在人工智能实施中，情境至关重要

在银行业不断发展的格局中，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的重要性呈指数级增长。尽管众多流行语不断涌现，但人工智能仍然是一股主导力量，有望改变银行业务。要实施人工智能，特别是在对话式人工智能和数据驱动应用程序的背景下，了解各种架构组件及其适当的用例以有效推动业务战略至关重要。如果不了解人工智能的功能，银行可能无法充分利用其潜力，尤其是在构成全球经济基石的受到严格监管的行业中。

本文旨在通过与银行业相关的例子概述人工智能架构的组成部分，尤其有利于能够利用人工智能推动战略目标的银行专业人士。

在规划 AI 实施时，第一步是确定业务目标，定义 AI 的目标和应用环境，例如客户服务、欺诈检测等，然后选择符合特定用例的工具和模型是正确的方法。例如，必须了解 NLP 需要用于聊天机器人，GAN 需要用于合成数据生成等等。数据是 AI 的支柱，使用特征工程来选择、操作和将原始数据转换为可用于确保稳健模型性能的特征。从一开始就集成可解释性 (XAI) 方法将确保透明度和合规性，尤其是在银行业等受到严格监管的行业。需要将持续监控 AI 系统的性能、检测偏差和根据现实世界的反馈改进模型作为该过程的一部分。

何时使用哪个组件？

本节重点介绍人工智能中的架构组件，包括用例、示例和实际优势。

1.文本处理

• 用例：聊天机器人和虚拟助手

• 例子：一家银行使用人工智能聊天机器人来处理客户关于账户余额、近期交易和贷款申请的查询。聊天机器人处理客户的文本输入并提供近乎准确的回复或实时审核建议。

• 现实世界的利益：对话式人工智能中的文本处理减少了客户支持对人工代理的需求，从而节省了成本并加快了客户响应时间。

2.图像处理

• 用例: 了解你的客户 (KYC) 验证

• 例子： 一家银行在 KYC 流程中采用卷积神经网络 (CNN) 分析客户上传的身份证件。AI 系统检查真实性并检测任何篡改迹象。

• 现实世界的利益：图像处理通过自动验证身份证件来加速 KYC 流程，降低欺诈风险并提高法规遵守率。

3.音频处理

• 用例：语音认证和欺诈检测

• 例子：一家金融机构使用人工智能通过分析用户在电话互动过程中的语音来验证用户身份。该系统还可以检测可能表明存在欺诈行为的压力或异常语音模式。

• 现实世界的利益：音频处理通过添加额外的生物特征认证层来增强安全性，提高客户信任度并降低欺诈的可能性。

4.视频处理

• 用例：视频 KYC 和远程入职

• 例子：在新客户入职期间，银行使用视频处理来验证与系统交互的人是否实时在场并与其身份相符。该系统可以检测深度伪造或预先录制的视频。

• 现实世界的利益：视频处理可实现安全高效的远程入职，这在实体分支机构访问受限的时期（例如疫情期间）尤其重要。

5.功能管理

• 用例：个性化银行体验

• 例子：一家银行使用功能管理工具测试不同的生成式 AI 模型，以提供个性化的财务建议。进行 A/B 测试以确定哪种模型可以为不同的客户群体提供最具吸引力和最准确的建议。

• 现实世界的利益：功能管理允许银行微调人工智能功能，确保客户获得个性化和相关的金融服务，从而提高客户满意度和保留率。

6.机器学习（ML）模型

• 用例：欺诈检测和信用评分

• 例子：一家银行部署了随机森林和梯度提升模型来分析交易数据并预测欺诈活动。同样，这些模型根据历史数据评估客户的信用度。

• 现实世界的利益：机器学习模型通过提供准确的数据驱动洞察来改善决策。这可以更有效地预防欺诈并改善风险管理，最终保护银行的资产和声誉。

7. 特定情境模型

• 用例：有针对性的营销活动

• 例子：一家银行使用专门设计用于分析客户消费模式的模型来细分其客户群。这使该银行能够针对特定客户群量身定制营销活动和产品。

• 现实世界的利益：通过使用特定情境模型，银行可以提高其营销工作的相关性，从而提高转化率和客户参与度。

8. 通用模型

• 用例：跨多渠道的客户支持

• 例子：GPT-4 等通用转换模型用于为聊天机器人、语音助手和电子邮件回复提供支持，从而跨不同的通信渠道提供一致且可靠的客户支持。

• 现实世界的利益：通用模型通过跨平台提供无缝支持来简化客户互动，增强整体客户体验并降低运营成本。

9.预测模型

• 用例：需求预测和战略规划

• 例子：一家银行采用时间序列分析和因果模型来预测未来对贷款产品的需求并规划不同分支机构的资源分配。

• 现实世界的利益：预测模型帮助银行预测客户需求并优化资源配置，从而提高服务可用性和运营效率。

10.可解释性和可说明性

• 用例：自动化决策中的监管合规性

• 例子：一家银行使用 SHAP（Shapley 加性解释）来解释其信用评分模型的预测。这使银行能够解释某笔贷款申请被批准或拒绝的原因。

• 现实世界的利益：可解释性确保人工智能决策的透明度，并能向监管机构和客户证明其合理性，这对于维护信任和满足合规性要求至关重要。

11. 偏见检测与缓解

• 用例: 公平借贷惯例

• 例子：在信用评分模型的训练过程中，银行采用了偏见检测技术，以确保该模型不会对任何人口群体造成不公平的不利影响。银行会定期进行审计，以检查是否存在不同的影响。

• 现实世界的利益：通过检测和减轻偏见，银行可以确保其人工智能模型公平且不歧视，这对于道德人工智能实践和保持监管合规性至关重要。

人工智能有可能通过提高效率、改善客户体验和实现数据驱动的决策来彻底改变银行业和其他行业。通过精心选择和实施适当的人工智能工具和技术，组织可以利用人工智能的力量推动创新并在快速发展的环境中保持竞争力。复杂模式识别、上下文推荐、预测评估、对话界面以及大数据增强和分析等关键组件在这些进步中发挥着至关重要的作用。例如，复杂的模式识别可以实现实时异常检测，帮助银行识别欺诈行为并保持法规遵从性。上下文推荐允许个性化和定制服务，从而增强客户体验。预测评估为明智的业务决策和降低风险提供了宝贵的数据。对话界面简化了复杂的交互，使银行通过聊天机器人和虚拟助手更容易访问，而大数据增强和分析则通过减少冗余和加速业务流程简化了操作。

然而，我们必须认识到，人工智能并不能完全取代人类干预。虽然人工智能系统可以自动化和优化许多流程，但它们无法完全复制人类在复杂情况下做出的细微判断、道德考量和情境理解。人工智能模型需要经过彻底的训练和持续的监控，以确保它们按预期运行，没有偏见和不准确性。

因此，人工智能应被视为补充人类专业知识的强大工具，而不是替代人类专业知识。组织必须在利用人工智能能力和保持人类监督之间取得平衡，以确保人工智能的实施不仅高效有效，而且公平合乎道德。这种平衡的方法将帮助组织实现其战略目标，同时保持与客户和利益相关者的信任和透明度。