使用以客户为中心的方法来提高收入
金融服务中的人工智能投资不再是希望在金融服务空间竞争的组织的选择。投资于AI的财务组织已经看到营收增加，降低成本和更高的安全合规性的广泛利益。鉴于这一点尤为重要金融服务业面向安装压力以降低成本并提高安全措施。
尽管如此，扩大AI倡议的途径从飞行员到生产的倡议对每个人都没有顺利。任何行业的最常见错误组织才能从一开始就选择正确的问题。从试点开始，专注于正确的问题（即，一个解决核心业务问题的核心业务问题的问题）使得能够缩放到生产，并且变得更容易导航第二和第三用例作为快速遵循。
根据德勤(Deloitte)的一项调查，大多数金融服务领先者考虑到客户接触点的广度和公司流程中固有的交易数据，都在探索人工智能以提高收入和客户体验。这些探索应该集中在媒体功能、见解和优化上。
媒体的功能
媒体能力包括通过语音等地区的方式看到，听到和谈论文本，文本到语音，语言翻译等。软件中的媒体功能的应用应用仍然令人难以置信。尽管目前的应用数量，但该领域具有大规模的增长机会。公司应该查看他们可用的数据，看看它是如何映射到提供业务价值的东西。例如，如果金融服务机构难以管理客户等待时间在高卷呼叫期间，请考虑如何自然语言处理可以使用更好地为客户提供服务，并从花费时间路由呼叫中删除呼叫代表 - 这样，它们可以使用呼叫解析。
这也打开了用于利用数字聊天禁令的音频和文本对话或通过以自然语言提供服务来为数字聊天或服务客户提供服务。结果已经很有希望：聊天的64％的代理商能够花费大部分时间解决复杂问题，而不是80％的代理商，没有AI聊天的服务报告。
的见解
分析使公司能够了解市场中的客户需求，并识别新的产品/服务机会。随着金融服务领域的人工智能投资继续推动组织现代化，消费者的偏好也在发生变化。埃森哲咨询公司(Accenture)的数据显示，81%的消费者希望品牌能更好地了解他们，知道什么时候该接近他们，什么时候不该接近他们。CMO.com发现，在理解客户和拥抱个性化的重要性上，超过一半的消费者愿意为快速、高效的客户体验支付更多的钱。
利用微分割允许金融机构直接与客户联系，而不是使用角色，为对话，建立信任和忠诚度创造直接渠道。个人化对波士顿咨询集团估计，银行可以通过定制客户互动在资产中获得每1000亿美元的收入增长3亿美元。
金融服务行业也可以通过评估可用的消费者数据，从人口统计细节、交易数据、网站分析、商家数据等入手，挖掘个性化服务。这些数据还可以通过手头的其他数据集进一步补充，如对过去体验、评论、购买、点击、网页和应用流量的了解，以及来自线下渠道的数据。从这里开始，机器学习模型可以用来绘制模式，这些模式可以基于超个性化学习提出建议。金融服务组织可以使用这些模型开发(或识别现有的)特定于客户的产品、产品和服务，基于经过微调的行为洞察。
优化
新的竞争对手、不断增加的监管、合规要求以及对网络安全的担忧，都使业务成本大幅上升。正因为如此，许多金融服务部门转向了成本节约举措。虽然优化可以帮助解决劳动密集型和繁琐的任务，但优化也应该用于识别和追求通过前瞻性预测产生收入的功能。
金融机构应小心避免将人工智能作为一种自动化整个功能的方式，这可能会给客户带来额外的挫败感。相反，我们应该深入研究如何利用技术提高业务的效率。
以客户为中心的优化是AI举措的一种非常具有成本效益的策略。例如，通过利用虚拟助手，银行可以提供一系列来自支出跟踪和分析，个性化财务建议，预测支出以及路由更复杂的要求和任务到代理商。通过自动化一些基本流程，客户将花费更少的时间等待，代理商可以在决议上逐步推出努力，使他们开心。根据Juniper Research进行的一项研究，Chatbots可以节省至少四分钟的客户服务代理的时间 - 每个查询在此过程中节省0.70。
While implementing chatbots and improving search isn’t limited to artificial intelligence investments in financial services, it has been an incredibly impactful opportunity as financial services are often bogged down with enormous customer bases, limited human resources, and lack of time to troubleshoot day-to-day issues for each customer.
不过，优化并不局限于聊天机器人。金融机构将交易信息与行为见解相关联，在发布新产品时，利用人工智能对类似产品进行预测，从而优化流程。优化还可以用于索赔自动化，如基于异常检测的欺诈检测、提高操作效率、客户验证等。
高质量的培训数据对于AI的金融服务投资至关重要
虽然组织需要创造性地思考有影响力的业务用例，但他们也必须考虑哪些数据可以用于训练AI模型。强烈建议与数据提供商合作，因为合作伙伴可以管理数据收集和注释，并提供成功将AI模型扩大到生产的专业知识。随着人工智能对金融服务行业变得越来越重要，将是那些我投资高质量的培训数据他们很可能胜出。
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