AI正在支持金融機構(gòu)中風險管理工具的融合

金融機構(gòu)對技術(shù)和風險的關注通常集中在交易上。這是有道理的，因為大量交易和其他交易會受到欺詐，黑客和其他問題的威脅。但是，金融機構(gòu)也有其他風險。組織已經(jīng)在其他領域緩慢增加了對人工智能（AI）的使用，并且有跡象表明AI正在支持金融機構(gòu)中風險管理工具的融合。

長期以來，金融交易，尤其是交易，一直是技術(shù)關注的焦點。機構(gòu)交易越快，他們擁有的競爭優(yōu)勢就越多，利潤也就越高。這意味著在托管，網(wǎng)絡和其他技術(shù)上花費了大量資金。這也意味著自動交易是金融中最早應用人工智能的領域之一。然后，由于需要快速分析和標記交易，因此直接導致將AI用于欺詐檢測和預防。

過去一兩年中發(fā)生的事情是，金融機構(gòu)的風險管理人員正在研究風險和AI的多個方面，以了解如何創(chuàng)建更好，更全面的風險視圖。Verint Fraud&Security Solutions總經(jīng)理Matt Tengwall表示：“移動設備極大地改變了客戶與金融組織互動的方式?！氨M管如此，物理結(jié)構(gòu)和其他接觸點仍然很重要。風險管理人員必須廣泛研究一般的技術(shù)，尤其是人工智能如何幫助降低風險?！?/p>

在管理風險的同時降低物理訪問的工具

盡管美國以外的移動支付數(shù)量增長快于美國以外的地區(qū)，但仍在增長。此外，金融機構(gòu)一直在加強其應用程序，并逐漸吸引更多的移動客戶。這增加了網(wǎng)絡和設備安全性的新風險。

人工智能正在改善所有行業(yè)的客戶呼叫中心。情緒分析正在提高呼叫中心人員和聊天機器人適當響應客戶的能力。情感分析的最新擴展已經(jīng)超越了純文本，而是用于分析語氣，計量表和其他言語提示，以增進對客戶情緒的理解。風險管理的一項重要增強功能是了解書面和口頭提示如何幫助呼叫中心識別潛在的欺詐性呼叫。可以對AI系統(tǒng)進行培訓，以便根據(jù)潛在風險對呼叫進行評分，并升級到后臺團隊以進行更集中的處理。

這些訪問仍在發(fā)生并且風險管理正在發(fā)生變化

盡管這些變化是金融機構(gòu)變化的半明顯變化，但與滕威爾先生討論的更有趣的領域之一是太多人忽視的領域：實體銀行基礎設施。雖然出現(xiàn)在銀行的人數(shù)正在穩(wěn)步減少，但并沒有很快消失。雖然中上階層和富裕的專家喜歡談論現(xiàn)金的消失，但工作的美國人卻有不同的認識?，F(xiàn)金很重要。還仍然需要與銀行家討論需要親自開會的貸款和其他特定服務。

是的，物理基礎架構(gòu)正在發(fā)生變化，服務辦公室越來越少，雜貨店中有限服務分支機構(gòu)的擴張仍在繼續(xù)。對ATM甚至在ATM和分支機構(gòu)之間提供服務的服務亭的需求也是如此。所有這些都需要安全性。

技術(shù)和電子貨幣提供幫助的一個領域是分支機構(gòu)的安全性。雖然需要現(xiàn)金，但銀行所需的現(xiàn)金更少。借助AI增強了常規(guī)的相機驅(qū)動的安全性，可以快速識別威脅。更重要的是，定期的風險管理程序意味著您不會打擾潛在的暴力行為人。最好讓此人離開分支機構(gòu)然后再處理。通過使用視覺和口頭信息將AI對潛在風險的識別結(jié)合起來，可以限制個人風險。該技術(shù)還可以潛在地協(xié)助或替換柜員警報開關，從而再次提高整體安全性。

在自動化級別上，可以通過親自交易，自動柜員機和移動設備，將通過對主要交易系統(tǒng)的分析所學到的有關欺詐的知識鏈接起來，從而更加接近客戶。

Tengwall先生說：“人們已經(jīng)意識到在交易級別對AI的需求?！?“現(xiàn)在看到的是，物理安全與其他風險管理工具和流程的融合是一個重要問題。”