我们现在的时代正处在一个转折点处，数字化转型至关重要。在不对现有系统造成任何干扰的情况下，实现银行和原有业务系统的现代化是主要挑战之一。但是，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经发展为无障碍和无风险数字转换的关键推动力。以AI和ML为主导的系统现代化方法将使企业能够与其他金融科技合作，以适应现代需求和法规，同时提高安全性并实现安全性。

在银行业中，随着管理压力的增加和法规要求的不断提高，银行必须增强其服务水平，以提供更加出色和更好的客户服务。金融科技品牌越来越多地在跨多个渠道的一系列应用程序中使用AI和ML，以利用所有可用的客户数据，来预测客户的需求，哪些服务将对他们有利，哪种欺诈活动的发生率最高，银行可以利用银行中的AI和ML功能以及数据科学来增强客户的产品。

人工智能和机器学习在银行和金融业中的重要作用：

减轻风险管理––––––此处描述了展示机器学习优势的最佳例子之一。过去，银行在向客户提供贷款的同时，必须了解该客户的信誉。该过程并不总是准确的，银行有时会在审批贷款方面遇到困难。但是，通过数字转换，机器学习算法可以更好地分析客户，从而以更加便捷的方式处理贷款。

避免欺诈行为––––––银行已经是监管最严格的机构之一，必须遵守严格的政府法规，以防止违约或在其系统内未发现金融犯罪。 这是银行业务流程在如此短的时间内实现全数字化的主要原因之一。为了减轻欺诈活动，在任何可疑活动开始之前了解风险非常重要。在传统过程中，为了保护银行免受欺诈行为的侵害，银行必须违反一些预设协议。虽然ML甚至可以在外部威胁侵犯客户帐户之前就感觉到可疑活动。这样做的根本好处是，机器可以实时执行高级分析，而这是人类无法手动执行的。

聊天机器人的功能––––––聊天机器人基本上是AI的关键，可以克隆人类对话。聊天机器人中采用的技术使银行可以非常方便地快速服务于客户查询。事实证明，聊天机器人对于金融机构在几小时内解决大规模客户的问题极为有利。

基于算法的营销––––––识别客户过去的行为并制定有针对性的方案。这项制度可创建客户所需的所有必要信息，从而节省大量时间和精力。客户还可以根据自己的喜好定制的服务，并改善他们的银行业务体验。

随着金融科技公司的激增和技术的迅速发展，AI和ML进入现代银行业并永久改变其动力是时间问题。AI和ML的使用将提供预测性的数据分析，因为银行和金融机构将寻求通过更具可操作性的信息（例如客户行为和支出行为的模式化数据集）提供更好的服务。金融机构采用AI将是获得竞争优势的关键，因为它们将能够为客户提供快速，安全和个性化的银行体验。