- 8 1 月, 2020
- AI 新聞
DataRobot 的自動化機器學習平台，協助銀行充分發揮其龐大數據投資的價值，應對現今金融業的多重挑戰。透過學習自有數據，銀行能更有效地找出並吸引理想新客戶、強化現有關係、提升客戶體驗，同時發掘成長機會，並兼顧法規遵循與金融犯罪防制的效率與準確性。
方案1、自然語言處理（NLP）
電子書揭示 AI 在現今投資銀行領域的實際應用情境，善用這些知識，投資銀行家能將龐大的數據轉化為 AI 驅動的企業優勢。
自然語言處理（NLP）最重要的應用之一是情緒分析。
情緒分析的目的是判斷人們對某個議題的情緒反應，例如正向或負向情緒、憤怒、諷刺等。這項技術廣泛應用於顧客滿意度研究中，像是透過分析產品評論，來了解顧客的真實感受與反饋。
方案2、深度學習（Deep Learning）
深度學習是機器學習的進階版本，它模擬人腦思維模式，能處理更複雜的資料與任務。在金融領域，深度學習可讓虛擬助理更聰明、更有彈性地回應顧客需求，也能自動偵測可疑交易、預測違約風險，甚至透過街景圖像或年報等非結構化資料進行合規審查。
此外，深度學習也能應用於股市數據預測與分類，未來在自動化交易上的應用潛力相當可觀。
方案3、電腦視覺（Computer Vision）
電腦視覺讓機器具備理解影像與影片內容的能力，並可根據畫面資訊採取行動。根據 Research and Markets 預測，這項技術的市場規模在 2027 年將達到 170 億美元。
金融機構可透過電腦視覺，自動擷取文件資料、加快身份驗證流程（如 KYC）、提升行動支付便利性，甚至應用於智慧監控與生物辨識，全面強化安全性與效率。
方案4、自然語言處理與理解（NLP & NLU）
NLP（自然語言處理）與 NLU（自然語言理解）讓 AI 更接近人類的語言邏輯，能聽懂、看懂並理解人們的說話與書寫方式。
這些技術在銀行業的應用範圍廣泛，包括交易異常偵測、文件資訊提取、自動回應客戶查詢、甚至減少人為錯誤與作業時間。例如某家金融機構便透過 NLP 開發出虛擬助理，能回答超過 100 種常見問題，從查詢帳戶到購屋流程一應俱全。
方案5、自然語言生成（NLG）
自然語言生成讓電腦能自動將數據轉換成可閱讀的自然語言，像是自動生成報告、總結冗長文件，或針對複雜數據撰寫精簡說明。
像 ChatGPT 等生成式 AI 工具雖尚未完全取代人工，但在金融企業中已開始被用來提升彙報效率、減輕人工整理負擔。
方案6、AI 驅動的機器人流程自動化（AI + RPA）
RPA（機器人流程自動化）透過自動程式處理繁瑣、重複的作業任務，例如資料輸入、Email 發送或系統操作。當 AI 加入後，這些機器人不只會做，還能學習與優化，成為更聰明的數位助理。
某跨國企業引入 AI＋RPA 解決方案後，客服中心處理時間縮短 22%，接線量提升 35%，開發時間僅花兩週，成果顯著。
AI 不再是「未來式」，而是眼前就能掌握的成長引擎，只要選對技術，找對合作夥伴，銀行就能打造更高效、靈活且具備前瞻競爭力的數位營運模式。
現在就是深入了解並導入 AI 解決方案的最佳時機，讓你的銀行在轉型浪潮中走得更快、更穩、更遠。
