六大举措告诉你，金融机构应该如何应用 AI

金融机构应该如何应用 AI ，EXL Analytics 的副总裁 Karan Bhalla 在撰写的这篇文章中表示，机器学习可以针对特定的消费群体，搭配不同的金融产品，实现营收最大化；更好地预测信用卡持有者的违约行为，分析客户财务困境的原因，以及识别隐藏的欺诈行为；找到最容易成为客户的使用者；帮助管理者做实时决策；其他 AI 技术，比如语音识别也能服务于多种场景，比如，呼叫中心防欺诈，帮助客户付款，贷款申请，智能投资申请等等。

编译 | Lj Linjing

来源 | CU Insight

AI 技术正对所有可以想见的业务功能造成惊人的冲击。

比如机器学习，它不仅能缩短工作时间，提高产品质量，增加收益，还能获取知识，解决复杂的问题，以及完美地阐述如何处理堆积如山的数据。

对于数据只增不减，形态各异的金融服务行业来说，机器学习更是业内救星——无论是营业网点的信息，还是呼叫中心的记录，分析这些数据，使其成为一套独立且具有高度认知的技术体系，从而洞悉行业未来走向。

金融机构应该如何应用 AI，有如下举措。

1. 在金融服务生态系统里，机器学习能够构建预测模型。通过这些模型，业内人士可以更好地看清形势作出正确的决策。机器学习的威力，在零售行业同样呼风唤雨，可以设计出不同产品的分类算法用以确定货架上的物品，如何搭配销量最好，这种算法同样适用于金融产品——针对特定消费群体，配套各类产品，实现最大营收。

2. 面向大型金融机构的客户，采用机器学习策略，可以更好地分类哪些信用卡持有者更容易违规或违约。这一举措能使该机构信用卡业务团队的预案有的放矢，发挥最大作用。无论是对消费者自身的长期财务状况，还是对信用卡业务的可持续性发展，都大有裨益。

3. 将机器学习应用于实时网络流量数据，能够洞悉隐情，比如，找到那些容易成为客户的访问者，还可以依托现有数据，采用强化学习技术来做实时决策。

4. 机器学习在其他方面，也有着巨大的潜能，比如信用卡发卡机构的成本绩效分析。基于机器学习模型的预测，信用卡团队可以放心地变更信贷额度，在设定每个持卡人限额之前，充分了解不同场景下的成本节约情况。

5. 机器学习以及其他人工智能技术，比如语音识别，从呼叫中心防欺诈到全自动聊天机器人帮助客户付款，从贷款申请甚至到智能投资决策，能够服务于多种场景。

6. 机器学习还可以用来分析触发财务困境的原因，深层的欺诈行为和可靠的信用记录。掌握这些可能被忽略的信息，金融机构负责人不仅可以管控风险并增加收入，还可以为当今金融消费者提供其期望的特殊体验。

当然，机器学习不是万能的。通常，更传统的模型（如线性回归）能更好地匹配预期的结果，因此，需要与了解新兴技术利弊的伙伴合作。