多年以來，各大銀行一直站在利用技術幫助企業前臺和后臺業務的最前沿。因此，各大銀行會以各種方式利用人工智能技術提供幫助也就不足為奇了。在全球范圍內的許多大型銀行，特別是那些行業領導者們都在利用人工智能技術保持競爭優勢，為客戶提供更好的、相關性更強的服務和產品，并幫助改變很多后臺流程。

[[322569]]

在最近的AI Today播客中，來自USAA(一家服務于軍事機構的大型美國銀行)的Casey Royer分享了他對銀行如何采用人工智能技術的看法，并介紹了他們是如何利用人工智能技術豐富USAA銀行產品，提高他們的運營效率和效益，并為該銀行不斷增長的客戶群提供更大價值。

使用人工智能進行欺詐檢測

USAA成立于1922年，該銀行位于德克薩斯州，是一家多元化的金融服務企業，并且是財富500強之一。該銀行的業務主要是為在美國軍隊中服役或者曾經服役的軍人及其家庭提供銀行業務、投資和保險服務，客戶數量超過1240萬。總體來說，該銀行客戶群的地理分布極為廣泛，并且對在線和移動產品存在比較多的需求，因此，USAA一直以來都對先進的技術進行了廣泛投資，并經常站在新興技術的最前沿。確切地說，USAA是第一家為客戶提供移動存款服務的銀行。

正由于USAA擁有著龐大且分散的客戶群體，這就要求他必須不斷創新，以便為客戶提供最好的服務。他們采取的方法之一是使用人工智能技術為客戶改善產品和服務。USAA的獨特之處在于沒有實體網點。這意味著，他需要更強大的數字化系統，用以處理各種不同的業務，并且為每一位客戶提供積極的體驗。該銀行認為，人工智能是非常重要的技術方向，能夠幫助其為客戶提供更多超個性化產品，實現自動化監控，并且改善各種后臺操作。

毫不奇怪，USAA在人工智能技術上的第一大投資就是欺詐監控和欺詐預防。對于銀行而言，這是一個很大的目標，因為在通過數字媒介使用大部分銀行業務的時候，這是很主要的安全問題之一，對于USAA提供的各種各樣的產品和服務而言更是如此。目前，他們正在使用人工智能技術來了解和分析客戶如何使用應用程序，在哪里使用應用程序以及在同應用程序進行交互時表現出了哪些典型的行為，以此分析用戶的模式，并檢測出任何潛在的異常和可能發生的欺詐行為。

Casey表示，通過這些欺詐預防的方法，使得銀行能夠實時監控欺詐行為，僅通過這些強化的欺詐預防方法，每年就可以為客戶平均節省約1億美元。這種額外的保護是他們為客戶提供優質服務的另一種方式。這可能是該銀行最迫切也最有影響力的人工智能應用，與此同時，USAA還在努力尋找利用人工智能技術改善客戶體驗的其他方式。

投資自然語言處理(NLP)技術

目前，他們正在努力改善客戶和銀行業務體驗的另一種方式就是通過智能方式改善在線對話。這意味著要考慮識別中的語言模式，并且努力開發對話式人工智能模型，該模型可以同客戶互動，并且幫助他們實現自己的財務目標。USAA非常專注于為客戶提供可操作的對話模型。

很多大型銀行——例如美國銀行、Capital One等銀行目前都使用了人工智能聊天機器人，以幫助其客戶完成各種任務。聊天機器人能夠7*24全天候地與客戶互動，從而打破了傳統銀行營業時間的局限。當客戶遍及世界各地時，這一點就變得非常重要。客戶越來越喜歡和聊天機器人進行各種事務性的對話，這讓銀行的下一步投資變得合乎邏輯。

與此同時，這也讓他們能夠進一步思考如何為每位客戶提供定制和個性化在線體驗。人工智能的超級人性化模式讓你能夠將每個人視為一個人，而不是作為某個群組或者廣泛類別中的一員。其中的應用場景包括個性化內容、個性化建議或指導、行為分析、推薦系統以及為了個人利益將信息和數據結合在一起的其他方式。人工智能現在開始允許銀行根據客戶的居住地提供更多個性化的保險產品，了解他們是否會很快回來，并且提供各種服務來幫助他們調整家庭或其他個人服務。沒有人工智能的話，這一點是無法大規模實現的。在真正實現超級人性化之前，該行還有很長的路要走，而內部關于如何選擇優秀前進之路的討論也一直在繼續。

變革性技術的挑戰

實施變革性的技術并不總是一片坦途，人工智能技術也是如此。你需要確保擁有合適的團隊和內部專業知識，并且要有數據的使用權、可用的數據、資金以及資源對項目進行投資，并且還需要相關方在技術部署之后愿意采用它。Casey談到了在USAA實施人工智能技術和數字化產品的過程中遇到的一些困難和挑戰。其中，最大的挑戰之一是數據的使用權。

USAA擁有大量的數據，這不足為奇，但最大的問題是如何實時訪問這些數據，以了解發生了什么。另外，這也為訓練數據帶來了挑戰。數據本身是存在的，但是很難訪問，如果項目團隊沒有準確的信息，那么更新和改進人工智能模型就將變得非常困難。

實際上，除了USAA之外，很多企業都面臨著類似的問題，而最近的層出不窮的數據泄露事件更是雪上加霜，讓這種挑戰變得更加嚴峻。USAA了解到，如果他們擁有一個集中的機器學習區域，并針對多個特定任務或數據集有針對性的設置的話，就會更加成功。

另一個重要的挑戰是人工智能技術的實際實施。最大的挑戰之一是內部的接受度和投資回報率。人們害怕被人工智能取代并丟掉自己的工作。為了讓向人工智能技術采用的過渡更加順暢，從增強智能開始的方式可能會更加有效。

在USAA，增強智能的方法產生積極影響的主要領域之一是在客戶服務部門。通過使用人工智能技術來幫助完成某些特定任務，它解放了呼叫中心的客戶代表，讓他們能夠騰出精力，專注于和客戶一起完成更高價值的任務。雖然USAA客戶希望能夠從該機構獲得高水平的客戶服務，但目前，他們似乎還不希望直接通過人工智能完全實現客戶服務自動化。所以，通過采用增強智能技術是比較好的折中方案，借此，呼叫中心的客戶代表能夠處理需要人工交互的、更高價值的呼叫。

總而言之，人工智能技術在銀行業中的應用正在不斷改變這個行業內的企業，為客戶提供更高水平的價值和更個性化的體驗，降低風險并增加這些企業成為現代經濟金融引擎的機會。對企業來說，最重要的是要在技術引進和成本管控之間保持良好的平衡，使用人工智能技術來改進并提供優質的客戶服務和優質的客戶產品。