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　　在当今数字驱动和数据主导的商业环境中，人工智能（AI）和机器学习（ML）等新兴技术正在彻底改变银行与客户的互动方式，提高效率并提升客户体验。

　　研究表明，人工智能应用将是不可或缺的，尤其是在银行业。德勤（Deloitte）预测，通过利用生成式人工智能，银行可以将前台生产力提高27%至35%。

　　数字化转型正在成为企业的优先事项，它带来了无数的变革性好处，包括提高效率和服务速度，以及改善风险管理。

　　它有可能提高交易透明度和合规性，降低运营成本，帮助提供更好的客户体验，并根据有价值的数据见解提供新的创新产品开发机会。

　　银行家们正在拥抱这些创新技术，迅速将人工智能整合到银行流程中，以改变该行业的各个方面，从客户服务到欺诈检测。例如，像Absa银行这样的领先银行一直处于这一转型的最前沿，利用人工智能聊天机器人处理客户查询，并实施先进的欺诈检测系统来保护客户的资产。

　　根据肯尼亚中央银行（CBK） 2023年银行监管年度报告，肯尼亚银行业已采用并实施人工智能和机器学习（ML），以提高运营效率，预测客户行为，并更有效地管理风险。

　　事实证明，这不仅对银行和客户都是有效的，而且对银行的回报也有所贡献。

　　麦肯锡全球研究所（MGI）估计，在全球银行业，新一代人工智能每年可增加2000亿至3400亿美元的价值，占行业总收入的2.8%至4.7%，主要是通过提高生产率实现的。银行广泛部署人工智能和机器学习的关键领域之一是通过数字主张增强客户体验。

　　客户体验是任何业务的主要驱动力，而这些技术通过在更快的周转时间内提供定制服务来增强客户体验是关键。

　　银行正在使用这些技术来提供个性化建议、回答问题和执行交易，从而减少了对人工干预的需求，并显著缩短了响应时间。

　　人工智能聊天机器人和虚拟助手也变得越来越复杂，能够24小时处理各种各样的客户咨询。

　　人工智能和机器学习算法在欺诈检测和预防方面也取得了长足的进步。借助人工智能功能，银行已经获得了一种技术方法，可以通过实时分析大量交易数据来评估大量数据，制定和计划预测欺诈行为，从而识别可能表明欺诈活动的模式和异常情况。

　　这有助于银行快速发现和应对潜在威胁，从而减少财务损失并增强客户的安全性。在风险管理方面，人工智能和机器学习为分析信誉和管理风险组合提供了强大的工具。

　　这些技术可以通过处理和分析大型数据集来提供更准确的信贷风险评估，使银行能够做出更明智的贷款决策。

　　这不仅可以最大限度地降低违约风险，还可以开发更有针对性的金融产品和服务。

　　人工智能帮助银行做出更快的贷款决策，更准确地分析信贷质量，提高了金融机构的回报，并将损失降至最低。

　　随着银行重新评估其系统并整合技术以提高运营效率，人工智能和机器学习的使用正在迅速增长。

　　自动化数据输入、遵从性检查和报告生成等日常任务可以节省大量的时间和成本。此外，人工智能系统可以简化贷款审批和客户入职等流程，减少完成这些活动所需的时间和精力。

　　这些技术在定义未来的银行业务方面也将不可或缺，未来的银行业务将越来越个性化，以满足客户的口味，预测他们的需求，并为他们提供量身定制的解决方案。

　　人工智能和机器学习使银行能够向客户提供高度个性化的服务，这使它们变得不可或缺。通过分析客户数据，这些技术可以识别个人偏好和行为，从而使银行能够相应地定制产品和服务。

　　这种个性化可以提高客户的忠诚度和满意度，并为银行开辟新的收入来源。尽管有很多好处，但人工智能和机器学习在银行业的整合并非没有挑战。

　　必须解决数据隐私、法规遵从性以及需要熟练的劳动力来管理和维护这些技术等问题。

　　通过增强客户体验、改进欺诈检测、优化风险管理和提高运营效率，这些技术可以推动银行服务的重大进步。

　　-本文作者是Absa泛非贸易和营运资本数字化业务主管

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