我們現在的時代正處在一個轉折點處，數字化轉型至關重要。在不對現有系統造成任何干擾的情況下，實現銀行和原有業務系統的現代化是主要挑戰之一。但是，人工智能（AI）和機器學習（ML）已經發展為無障礙和無風險數字轉換的關鍵推動力。以AI和ML為主導的系統現代化方法將使企業能夠與其他金融科技合作，以適應現代需求和法規，同時提高安全性并實現安全性。

在銀行業中，隨著管理壓力的增加和法規要求的不斷提高，銀行必須增強其服務水平，以提供更加出色和更好的客戶服務。金融科技品牌越來越多地在跨多個渠道的一系列應用程序中使用AI和ML，以利用所有可用的客戶數據，來預測客戶的需求，哪些服務將對他們有利，哪種欺詐活動的發生率最高，銀行可以利用銀行中的AI和ML功能以及數據科學來增強客戶的產品。

人工智能和機器學習在銀行和金融業中的重要作用：

減輕風險管理––––––此處描述了展示機器學習優勢的最佳例子之一。過去，銀行在向客戶提供貸款的同時，必須了解該客戶的信譽。該過程并不總是準確的，銀行有時會在審批貸款方面遇到困難。但是，通過數字轉換，機器學習算法可以更好地分析客戶，從而以更加便捷的方式處理貸款。

避免欺詐行為––––––銀行已經是監管最嚴格的機構之一，必須遵守嚴格的政府法規，以防止違約或在其系統內未發現金融犯罪。 這是銀行業務流程在如此短的時間內實現全數字化的主要原因之一。為了減輕欺詐活動，在任何可疑活動開始之前了解風險非常重要。在傳統過程中，為了保護銀行免受欺詐行為的侵害，銀行必須違反一些預設協議。雖然ML甚至可以在外部威脅侵犯客戶帳戶之前就感覺到可疑活動。這樣做的根本好處是，機器可以實時執行高級分析，而這是人類無法手動執行的。

聊天機器人的功能––––––聊天機器人基本上是AI的關鍵，可以克隆人類對話。聊天機器人中采用的技術使銀行可以非常方便地快速服務于客戶查詢。事實證明，聊天機器人對于金融機構在幾小時內解決大規?？蛻舻膯栴}極為有利。

基于算法的營銷––––––識別客戶過去的行為并制定有針對性的方案。這項制度可創建客戶所需的所有必要信息，從而節省大量時間和精力?？蛻暨€可以根據自己的喜好定制的服務，并改善他們的銀行業務體驗。

隨著金融科技公司的激增和技術的迅速發展，AI和ML進入現代銀行業并永久改變其動力是時間問題。AI和ML的使用將提供預測性的數據分析，因為銀行和金融機構將尋求通過更具可操作性的信息（例如客戶行為和支出行為的模式化數據集）提供更好的服務。金融機構采用AI將是獲得競爭優勢的關鍵，因為它們將能夠為客戶提供快速，安全和個性化的銀行體驗。
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