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 利用人工智能驱动的自动化技术优化银行与金融服务

在银行与金融服务这些快节奏领域，创新是保持领先的关键所在。为了满足客户需求、推动卓越运营，越来越多的企业正在学习与利用人工智能（AI）和自动化的综合力量。从文档处理的转型到客户沟通的变革，这些智能技术正在重塑各个行业。

近期，Greenlight Consulting首席执行官Shameiz Hemani与UiPath金融服务总监Bill Hincher以及UiPath高级银行和金融服务行业实践总监Nitin Purwar一同出席UiPath人工智能峰会，就人工智能驱动的自动化对银行和金融服务企业带来的革新性影响进行了深度讨论。本文将基于他们的会上讨论，带大家共同了解人工智能与自动化融合后，对于银行和金融服务企业发展的积极影响。

01
提高效率和准确性的文档处理产品

在实际业务场景中，银行和金融服务行业需要处理大量文件，从结构化、半结构化到非结构化格式的文件都有。这种文档密集的环境通常需要耗费大量的人工时间，且手动处理容易出错。然而，现在AI技术的出现将解决这一难点。

银行和金融服务部门正在部署AI驱动的文档理解机器学习（ML）模型，借此从护照，身份证明和抵押文件等文档中提取数据。当然企业还可以训练模型来满足各自处理的特定文档类型。通过实现提取流程的自动化，业务团队可大大缩短这些文档的处理时间，让业务效率实现指数级攀升。

02
实现非结构化信息高效处理

电子邮件、线上聊天和短信等交流方式的兴起给金融机构带来了新的挑战，如何有效地处理非结构化的客户沟通成为重要问题。面对分析、理解客户提出的请求、投诉和争议这些流程，现在，我们可以利用AI驱动的自动化应对这一挑战。

ML模型可分析非结构化通信，并提取相关信息，进而采取必要性行动。这类流程的自动化将有效缩短响应时间，提高客户满意度。此外，UiPath AI峰会上的发言人强调，从收到的请求和查询中了解客户情绪至关重要，非结构化通讯信息的自动化处理，可以有助于提升客户服务，增强客户满意度。

比如，在某消费者银行案例中，该银行将使用的模型分为两个级别，以对电子邮件进行分类，与了解发件人意图。这样一来，银行既可以深入了解客户的看法，还能够有效找出某些产品的痛点或挑战所在。该银行针对银行卡、负债和贷款三类产品/业务线推行了这一方法。此外，该行还将自动化和ML模型相结合，以提取相关的实际数据。这有效推动了自动响应框架的创建，其中大约有30％的电子邮件接受情境响应。在部署自动化与智能模型后，银行业务多级分类准确率接近95％，客户服务响应时间大幅缩短，整体业务质量得到了提升。

由此可见，利用ML模型、投资通信挖掘能力，银行可借此增强客户体验，从而获得大量投资回报，增加更多的企业商业机遇。


03
结合自动化与下一代新功能集成

自动化与ChatGPT等下一代功能集成，为许多行业带来了新的可能。结合这些智能技术，企业可以借此扩充应用范围，提供更加个性化、更有影响力的解决方案。

例如，在财富管理中，应用自动化和ChatGPT。自动化能够收集相关数据，ChatGPT可以生成定制的内容，因此两者结合后，将高效生成有视觉吸引力的演示文稿，财富顾问可利用这些演示文稿为客户提供个性化的建议，加速完成客户财富管理工作。

而OpenAI 连接器让企业可以同时利用自动化和AI的力量，增强用户体验。它可以将UiPath AI驱动的自动化的优势与外部生态系统的其他AI相结合，打造技术和运营效率的无缝融合，实现企业业务更全面的智能化转型。


总 结

自动化+AI的组合模式能使员工工作重心从重复性、流程性的工作中转移到创造性、专业性的任务中，持续性开创金融业的智能化工作新范式。展望未来，由AI驱动的自动化将继续塑造银行与金融服务业的未来，赋能金融机构保持竞争力，适应不断变化的客户需求，提供卓越服务。企业要想在瞬息万变的银行与金融服务环境中追求茁壮成长，这些技术的应用将至关重要。