ماذا يعني هذا؟
تستخدم المصارف روبوتات الدردشة والروبوتات الصوتية للتفاعل مع العملاء وحل المشكلات قبل أن يشارك أي موظف بشري.
التكنولوجيا وراء ذلك
معالجة وتوليد اللغة الطبيعية ستجعل من الصعب بصورة متزايد على العملاء معرفة ما إذا كانوا يتحدثون إلى واجهة بشرية أو واجهة الذكاء الاصطناعي.
يمكن استخدام خاصية التعرف على الصوت والتعرف على الوجه بدلا من كلمات المرور لضمان الأمان.
2. تصنيف العملاء تبعا للملفات التعريفية
ماذا يعني هذا؟
تريد المصارف إجراء اتصالات شخصية وقرارات تستند إلى ملفات تعريف تفصيلية لكل عميل. ويمكنها أيضا استخدام تصنيف العملاء والفرز الخوارزمي لتقييم المخاطر وتقديم العروض من خلال الاستهداف الدقيق.
التكنولوجيا وراء ذلك
يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الكم الهائل من البيانات غير المنظمة حول كل شخص من أجل تصنيف العملاء. ويمكن بعد ذلك استخدام التعلم الآلي - أجهزة الكمبيوتر التي يمكن أن تتعلم من البيانات - لتحليل أنماط السلوك.
تستطيع الخوارزميات أيضا أتمتة عدد متزايد من القرارات. وسيتم تطبيق تحليل اللغة أيضا على اختيار الكلمات وبناء الجمل للتنبؤ بالقرارات.
يتم استخدام هذه التكنولوجيا منذ فترة من قبل بعض مديري الصناديق لتقييم الكلمات التي يفضلها الرؤساء التنفيذيون، وتحديد ما يعنيه ذلك لأداء الشركة في المستقبل.
3. تبسيط العمليات
ماذا يعني هذا؟
المصارف تريد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التعامل مع "العمليات ذات القيمة المنخفضة". وهذا قد يعني أن يتم فحص المستندات وتحليلها بواسطة أجهزة الكمبيوتر. بعض القرارات يمكن تقديمها من قبل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تعمل من خلال معرفة كاملة باللوائح التنظيمية والقوانين في كل إقليم.
التكنولوجيا وراء ذلك
يمكن الجمع بين خاصية التعرف على الصور والتعلم الآلي لتفحص كميات كبيرة من المستندات، واتخاذ إجراءات بناء على القوانين واللوائح التنظيمية السارية.
يمكن بعد ذلك استخدام الخوارزميات لتحديد الحالات التي يجب تمريرها إلى صانع القرار البشري.
4. اكتشاف الأنماط
ماذا يعني هذا؟
يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد أوجه الخلل أو الأنماط في المعاملات التي يمكن أن تشير إلى الاحتيال وغسل الأموال.
يمكن لخاصية التعرف على الوجه والصوت أيضا الإبلاغ عن المحتالين الذين هم الأصل في النظام. يمكن فرز البيانات للعثور على أنماط التداول التي تشير إلى المخاطر أو الفرص الاستثمارية.
التكنولوجيا وراء ذلك
يمكن التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي من تحليل كتل البيانات غير المهيكلة لفصل الإشارة عن الضوضاء في الأسواق، ويمكنه تصحيح ذاته. يمكن استخدام خاصية التعرف على الصور المعقدة لتحديد الأشخاص والأشياء.
أضف تعليق