麦肯锡估计，银行业人工智能可以通过提高生产率每年为全球银行业增加2000 亿至 3400 亿美元收入。 信用卡欺诈预防：算法分析使用情况以标记和阻止欺诈交易。 更准确的预测：基于人工智能的工具可以分析更广泛的数据点并做出更准确的预测。 更好的风险评估和建模：更先进的分析和预测模型有助于避免向高风险客户提供信贷。 预测分析：帮助发现最有可能流失的客户 通用人工智能助手：即时分析客户资料并应用预测模型来建议下一步最佳行动。 考虑到这些市场趋势，让我们讨论如何让您的银行走向未来。 利用分析来降低风险并建立竞争优势 通过正确的方法，您可以利用分析和人工智能来帮助您的银行应对不断变化的客户期望、日益增加的欺诈行为和新法规。
使用机器学习防止欺诈 每年，越来越多的消费者成为信用卡和借记卡欺诈的受害者。2023 年，美国借记卡盗刷案件几乎翻了一番。作为银行，您最不想看到的就是让您的客户陷入犯罪分子花掉他们钱财的境地。 这不仅会导致糟糕的客户体验，还会造成大量内部工作和额外成本。幸运的是，机器学习可以帮助识别可疑活动并在交易进行之前阻止交易。例如，万事达卡的欺诈预 老挝赌博数据 防模型将欺诈检测率提高了 20-300%。 信用卡欺诈检测机器人 实施这样的解决方案（或与使用它的信用卡公司合作）可信任的一种方法。 利用人工智能风险管理预见并避免未来问题 无论机构提供何种类型的金融产品，人工智能都是一个巨大的工具。
以下是人工智能未来降低金融风险的几种方式： 预测分析可以评估风险敞口，并允许做出是否批准商业贷款申请的更明智的决定。 有了更好的信用风险模型，银行可以避免向最有可能违约的客户提供个人贷款。 投资银行（或个人交易员或金融分析师）可以使用基于人工智能和机器学习的系统来更有效地监控市场和交易活动。 这些只是一些肤浅的例子。所有行业和细分市场都存在许多其他基于人工智能的应用程序和分析用例。 保护客户隐私，同时获得详细分析 新法规和日益增长的消费者隐私问题并不意味着银行和金融机构应该完全放弃网站分析。它对性能和客户行为的洞察实在太有价值了。