大多数组织都预期将使用AI智能体,而且很快就会实现。根据凯捷(Capgemini)的研究,在年收入超过10亿美元的组织中,82%的高管计划在1到3年内整合AI智能体。该报告进一步指出,“AI智能体曾经是支持性工具,如今已能自主运作,能够独立执行任务。”
此外,71%的组织预计AI智能体将促进自动化,64%的组织认为AI智能体将解放人类员工,使他们摆脱重复性任务,专注于客户体验等增值功能。
AI已经在金融服务领域取得了显著进展,从欺诈检测和风险管理到客户服务和个性化金融建议。然而,AI智能体的出现标志着这一旅程的新篇章。AI智能体具有人类般的阅读、写作和推理能力,这意味着它可以:
在各个领域独立运作。
适应新情况并从经验中学习。
处理复杂的多步骤流程。
与人类和其他AI系统自然交互。
AI智能体改变银行业的四种方式
在银行业,AI智能体可以处理从客户服务咨询到复杂金融分析的广泛任务,大大提升运营效率和准确性。以下是未来几年这些运营可能如何发展的概览。
1. 提高效率和准确性
AI智能体最直接的影响之一将是提升运营效率。这些智能体可以以远超人类的速度处理海量数据,识别原本可能被忽略的模式和异常。
AI智能体可以通过分析信用历史、交易模式和其他相关数据来简化贷款审批流程,做出即时、准确的决策。这种前瞻性的方法不仅降低了风险,还解放了人力资源,使其专注于更具战略性的任务。根据毕马威(KPMG)的一份报告,68%的银行高管计划使用生成式AI(大型语言模型的一种)用于合规和风险管理。
2. 大规模个性定制
AI智能体在个性化客户互动方面表现出色。通过分析个人行为和偏好,它们可以提供量身定制的金融建议、投资推荐和产品建议。这种一致且大规模的个性化服务可以提升客户满意度和忠诚度。美国银行的虚拟助手Erica(处理客户查询并提供财务指导)自推出以来,已为4200万客户完成了超过20亿次交互。
3. 欺诈检测和预防
欺诈预防是AI智能体产生重大影响的另一个关键领域。AI智能体可以实时分析海量文档和交易数据,识别可疑活动并标记以供进一步调查,常常在欺诈活动造成重大损害之前就加以拦截。例如,万事达卡(Mastercard)已经使用生成式AI(大型语言模型的一种)将其检测潜在受损卡片的速度提高了一倍,同时将误报率降低了多达200%。
4. 未来金融服务的保障
整合AI智能体不仅是为了提升当前运营,也是为了保障整个行业的未来。随着金融服务日益数字化,适应和发展的能力将是保持竞争力的关键。AI智能体在银行和金融服务领域的部署代表了向前迈出的重要一步。
虽然AI智能体正在变革银行业,但它们也带来了需要谨慎考虑的挑战。一个关键问题是确保数据隐私和安全,特别是在处理敏感金融数据时。训练数据中的偏见也可能导致结果偏差,影响贷款公平性和决策过程的准确性。
另一个挑战是缺乏透明度,AI的决策过程可能难以解释,给合规监管带来障碍。为应对这些挑战,银行需要实施强有力的数据治理实践、持续的系统监控,并在关键决策中保持人类监督。这样的做法使机构能够在负责任地管理风险的同时,充分利用AI的潜力。
最后,采用AI智能体不仅将改变金融服务的提供方式,也将改变人们对其的认知,确保构建一个更安全、高效、以客户为中心的金融生态系统。
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