【ZiDongHua 之滋东化金服收录关键词：普惠金融  人工智能  金融科技   】
　　
　　利用AI驱动的自动化推进普惠金融
　　
　　随着普惠金融的推广，越来越多的人正在享受金融所带来的益处。与之相伴的金融服务也正转换为更人手可及的服务，惠普金融的出现提高了金融资源使用效率，有效促进了社会经济体系的公平与繁荣。
　　
　　如今，数字革命的快速发展，使弥合金融服务间的鸿沟已成为可能，AI驱动的自动化正在消除着边缘化社区和获得金融服务二者之间的历史障碍，它在这方面发挥着至关重要的作用。
　　
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　　金融服务困境亟需打破，AI+自动化全面发力
　　
　　2021年相关调查数据显示，有17亿人没有开立银行账户。这不仅仅是发展中国家的问题。发达国家中也有许多没有开立银行账户的人（在任何一个银行机构都没有一个账户）和从未接受过银行服务的人（无法充分获得金融服务的人）。2021年，1870万（14.1%）美国家庭没有接受到充分的银行服务，590万（4.5%）被归为从未接受银行服务一类。面对众多未享受到金融服务的人来说，想要完成简单的转账或支付账单，再到申请贷款以及抵押贷款，每个事项都颇具难度。
　　
　　现在，通过深化普惠金融，将让更多人群享受到便捷、高效的金融服务。
　　
　　
　　
　　当下，联合国已将普惠金融作为2030年可持续发展目标（SDG）的中心。从优质教育到体面工作、经济增长，在这17个目标中，普惠金融就占据了8个。结合此背景，UiPath根据自身的环境、社会和治理（ESG）战略，力求与联合国可持续发展目标保持一致。UiPath认为AI驱动的自动化非常具有发展潜能，在未来将对社会产生众多深远影响。
　　
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　　调节金融平衡状态，深度推动银行业民主化
 
　　AI驱动的自动化无疑是一个巨大均衡器，可以调节金融服务内部不平等状况，即通过数据科学的民主化来推动银行业的民主化。简单来说，就是通过获得可以改变银行流程的工具来获得金融服务，对新客户或未充分接受到服务的客户而言，可以通过聊天机器人轻松享受数字金融服务。或是机器学习算法，分析各种数据以更准确、更公平地评估风险。
　　
　　具体来说，通过UiPath Business Automation Platform实现的流程自动化已成为了金融服务业的一大创新性变革。机器人不仅简化了原有操作，而且对比以往耗时的数据输入、文档验证等流程，机器人还侧面提高了以往没有银行账户的人的开户能力。同时，自动化向没有充分接受到服务的客户开放一系列服务——低存款抵押贷款、小额贷款、预提工资等，极大加快了原有的业务效率。
　　
　　从成本和时间的角度来看，曾经被禁止的操作，例如信用评分和欺诈检测，现在将可以通过AI驱动的自动化实现。同样，UiPath Process Mining还能提高开户、申请的流程效率。
　　
　
　　
　　其中，自然语言处理（NLP）也发挥了不小作用。当面对定制化服务时，银行很难找出未充分接受服务的客户的需求。但UiPath Communications Mining使用NLP来分析交互中的文本，可以在合适的时间为客户提供合适的服务，借此技术将让定制体验流程变得更加高效，增加了银行的投资回报。
　　
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　　将自动化智能付诸实践
　　
　　从广义上讲，我们可以看到AI驱动的自动化给公司和员工带来的好处。AI驱动的自动化让工作流程更加简单快捷，并且，通过自动化培训，团队的技能也得到相应的巩固和提升。培训给他们提供了工具，以优化对没有银行账户和未充分接受银行服务的人的支持。
　　
　　但这在实践中意味着什么呢？利用AI驱动的自动化服务，富国银行（Wells Fargo）等机构承诺为接受不到银行服务的社区提供价格合理的低成本银行和金融教育，并十年来一直致力于推动金融普惠性。他们是如何做到这一点的？让我们来看看其中的可能性。
　　
　　数字身份是获得金融服务的最大障碍之一。而现在，自动化可以通过指纹和面部识别等生物识别技术改变传统的验证流程。金融普惠将不再依赖实体形式、面对面会议等手段。
　　
　　同样，大多数人很容易对当今复杂的金融体系感到不知所措，尤其是那些被金融服务排除在外的人。要克服这些问题，自动化技术发挥着关键作用。例如，利用AI驱动的自动化，可以实现超个性化推广和教育服务，帮助人们驾驭复杂又多样的流程。这对个人和想要为人们提供服务的银行来说是双赢。机构不仅可以为以前无法接触到的客户提供定制化服务，自动化还可以让他们以更低的成本做到这一点。
　　
　　而没有银行账户和接受银行服务不足的人也面临着另一个重大挑战，即获得信贷。通过使用替代数据源（如手机使用记录、支付历史记录）进行自动信用评分，贷款流程变得更加简化，风险也更低。
　　
　　人们现在可以更加方便的获得小额信贷，这样他们就可以完成创业、资助创意，为全球经济增长做出贡献。同时，不仅仅局限于是小额贷这样的服务。有了自动化数据分析，银行掌握的信息会更多。因此，他们也有更大的信心提供工资预支和点对点贷款等服务，能力得到提升。这更是一个双赢的成果。
　　
　　金融体系中的欺诈防范显然是上文提到的每个流程的基础。金融机构面临的一个关键挑战是风险与收益的均衡（对自身和客户而言都是如此）。现在有了自动检测欺诈，可以帮助您更全面的了解您的客户（KYC）合规性，进而提升客户满意度。
　　
　　例如，Truist银行过去曾全面吸收小额信用卡欺诈的成本。雇佣团队调查每一项索赔、管理支付处理商的退款，相比之下向客户退款更容易、也更具成本效益。但在疫情期间，当欺诈水平从每年3.7万起上升到每月2.6万起时，Truist采取了自动化措施。现在，数字工人和现有业务逻辑与支付处理器相连，自动报销索赔，为银行带来显著成效，自使用新技术后，目前已有超过八位数的新资金流入银行，保证银行的金融资源能够更加合理地流向高效领域。
　　
　　值得注意的是，利用AI驱动的自动化推进普惠金融不仅仅还停留在概念阶段，许多CIO和他们的同行正在进行尝试性部署，越来越多具有创新意识的金融服务公司已经在使用它们来覆盖传统上无法接受充分服务的人群。
　　
　　总结
　　
　　未来几年，随着新兴技术在银行业的广泛应用，有更多的人能够获得更为全面的服务，我们将感受到更高程度的普惠金融给社会带来的影响。
　　
　　这不是指机器完成任务，而是指赋能边缘化群体，培养企业家精神、创新和创意。归根结底，这是关于尽我们所能创造一个可持续和可扩展的全球经济体的美好目标。
　　
　　在AI和自动化技术的协助下，每个企业、政府和金融机构都将有能力发挥出自己的作用，解锁机遇，造福更多人的未来。利用自动化，可以让普惠金融成为所有人的基本权利，并使更多人可以从中受益。