一项新技术的成功往往取决于具体的应用场景。如果这些是发票管理或人力资源等经典应用领域，那么新技术的成功几乎是可以保证的。但是，构建云服务器，当涉及到诸如人工智能、机器学习和其他方面的使用等话题时，许多公司都感到相当困难。那么，用金融市场的例子来说明，人工智能在哪些领域是有意义的。

1）对客户数据和客户交互的分析

许多软件制造商的产品组合中已经有了人工智能支持的分析能力，客户可以用这些能力来增加销售额。其中包括客户流失分析（customer cross）、个人销售预测或个性化价格。例如：SAP正在利用其Leonardo产品系列来推广其"次优产品"功能，这些功能可用于预测客户需求。目标：随时为客户提供合适的产品。此外，许多公司正致力于开发所谓的虚拟信贷顾问，他们可以通过文本聊天或语音界面用多种语言与客户交流。

然而，返利app是真的吗，人工智能也可以用于传统零售和公司银行业务之外的领域。例如，这包括算法交易，即证券的自动交易和基于行为分析和广泛市场数据的投资策略的开发。

2）通过自动交互改善客户体验

涉及到客户沟通时，自助免费建站，聊天机器人不仅是当今金融业人工智能支持解决方案的组成部分。新的方法超越了这一点。专门从事金融和保险行业的供应商已经在开发能够自动改善客户体验的系统。

为此，软件会根据情况确定最合适的操作，并使用特定国家和特定客户的信息。例如，一个智能系统最多可以预测三个特定客户可能感兴趣的最有可能的交易或屏幕内容。其基础是大数据主题，即一个包含客户特定信息的广泛数据库。

然而，据Forrester称，只有少数供应商敢于解决客户界面的自动化个性化和优化这一复杂主题。但这种情况在不久的将来将会改变，淘客怎么赚钱，这是可以预见的。人工智能支持的CX优化（CX=客户体验）现在已经出现在许多提供商的路线图上。IT决策者可以假设，这些能力也将在未来两年内纳入当前的标准软件中。

3）通过减少人工工作提高效率

机器人流程自动化（RPA）已经在银行平台提供商名单上出现了一段时间。人工智能提高效率的潜力超出了RPA。人工智能还可以帮助银行在传统上自动化程度较低的领域提高工作效率。贸易融资和银团贷款就是这样的例子。

由于这些领域通常没有标准，基于人工智能的银行应用程序可以帮助合并结构化和非结构化数据。例如，他们还能够识别付款过程中丢失的信息或文件。为了使流程更加高效，IT决策者应与专业部门和银行软件提供商密切合作，并确定快速成功的方法。

4）法规遵从性、风险和技术管理的优化

相对较少的用例属于这一类。然而，经济效益是相当可观的，这可以从欺诈检测领域的"误报"例子中看出。这类被错误归类为非法或可疑交易的交易，可以占洗钱调查的90%以上，例如，这对调查人员来说是巨大的时间浪费。英国主要银行汇丰银行使用人工智能来减少误报的数量，并更好地集中精力对付真正的罪犯。

结论

仅在金融市场上使用人工智能的可能性就非常多样化，并提供了许多应用可能性。它有助于显著优化现有流程，精准大数据，改善与客户的互动，并保护公司免受第三方可能造成的损害。然而，前提是公司准备好应对这项新技术。如果使用得当，人工智能可能意味着公司价值的真正增长。