目前，我們仍未實現我們在電影中看到的未來水平的數字世界。但是我們已經走得很遠。人工智能是其中的一個組成部分，它推動着世界向前發展。
銀行業需要進步。事實上，我們看到的銀行和信用合作社使用的技術比以往任何時候都更先進。他們在網站開發，電子郵件營銷活動，數字廣告以及與個性化消費者體驗等方面做了許多工作。
據銀行系統2017/2018年調查顯示，內部資源建設對銀行來說更爲重要。他們僱傭的IT技術人員比以往任何時候都多。2017年，IT員工平均佔銀行員工總數的25％。
但是，銀行業如何實施人工智能呢？我們還沒有看到一些重大進展。我們將列出人工智能在銀行業務中的5個重要應用，很可能在未來五年內見證這些應用。
1.預測分析
預測分析對銀行來說將變得越來重要。荷蘭銀行服務提供商ING開發了一種名爲Katana的革命性工具。它是一種預測分析工具，可幫助交易者在爲客戶銷售和購買債券時報出更優惠的價格。Katana使用實時和歷史數據來提供準確的信息。
測試結果非常成功。ING在其網站上宣稱，該工具的實施使得90％的交易定價更快，交易成本降低25％。因此，交易商能夠爲他們的客戶提供最優惠的價格。
來自Essay On Time的營銷專家Lauren Smith 承認預測分析的另一個方面：“像Katana這樣的工具可以幫助銀行服務提供商自我推銷。對於銀行業而言，營銷不僅僅是關鍵詞、訪客博客和SEO，而是開發消費者需要的工具，並像ING一樣推廣它們。“
難怪爲什麼我們看到越來越多的銀行與觀衆分享更多文章。他們不必僱傭作家作爲其員工的一部分。他們依靠高質量的寫作服務，如EduGeeksClub和A-Writer.com，在他們的實踐中分享有關人工智能的新聞。
2.推薦引擎
個性化的客戶體驗是AI對任何行業的關鍵貢獻之一。在銀行業，AI系統從用戶的行爲中學習。根據之前的行動，它可以推薦適當的投資策略，信用卡計劃，並製作其他優惠，以節省用戶瀏覽網站的大量時間。此外，AI系統使銀行員工更有效地推薦適當的計劃。
人工智能將在未來如何制定建議方面發揮重要作用。大數據只是越來越大，它在推薦引擎中找到了它的真正目的。
3.欺詐檢測和預防
隨着人工智能的興起，銀行在努力爲客戶提供安全體驗方面獲得了巨大的推動。大多數頂級銀行依賴於基於認知欺詐分析的FICO Falcon欺詐評估系統。
基於自學習人工技術和實時行爲分析，系統可以檢測可疑行爲並防止欺詐。這些類型的系統尚未充分發揮其潛力。我們會看到它們變得更強大，更可靠。
4.獲得競爭優勢
“在未來三年內，貴組織計劃投資技術的主要原因是什麼？”這是2018年全球銀行業展望中的一個問題。70％的受訪者表示需要加強競爭定位，建立市場份額作爲首要任務。67％的受訪者回應“可擴展的獲取、吸引和零售客戶。”
我們終於看到銀行擺脫了監管驅動的機構地位。他們正在成爲準備轉型的公司。他們的營銷工作不再基於聘請Essays On Time的作者來完成他們網站的內容。他們正在變得成熟。他們使用人工智能軟件來了解他們的目標受衆需要什麼，並開發真正吸引他們注意力的產品。
聊天機器人是人工智能的另一個方面，銀行用它來獲得競爭優勢。它們是基於AI的聊天系統，可以模擬客戶與銀行之間的對話，而無需任何人力客戶服務代表。將來，聊天機器人將變得更先進。甚至期望他們檢測用戶的情緒並相應地做出反應。
用於改進營銷的AI的實施並不止於此。銀行還可以使用AI技術進行智能內容管理，覆蓋使用語音搜索，主要評分，廣告定位等的人員。
5.人力資源管理
在人力資源部門僱用合適的人員總是很困難，他們尋找人才來填補所有部門職位的員工。此外，他們還要關心入職和分析大數據。但隨着人力資源技術的實施，他們的工作變得更加簡單，而且這些部門也越來越小。
該計劃使人力資源部門能夠處理休假管理，跟蹤加班時間並在時間表中執行其他任務，以最簡單的方式安排輪班，以及管理移動支出。這些計劃也涵蓋了入職和報告的各個方面。現在許多人力資源流程都在實現自動化，人工智能的這一要素只會在銀行業中變得更大。
銀行將充分利用人工智能
這是我們可以肯定的東西。爲什麼？ 因爲銀行別無選擇。人工智能使它們更有效，它使每個人的工作更容易。此外，競爭不容置疑。大銀行已經在使用複雜的AI。他們擁有內部團隊，由才華橫溢的數據科學家和其他持續開發新技術的技術人員組成。
小銀行目前限制人工智能的使用，以改善客戶關係和提高運營效率。我們將在未來幾年看到AI應用取得的重大進展。