企业如何利用人工智能技术改善客户体验?
如何保护客户而不让体验受到损害？
在过去的几年里，人工智能和机器学习已经推动了几乎所有行业的重大变革。通过利用这项技术，企业可以利用大量数据来推动智能决策，并创造新的、创新的服务来改善客户体验。银行业尤其受益于人工智能和机器学习，尤其是在打击欺诈方面，这是一个持续不断、不断变化的威胁，银行需要保持警惕。
与此同时，人工智能和机器学习技术也确保安全基础设施不会损害客户体验。例如，消费者希望保持安全，而不必处理不必要的误报或被阻止的交易。客户旅程中的任何摩擦都可能导致挫折感，迫使客户寻求企业的竞争对手的服务。
在这里将探讨银行可以利用人工智能和机器学习来确保客户安全。同时保持卓越客户体验的不同方式。
数据分析和威胁检测
人工智能和机器学习算法的主要优势之一是它们能够实时处理大量数据。目前使用的算法考虑了数百个因素，例如使用的设备、交易历史、客户位置和其他场景的数据，以建立每个交易的详细图像，并在用户和组织的场景中分析该交易的风险。
因此，这种基于风险的方法能够检测大量结构化和非结构化数据中的复杂模式，从而使得人工智能驱动的工具在检测新出现的安全威胁方面比人类快得多，因为来自异常来源的流量激增，或可能需要其他身份验证的可疑交易。
例如，如果客户要从公认的设备和位置检查其银行余额，则只需通过基本的身份验证要求即可访问其帐户，例如输入pin。对于不在正常行为范围内的高风险活动，例如在新位置的交易量异常大，将需要额外的身份验证，例如指纹或面部识别。
此外，由于人工智能和机器学习算法能够分析更大的数据点，实体之间的联系以及欺诈模式，因此可以显著降低误报率。这意味着更少的客户将因欺诈问题而被虚假拒绝，从而最大程度地减少了与分配人员查看标记的交易相关的人工和时间成本。
因此，通过使用人工智能，银行可以实时分析来自多个不同数据源和渠道的大量信息，从而使银行几乎可以即时做出重要的安全决策并防止欺诈，而不会影响客户体验。
身份验证
银行如何使用人工智能来增强安全性和客户体验的另一个示例是身份验证。
银行长期以来一直依靠传统的手动方法来验证客户的身份，例如要求客户使用其id进入分支机构。随着数字银行业务的蓬勃发展以及数据泄露在网络上暴露出更多的个人信息，在不影响客户体验的情况下安全地识别用户变得越来越具有挑战性。
通过将传统的身份验证方法与人工智能和机器学习技术相结合，银行可以实现广泛的、基于场景的身份验证，防止身份欺诈，并允许客户开设银行账户或取出新产品而无需进入分支机构。这包括许多检查，例如id文档捕获、交叉引用生物特征数据（例如带有id的自拍照），设备位置、实时帐户检查等等。
展望未来
显然，人工智能和机器学习的进步对于增强消费者的安全性，启用新服务和增强用户体验起到了重要作用。但是人们还知道，仅凭人工智能和机器学习不足以阻止现在或将来对银行业的网络攻击。
网络罪犯一直在寻找可以利用的新漏洞，这些漏洞将使他们获得最大的投资回报。看到在线和移动渠道的攻击都在增加，也就不足为奇了，特别是随着远程银行业务的普及。
银行和金融机构在开辟新渠道或提供新产品时应特别保持警惕，因为安全性从一开始就是内置的，而不是事后才考虑的事情。
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与此同时，人工智能和机器学习技术也确保安全基础设施不会损害客户体验。例如，消费者希望保持安全，而不必处理不必要的误报或被阻止的交易。客户旅程中的任何摩擦都可能导致挫折感，迫使客户寻求企业的竞争对手的服务。
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数据分析和威胁检测
人工智能和机器学习算法的主要优势之一是它们能够实时处理大量数据。目前使用的算法考虑了数百个因素，例如使用的设备、交易历史、客户位置和其他场景的数据，以建立每个交易的详细图像，并在用户和组织的场景中分析该交易的风险。
因此，这种基于风险的方法能够检测大量结构化和非结构化数据中的复杂模式，从而使得人工智能驱动的工具在检测新出现的安全威胁方面比人类快得多，因为来自异常来源的流量激增，或可能需要其他身份验证的可疑交易。
例如，如果客户要从公认的设备和位置检查其银行余额，则只需通过基本的身份验证要求即可访问其帐户，例如输入pin。对于不在正常行为范围内的高风险活动，例如在新位置的交易量异常大，将需要额外的身份验证，例如指纹或面部识别。
此外，由于人工智能和机器学习算法能够分析更大的数据点，实体之间的联系以及欺诈模式，因此可以显著降低误报率。这意味着更少的客户将因欺诈问题而被虚假拒绝，从而最大程度地减少了与分配人员查看标记的交易相关的人工和时间成本。
因此，通过使用人工智能，银行可以实时分析来自多个不同数据源和渠道的大量信息，从而使银行几乎可以即时做出重要的安全决策并防止欺诈，而不会影响客户体验。
身份验证
银行如何使用人工智能来增强安全性和客户体验的另一个示例是身份验证。
银行长期以来一直依靠传统的手动方法来验证客户的身份，例如要求客户使用其id进入分支机构。随着数字银行业务的蓬勃发展以及数据泄露在网络上暴露出更多的个人信息，在不影响客户体验的情况下安全地识别用户变得越来越具有挑战性。
通过将传统的身份验证方法与人工智能和机器学习技术相结合，银行可以实现广泛的、基于场景的身份验证，防止身份欺诈，并允许客户开设银行账户或取出新产品而无需进入分支机构。这包括许多检查，例如id文档捕获、交叉引用生物特征数据（例如带有id的自拍照），设备位置、实时帐户检查等等。
展望未来
显然，人工智能和机器学习的进步对于增强消费者的安全性，启用新服务和增强用户体验起到了重要作用。但是人们还知道，仅凭人工智能和机器学习不足以阻止现在或将来对银行业的网络攻击。
网络罪犯一直在寻找可以利用的新漏洞，这些漏洞将使他们获得最大的投资回报。看到在线和移动渠道的攻击都在增加，也就不足为奇了，特别是随着远程银行业务的普及。
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