使用人工智能作为银行的盟友？理解！
Posted: Sat Dec 21, 2024 8:43 am
人工智能 (AI) 是不断发展的技术之一，除了改变用户和公司之间的关系之外，它还有望显着改变银行机构的运营和业务模式。
银行使用这项技术不仅仅涉及提供数字服务。这是该行业的一种新业务方法，与许多其他业务方法一样，与数字化转型的含义相一致。具体而言，就人工智能而言，该解决方案旨在改善服务、为客户提供更多便利、打击欺诈、优化流程、促进数据使用等。
当我们谈论人工智能在银行的使用时，首先想到的解决方案是聊天机器人和虚拟助理。显然，这些机制极大地促进和加快了银行服务，提供了更高质量的客户服务。然而，这项技术在金融服务中的应用远不止于此。
考虑到这一点，我们创建了本指南，以便您了解人工智能如何成 玻利维亚电话号码数据 为银行的盟友。关注并了解最新动态！
什么是人工智能？
人工智能是计算机科学的一个领域，负责仅使用机器模拟人类智能和行为。换句话说，它包括设备像人类一样思考的能力：面对某些情况，理性地学习、感知和选择要遵循的路径。
人工智能的核心是使系统能够独立、准确、安全地做出决策。所有这一切都是基于系统本身不断更新新信息的数字数据库来完成的。这样，可以说机器随着数字数据库的扩展而“学习”，这使得决策变得越来越复杂。
从乐观的角度来看，这些功能可以提高解决问题、模拟情境、寻求答案的能力，或者更广泛地说，增强智能的能力。
鉴于此，我们可以说，得益于分析大量数据的智能系统，人工智能几乎无处不在，从自动驾驶汽车、移动设备、社交网络和工厂车间，到医院护理系统。
Siri、Google Assistant 和 Alexa 等虚拟助手是提供与用户直接联系的人工智能的好例子。然而，智能手机、电脑和其他日常设备也以其他方式与人工智能一起运行，首先是谷歌和微软。
在这种背景下，人工智能基于 机器学习、 深度学习 和自然语言处理。接下来，了解它们每个的概念。
机器学习
机器 学习，或称机器学习，是计算机从数据库中学习的一种方法。目标是实现功能自动化并确保机器可以在最少的人为干扰下执行这些功能。
通过这种方式，该方法使用算法来评估大量数据，并通过识别样本模式获得统计分析，从而进行预测，从而做出更好的决策。
深度学习
深度学习包括 通过复杂算法进行学习。它为设备开发参数以开发数据识别模式。换句话说，深度学习不是组织数据通过预定义的方程运行，而是在数据上设置基本模式，并训练计算机通过跨多个处理层的识别来进行自我学习。目的是使机器能够像人类一样执行任务，例如语音识别或图像识别。
自然语言处理（NLP）
这种类型的人工智能旨在解释和理解人类语言。 PLN 使机器能够阅读文本，用所有语言与人类交流，并识别哪些方面最相关。此功能基于 机器学习 和规则算法。
在本文中，我们的重点将是人工智能在金融机构中的使用。毕竟，它已成为该行业的重要盟友。在接下来的主题中，我们将深入讨论这项创新如何推动银行发展。
这个概念如何应用到银行业？
银行机构对新兴技术的投资并不是什么新鲜事。金融领域的第一笔投资发生在 20 世纪 70 年代的巴西，当时创建了与银行相关的技术公司，这些公司负责创建尽管现代化但至今仍可见的基础设施。
90年代后，随着拨号互联网的到来，银行修改了内部部门和流程，开始更直接地与客户联系，探索更动态、更快捷的产品和服务。从那时起，银行经历了激烈的自动化和数字化转型过程。
多年来，随着技术的进步，金融机构意识到，为了保持与用户生活的相关性，他们需要发展其业务和服务模式。这在当前的全数字账户浪潮中已经很常见，这是金融初创公司和金融科技公司带来的创新，特别是由于智能手机进行交易的使用范围扩大。
总的来说，我们可以说，银行使用人工智能的主要目标是改善和加强客户与银行之间的关系，以及防止该领域的欺诈行为。
考虑到该部门每天生成的数据量几乎无法估量，很明显，如果不使用技术，实现这一目标实际上是不可能的。在这种情况下，银行应用的人工智能可以研究消费者行为等因素。
因此，基于具体的信息，更容易开发出真正满足您需求的金融产品。毕竟，您越了解客户及其需求，您就越能够及时提供解决方案来解决他们的困难。
探索该行业的全景
总体而言，专家预测未来几年人工智能在金融领域的使用将大幅增加。用户问题、服务请求和不同的金融业务是该国金融机构经常利用基于人工智能的技术来解决的问题，以促进业务发展。
首先，需要强调的是，根据GFT 全球数字银行研究，近一半 (47%) 的巴西银行正在制定数字化转型战略，而 36% 的银行已经完成了这一过程，这增加了实施数字化转型的机构总数。已经从数字化转型战略上升到83%。
将采用的三种主要人工智能解决方案是：客户虚拟助理，有52％的人打算采用自然语言识别技术；RPA - 机器人流程自动化，专注于后台办公效率，有38％；以及机器人咨询，有31%。
银行使用这项技术不仅仅涉及提供数字服务。这是该行业的一种新业务方法，与许多其他业务方法一样，与数字化转型的含义相一致。具体而言，就人工智能而言，该解决方案旨在改善服务、为客户提供更多便利、打击欺诈、优化流程、促进数据使用等。
当我们谈论人工智能在银行的使用时，首先想到的解决方案是聊天机器人和虚拟助理。显然，这些机制极大地促进和加快了银行服务，提供了更高质量的客户服务。然而，这项技术在金融服务中的应用远不止于此。
考虑到这一点，我们创建了本指南，以便您了解人工智能如何成 玻利维亚电话号码数据 为银行的盟友。关注并了解最新动态！
什么是人工智能？
人工智能是计算机科学的一个领域，负责仅使用机器模拟人类智能和行为。换句话说，它包括设备像人类一样思考的能力：面对某些情况，理性地学习、感知和选择要遵循的路径。
人工智能的核心是使系统能够独立、准确、安全地做出决策。所有这一切都是基于系统本身不断更新新信息的数字数据库来完成的。这样，可以说机器随着数字数据库的扩展而“学习”，这使得决策变得越来越复杂。
从乐观的角度来看，这些功能可以提高解决问题、模拟情境、寻求答案的能力，或者更广泛地说，增强智能的能力。
鉴于此，我们可以说，得益于分析大量数据的智能系统，人工智能几乎无处不在，从自动驾驶汽车、移动设备、社交网络和工厂车间，到医院护理系统。
Siri、Google Assistant 和 Alexa 等虚拟助手是提供与用户直接联系的人工智能的好例子。然而，智能手机、电脑和其他日常设备也以其他方式与人工智能一起运行，首先是谷歌和微软。
在这种背景下，人工智能基于 机器学习、 深度学习 和自然语言处理。接下来，了解它们每个的概念。
机器学习
机器 学习，或称机器学习，是计算机从数据库中学习的一种方法。目标是实现功能自动化并确保机器可以在最少的人为干扰下执行这些功能。
通过这种方式，该方法使用算法来评估大量数据，并通过识别样本模式获得统计分析，从而进行预测，从而做出更好的决策。
深度学习
深度学习包括 通过复杂算法进行学习。它为设备开发参数以开发数据识别模式。换句话说，深度学习不是组织数据通过预定义的方程运行，而是在数据上设置基本模式，并训练计算机通过跨多个处理层的识别来进行自我学习。目的是使机器能够像人类一样执行任务，例如语音识别或图像识别。
自然语言处理（NLP）
这种类型的人工智能旨在解释和理解人类语言。 PLN 使机器能够阅读文本，用所有语言与人类交流，并识别哪些方面最相关。此功能基于 机器学习 和规则算法。
在本文中，我们的重点将是人工智能在金融机构中的使用。毕竟，它已成为该行业的重要盟友。在接下来的主题中，我们将深入讨论这项创新如何推动银行发展。
这个概念如何应用到银行业？
银行机构对新兴技术的投资并不是什么新鲜事。金融领域的第一笔投资发生在 20 世纪 70 年代的巴西，当时创建了与银行相关的技术公司，这些公司负责创建尽管现代化但至今仍可见的基础设施。
90年代后，随着拨号互联网的到来，银行修改了内部部门和流程，开始更直接地与客户联系，探索更动态、更快捷的产品和服务。从那时起，银行经历了激烈的自动化和数字化转型过程。
多年来，随着技术的进步，金融机构意识到，为了保持与用户生活的相关性，他们需要发展其业务和服务模式。这在当前的全数字账户浪潮中已经很常见，这是金融初创公司和金融科技公司带来的创新，特别是由于智能手机进行交易的使用范围扩大。
总的来说，我们可以说，银行使用人工智能的主要目标是改善和加强客户与银行之间的关系，以及防止该领域的欺诈行为。
考虑到该部门每天生成的数据量几乎无法估量，很明显，如果不使用技术，实现这一目标实际上是不可能的。在这种情况下，银行应用的人工智能可以研究消费者行为等因素。
因此，基于具体的信息，更容易开发出真正满足您需求的金融产品。毕竟，您越了解客户及其需求，您就越能够及时提供解决方案来解决他们的困难。
探索该行业的全景
总体而言，专家预测未来几年人工智能在金融领域的使用将大幅增加。用户问题、服务请求和不同的金融业务是该国金融机构经常利用基于人工智能的技术来解决的问题，以促进业务发展。
首先，需要强调的是，根据GFT 全球数字银行研究，近一半 (47%) 的巴西银行正在制定数字化转型战略，而 36% 的银行已经完成了这一过程，这增加了实施数字化转型的机构总数。已经从数字化转型战略上升到83%。
将采用的三种主要人工智能解决方案是：客户虚拟助理，有52％的人打算采用自然语言识别技术；RPA - 机器人流程自动化，专注于后台办公效率，有38％；以及机器人咨询，有31%。