人工智能已经在使用AI的银行，养老金和其他金融公司的75％的金融部门重塑了金融部门，另外10％的人计划在未来三年内使用它。根据第二次EY欧洲金融服务AI调查，大量91％的英国金融公司已将人工智能纳入其运营中，旨在提高生产力和效率。
在许多领域，AI可以增强后台操作，从提高数据准确性并提供预测性见解到简化工作流程并实现更好的决策。但是，在自动化后台操作时是否有潜在的缺点？
一些组织声称最初的设置成本，集成挑战以及对员工培训的需求作为潜在的缺点，但是对于金融科技公司而言，自动化的好处大于挑战。例如，一家金融服务企业使其IT运营自动化，包括常见的IT票或技术问题。通过运行这些自动化，他们每年节省了8,704小时，相当于四个全日制资源。
显然，自动化后台操作的影响可能很重要，但是您必须优先考虑两件事才能使它们起作用。首先，可见度。金融科技公司需要知道整个操作中正在运行的是什么，而做到这一点的最佳方法是直接从运行这些操作的设备中收集数据。其次，循环中的人。当今的后台自动化将是AI驱动的。在自动化系统可能会错过重要细微差别或做出错误决定的复杂情况下，人类判断是无价的。因此，将人类保持在循环中是成功的关键关键。
我对AI对后台运营的最重大影响是金融服务组织中它的发展。金融科技公司的技术破坏等同于损失的钱。如果设备停机时间的成本失败，则数百万英镑可能会在线。最具远见的公司认识到这一点，并使用AI来增强后台IT操作，从反应性转变为主动甚至预测性。
组织现在正在使用AI来识别和解决问题 前 他们破坏了业务。通过使用高级数据分析，AI可以深入了解IT系统，从而实现主动和预测的IT管理，从而减少停机时间并增强服务交付。对于一家拥有75,000名员工的全球金融服务公司而言，这意味着更快地识别IT中断和技术问题的速度更快。
虽然不限于金融科技，但数字员工体验或DEX的创新对金融科技后台运营的影响最大。 dex不是一个新主意。它只是描述了最终用户（员工或客户）如何与IT设备进行交互。 但是，随着数据分析和AI/ML的进步，DEX的影响可能是巨大的。
为了提供最佳的DEX，金融科技组织需要从其整个IT庄园中的数据范围，深度和数据历史。该数据提供了完整的可见性，因此IT团队的后台知道硬件，软件，网络，系统和设备在任何给定时间都在数字环境中运行。一旦团队具有可见性，他们就可以确定问题领域，以提高生产力，效率和节省成本。
例如，一个金融机构确定了整个企业的未使用的软件许可证。通过取消未使用的许可证，它节省了超过340万英镑。
AI正在改变金融部门的后台业务，尽管最初担心设置成本和集成挑战，但这些收益显然超过了缺点，这表明，通过自动化节省了数千个工作时间。
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