根据IDC最新调查数据显示，2019年上半年全球企业在人工智能技术的投入已达到358亿美元，并且仍以41%的速度持续增长。越来越多的企业开始意识到AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）、ML（机器人学习）对于企业的运营、决策、服务等业务产生重大影响，尤其是在数据交互量巨大的金融行业。

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麦肯锡的一项研究发现，截至2019年初，全球金融行业中超过56%的企业采用AI、RPA、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。今天就为大家介绍一下，AI、RPA、ML这三种技术如何帮助金融行业解决4大难点。

欺诈检测

在金融行业中账户诈骗是一个常见又难解决的问题，这通常会给企业造成不小的损失。通过使用AI和ML实时监测账户数据，可以有效的检测出那些潜在的危险性操作，发现威胁之后将由RPA来通知人工或者直接自行处理。

例如：当一个账户从未提现超过10,000元时，突然某一天提取额度超过100万元，这时AI会识别这一异常操作；接着便会触发RPA机器人，RPA将根据员工的设定进行下一步的操作。RPA可以将此威胁消息发送给用户，也可以自行停用受到威胁的账户。

提高对账效率

ML可以帮助金融行业极大地提高对帐过程中数据映射和匹配的效率。ML可用于简化来自第三方（例如：托管人）的新数据文件和格式的导入过程。ML使用高级聚类分析技术自动学习这些新数据文件的内容和结构。ML神经网络可以检查数据，并自动匹配确定数据的分类。一旦学习了数据结构和类型，当在进行对账时，ML将自动找到相匹配的数据，然后再由RPA把匹配的数据导出发送到指定的位置，这样员工可以直接查看对账结果。

数据分析与决策

众所周知金融行业是一个出产数据量非常庞大的行业，每天处理的数据都以TB计算，每一个决策都离不开数据分析的支撑。一般数据分析包括：趋势分析、根本原因分析、数据挖掘、预测、建议和个性化等。

AI与传统分析相比，既延伸了分析的范围也提高了分析的深度。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可以通过不断学习和完善，提高建议的相关性和特异性实现“个性化分析”，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。

例如：AI可以实现基于社交网络的信用评分，优化现有分数，或为无信用记录的人生成分数；通过自然语言生成分析报告，分析与评估财务数据；根据客户行为和研究提供个性化的建议；根据客户和产品数据相匹配，开展个性化营销等等。

客户服务

在客户服务方面，金融行业经常会接到各种各样的投诉、意见、售后等。但是由于时间、人力资源分配等问题，很多客户的需求无法及时满足，这将影响企业的口碑和形象，造成名誉上的损失，而RPA可以完美解决这些问题。

例如：当有客户打电话到售后客服时，RPA将自动读取这个客户以往的售后信息，然后通过AI进行投诉信息分析，将出现频率最多的进行排序，并将此数据报告呈现在客服人员的系统桌面上。这样在与客户沟通时，便可以精准的为客户进行服务，有效的提升了沟通效率和客户服务质量。

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