机器学习如何增强数字银行服务

机器学习（人工智能的一个子集）不仅仅是翻译文本或推荐您接下来观看的视频，它还在医疗保健、银行业等最突出的领域产生了重大影响。

虽然医疗保健仅限于少数场景，但银行业的机器学习模型有助于解决最大的问题，并使我们的日常银行业务变得轻松。在本指南中，您将了解机器学习对银行业的影响以及它如何增强数字银行服务。

什么是机器学习 (ML)？

机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够使用数据自行学习和做出决策，而无需明确编程。它分析大量数据以识别不同的模式并根据数据预测结果。机器学习分为三种主要类型。

• 监督机器学习：在监督机器学习中，模型使用标记数据进行训练，以根据过去的数据预测结果。
• 无监督机器学习：另一方面，在无监督学习中，模型使用非标记数据进行训练，并根据隐藏模式自行预测输出。
• 强化学习：模型根据反馈实时学习。

例如，假设您想要一台可以识别猫图片的计算机。在监督学习中，您用标记为“猫”和“不是猫”的图片来训练计算机，模型会了解猫，以便能够预测数据中的猫图片。

同时，在无监督学习中，您使用非标记数据训练模型。在这里，你没有明确提到它是一只猫；然而，根据隐藏的模式或结构，该模型可以识别模式并预测未来的猫。

最后，在强化学习中，如果模型正确识别了猫，则奖励它；如果没有正确识别猫，则惩罚它，并且它根据反馈进行学习。

机器学习的范围很广。需要花费数年的时间来学习和理解它是如何工作的。然而，您不需要了解有关机器学习的所有知识来了解它如何影响我们的生活，尤其是在数字银行领域；机器学习对于提供更快、更高效、更安全的服务至关重要。

个性化银行服务

银行可以利用机器学习提供更加个性化的服务。通过分析客户交易和账户活动，银行可以根据客户的财务目标创建个性化优惠。此外，机器学习算法可以帮助分析客户支出、储蓄习惯和交易历史，并提供个性化建议。

例如，如果您一直在餐饮或娱乐上花钱，银行可能会建议您使用针对这些类别提供优惠的信用卡。

动态信用评分

传统的信用评分基于一组有限的因素，例如收入、债务水平和个人的信用记录。然而，这些因素并不能代表用户的整个财务状况。

除了标准因素外，银行还可以利用机器学习评估客户的消费行为、交易历史，甚至教育和就业历史、生活方式选择和其他信息金融交易等社会指标，以提供信用评分。

这有助于银行做出更准确的评估并避免错误，也有助于用户，特别是信用记录有限的用户。它还允许银行向更多人提供信贷，包括那些传统方法可能忽视的人。

加强欺诈检测和安全

安全性是数字银行最关心的问题之一。考虑到银行欺诈行为不断增加，银行需要高效的系统来保护客户的敏感财务信息。这就是机器学习在检测和预防欺诈方面可以发挥重要作用的地方。

使用机器学习，银行可以实时识别可疑交易并防止未经授权的交易。此外，这些模型可以学习并适应新型欺诈，并有助于预防它们。例如，如果客户从陌生的地点进行大额取款，机器学习系统可以标记此行为并提醒客户或干脆阻止交易。

除此之外，银行还可以使用不同的机器学习模型来跟踪客户的独特行为，以验证他们的客户身份。这包括分析客户打字的速度、鼠标动作或他们与手机的交互方式，以及检查当前模式是否与客户的历史数据相似，以确认实际的帐户持有人。

优化透支服务

透支保护是许多银行提供的一项流行功能，旨在防止客户在帐户中没有足够的资金来支付交易时产生费用。使用机器学习，银行可以通过分析客户行为、消费习惯、交易时间或账户余额并标记有透支风险的账户，更有效地管理透支覆盖范围。

使用这些数据，银行可以向客户发送通知，让他们有机会转移资金或取消待付款。机器学习还允许银行提供更加个性化的透支保护服务，而不是一刀切的解决方案。银行可以使用机器学习来评估客户的财务状况并提供适合他们需求的透支保险。

例如，经常遇到低余额问题的客户可能会获得更高级别的保护，而账户活动稳定的客户可能会获得不同的选择。这保证您只需支付您真正需要的保护级别的费用，无需支付额外费用。

改善客户支持

可靠的客户支持是数字银行最重要的部分。大多数银行现在都使用智能聊天机器人、虚拟助理和不同的自动化系统来帮助客户获得支持。从回答客户问题到个人支持，机器学习可以帮助银行建立信任并快速解决客户问题。

人工智能聊天机器人可以帮助实时回答客户的询问，理解和回应广泛的客户问题，并提供个性化指导。通过这种方式，银行可以减少等待时间，并释放人工代理来专注于更复杂的问题。

提供个性化支持的虚拟助理

与聊天机器人一样，虚拟助理在提供个性化支持方面已经变得很常见。这些虚拟助理使用机器学习来分析客户数据，并根据与客户帐户关联的数据提供量身定制的建议或信息。

例如，虚拟助理可能会根据客户的财务目标推荐特定的储蓄账户，甚至根据客户平时的消费习惯提醒他们即将到来的账单。随着时间的推移，随着助理从过去的互动中学习，它会更好地预测您的需求并为您提供越来越多的相关建议。

自动化日常流程

机器学习还允许银行自动执行最常见的任务，例如数据输入和文档验证流程，以节省时间和人力资源。这有助于银行加快运营速度并减少人为错误。

例如，机器学习系统可以自动对财务文件进行分类和排序，以及验证客户信息，甚至可以更快地处理贷款或索赔。自动化还可以节省资金，使银行能够将资源集中在创新上，并为您和其他客户提供更好的服务。

优化贷款决策

机器学习也正在改变银行发放贷款的方式。除了传统的信用评分之外，银行还可以分析用户的支出模式并做出准确的贷款决策。这样，银行和借款人都可以从机器学习中受益。

结论

机器学习在重塑数字银行服务方面发挥着非常重要的作用。它涉及增强个性化和改进欺诈检测，以及简化客户支持和推动银行业的未来。随着大多数银行继续采用这些技术，您和其他客户可以期待更量身定制的体验、更好的安全性和创新的金融服务。机器学习在银行业的潜力是巨大的，并且只会随着技术的发展而不断增长。