化转型，并塑造全球社会经济发展。

用例 #1：AI 驱动的聊天机器人

银行始终致力于提升用户体验。正因如此，他们推出了网上银行，相比实体银行更为便捷。

然而，并非所有用户都熟悉通过网站或软件获取所需信息，因此银行简化用户交互体验仍面临挑战。AI 技术在此发挥了作用。

美国银行正利用人工智能为其 2500 万移动银行客户提供更智能的服务。该行推出了埃丽卡 ，这是一款通过语音交互提供智能服务的金融虚拟助手。想象一下，通过语音搜索账户交易、获取有用的银行信息、分析消费习惯以及提供财务决策指导。

美国银行的客户每月与埃丽卡互动5600 万次 。他们最常使用埃丽卡进行以下操作：

• 监控和管理订阅服务，如餐饮服务和健身房会员资格 — 每月 360 万次
• 了解消费习惯 — 每月 210 万次
• 获取商家退款信息 — 每月 86.3 万次
• 关注即将到来的账单 — 每月 33.2 万次
• 查询 FICO 信用评分 — 每月 26.7 万次

埃丽卡融合了人工智能、预测分析和自然语言处理技术，作为虚拟金融助手提供服务。它还与美国银行的金融教育平台 Better Money Habits 相连，根据用户的消费习惯定制财务建议。

埃丽卡强大的功能源于其采用的自然语言处理（NLP）技术，使其能够进行类似人类的对话并创建与用户的互动。预测分析进一步增强了这一点，使埃丽卡能够通过分析用户的交易历史和财务行为提供个性化的财务建议。

美国银行利用1000 万小时的客户互动数据 训练埃丽卡，确保其能处理最常见的客户咨询。这一庞大的数据集，结合众多其他机器学习输入 ，使银行能够精确编程埃丽卡所需处理的查询。

最重要的是，埃丽卡在强大的安全框架内运行，确保敏感的财务信息得到保护，同时实现安全的交互。

用例 #2：欺诈预防即服务（FaaS）

美国金融科技公司平均每年因欺诈损失5100万美元 。根据普华永道研究 ，51%的企业在过去两年内遭遇过财务欺诈。银行不断受到试图窃取资金或客户个人信息的恶意分子的威胁。为了防范欺诈，银行需要现代、精准的工具。

人工智能通过使用行为分析、生物识别、地理位置等技术来验证客户身份并确认交易的合法性，同时检测异常或可疑交易并阻止它们或要求额外验证。

Feedzai 是一个将人工智能应用于保护银行业免受欺诈的解决方案示例。它是一个处理来自各种来源的大量数据并准确识别欺诈行为模式的平台。Feedzai 已与花旗银行、汇丰银行和渣打银行等知名银行合作。

Feedzai 基于 RiskOps 原则运作，这是一种将风险管理融入日常运营的方法论，重点关注公平性和以客户为中心。RiskOps 使金融机构能够检测可疑活动、识别欺诈者并打击欺诈行为。

Feedzai 的平台使用机器学习快速处理事件和交易，并通过人类可读的语义层交付结果。它处理并整合来自各种来源的多条数据流和洞察，创建详细的客户档案，便于识别欺诈活动和潜在的诈骗受害者。

为了减轻欺诈和洗钱风险，Feedzai 从各种来源收集数据，包括跨渠道、跨产品和第三方数据。这种全面的数据收集有助于区分合法和欺诈交易，提供每个客户与银行互动的全面视图。详细的客户档案能够在客户成为目标之前识别出更高风险的潜在受害者。

用例 #3：RPA（机器人流程自动化）

RPA（机器人流程自动化）是一种完成重复性工作的技术，它推动了金融行业运营的智能化转型。在FinTech和AI的故事中，这可能是最古老的用例之一。

以下是FinTech中重复性工作随着AI引入所发生的变化：

中国工商银行（ICBC）于2019年初开始着手RPA项目，已在多个业务领域形成了大规模应用，包括客户服务与营销、运营管理、风险防控等的自动化与智能化建设。

根据Gartner 的数据，约80%的金融业领导者已经实施或计划实施RPA。

用例 #4：个性化优惠

银行力求为其客户提供最合适且优惠的产品和服务，以满足他们的财务目标、兴趣和能力。为此，银行员工需要深入了解客户，分析其收入、支出、支付历史，并监控市场状况。

AI 通过利用大数据、机器学习（ML）和分析技术，为每位客户创建个性化的财务建议，从而帮助银行实现这一目标。例如，AI 可以推荐最佳贷款或存款利率、折扣或奖金，或其他有利于特定客户财务健康的产品。

在银行业中，利用 AI 和金融科技进行个性化优惠的一个解决方案是 Personetics 。这是一个实时分析客户行为和需求，并提供合适产品和财务管理建议的平台。Personetics 与美国银行、加拿大皇家银行和桑坦德银行等主要银行合作。

Personetics 的基于 AI 的模型自动映射客户的交易数据，进行清洗、分类和丰富原始数据。这一过程为终端客户提供清晰的信息，并帮助金融机构减少交易纠纷。它还提供预设计的用户体验（UX）小部件和灵活的定制选项。

Personetics 用户还可以享受超过 60 种可操作的洞察和财务管理活动追踪工具，涵盖储蓄、预算、财务追踪、订阅管理及产品推荐等领域。这些工具增强了用户参与度，增加了存款，并推动了交叉销售机会。

用例 #5：网络防御

人工智能在金融服务中最常见的应用是网络安全领域。

万事达卡最近推出了“诈骗防护” ，这是一套基于先进人工智能技术的专业解决方案，旨在帮助检测和预防欺诈。该公司表示，通过结合人工智能身份验证、生物识别技术和开放银行功能，万事达卡能够帮助保护消费者免受各种欺诈行为的侵害。

继万事达卡之后，Visa 宣布引入新的机制 ，这些机制建立在人工智能基础上，以加强其面向商业客户的产品组合中对抗欺诈的力度。据彭博社 报道，Visa在2023年阻止了总计400亿美元的欺诈性支付，是前12个月的两倍。

首个计划推出的机制是Visa账户攻击智能（VAAI）评分。它将扩展Visa现有AI工具的能力，用于识别和阻止在无需实体信用卡的数字交易中的欺诈行为。与其它风险模型相比，它将误报率降低了85%。

第二个工具将针对即时账户间交易进行优化。同时，Visa计划使其现有产品，特别是Visa高级授权和Visa风险管理器，适用于非Visa卡支付。

如何在您的FinTech产品中应用AI

随着AI在金融服务领域的持续发展，机构积极拥抱变革，抓住技术发展机遇。我们看到FinTech正在演进，为全球消费者提供更高效、安全和个性化的服务。

我们Dexola 处于行业前沿，紧跟FinTech的最新进展。我们的团队准备好创新与合作，确保FinTech的未来不仅充满希望，而且深远影响。欢迎随时联系我们，我们将乐于探讨您的未来创新如何成为现实。

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