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推动银行数字化转型的五个关键因素

推动银行数字化转型的五个关键因素：

客户体验。为客户提供便利和个性化是数字化转型的关键因素。银行应开发和实施创新的数字渠道，例如移动应用程序、网上银行、聊天机器人等，以方便获取金融服务并提高客户满意度。
自动化和流程优化。使用机器人顾问、机器学习和人工智能等自动化技术有助于减少日常操作、降低成本并提高效率。这可以包括自动化贷款、外汇、内部审计等。
监管格局不断演变。监管变化和举措推动银行采用数字化转型。开放银行法规、数据保护法规（如 GDPR）以及促进竞争和创新的举措迫使银行投资技术以遵守法规、促进创新并提高透明度。
竞争压力。金融科技初创公司和科技巨头颠覆了传统银行业格局。这些非传统参与者提供创新而敏捷的金融服务，对传统银行构成竞争威胁。为了保持竞争力，银行投资数字技术以改进其产品、提供独特的价值主张并保持领先地位。
增强客户洞察力。数字化转型使银行能够更深入地了解客户的行为、偏好和需求。通过分析客户数据，银行可以提供个性化服务、有针对性的营销活动和定制产品推荐，从而提高客户满意度和忠诚度。

这些因素相互作用，需要采取综合的方法来实现银行业的成功数字化转型。

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探索银行数字化转型的优势

数字旅程应基于客户的需求、愿望和行为。银行不应只关注单个接触点，而应着眼于跨多个职能和渠道的完整客户旅程。领先的银行正在设计整体数字体验，包括潜在客户开发、销售、和持续的客户服务体验。

客户不再希望前往分行开户。增加数字渠道作为开户选项为客户提供了另一种选择。如果您已经实施了数字渠道，那么您需要确保您的渠道保持竞争力。

数字渠道是一种更高效、更便宜的吸引客户的方式，数字渠道有助于提高银行的竞争力，尤其是在面对新兴挑战者银行时。身份验证在促进数字入职流程方面发挥着关键作用，使银行能够快速安全地验证与其开展业务的客户。

60% 的运营流程并未实现自动化。没有数字工具，银行在前端和后端结构上都要花费大量资金。手动处理和验证每个新开户，或在客户进行大额交易时验证客户身份，已经不再具有可扩展性。

自动验证有助于减轻内部团队的压力，并可以让他们节省时间，以便他们能够专注于需要人工输入的任务。

了解在线客户是满足合规要求和减少数字环境中欺诈的关键。KYC 和欺诈预防的手动方法无法扩展，这就是为什么许多企业转向人工智能 (AI) 支持的自动化解决方案。

全面的身份验证意味着企业在遵守 AML 和 KYC 法规的同时，还能最大限度地减少 PEP、制裁和不利媒体解决方案带来的欺诈风险。

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银行数字化转型成功案例

银行数字化转型的许多成功案例都表明数字化如何改善客户银行体验和运营效率。例如：

星展银行（新加坡）。星展银行被认为是数字化转型的领导者之一。他们开发了一个数字平台 DBS Digibank，通过移动应用程序和网上银行为客户提供广泛的银行服务。他们积极使用人工智能和分析来提供个性化建议并改善客户体验。
摩根大通（美国）。摩根大通已采用数字化转型来提高运营效率和客户服务。他们开发了专有的数字平台大通手机银行，允许客户通过移动设备进行各种银行交易。他们还积极应用机器学习和分析来更好地分析数据和提供服务。
ING 银行（荷兰）。ING银行已从一家传统银行转变为一家数字化组织。他们为客户提供便捷的在线服务和移动应用程序，并积极使用数据分析来提供个性化服务并改善客户体验。他们还在银行内部实施了数字工具，以简化流程并提高效率。
BBVA（西班牙）。BBVA专注于数字化转型和创新，以改善客户体验和银行业务流程。他们开发了 BBVA 数字银行平台，通过移动应用程序和网上银行为客户提供广泛的服务。他们还实施了区块链技术，以提高金融交易的安全性和效率。
Ally Bank（美国）。Ally Bank 是数字化转型成功的典范。他们通过在线平台提供全方位的银行服务，包括开户、贷款、投资和抵押贷款。Ally Bank 积极利用数字渠道和工具为客户提供便利和可访问性。

这些案例展示了银行如何利用数字技术来提高服务的可用性、改善客户体验并优化运营。

最新，金融服务的生成式人工智能

根据NVIDIA 最近的一项调查，金融服务行业的主要 AI 用例是客户服务和深度分析，其中自然语言处理和 LLM 用于更好地响应客户查询并发现投资见解。另一个常见的应用是推荐系统，它支持个性化的银行体验、营销优化和投资指导。

先进的人工智能应用有可能帮助行业更好地防止欺诈并改变银行业务的各个方面，从投资组合规划和风险管理到合规和自动化。

80% 的商业相关信息都是非结构化格式（主要是文本），这使其成为生成式 AI 的首选。彭博新闻社每天发布 5,000 篇与金融和投资界相关的报道。这些报道代表着大量非结构化市场数据，可用于及时做出投资决策。

NVIDIA、德意志银行、彭博社等公司正在创建针对特定领域和专有数据进行训练以支持金融应用程序。

金融转换器（Financial Transformers ）或"FinFormers"可以学习背景并理解非结构化金融数据的含义。它们可以为问答聊天机器人提供支持，总结和翻译金融文本，提供交易对手风险的早期预警信号，快速检索数据并识别数据质量问题。

这些生成式 AI 工具依赖于可以将专有数据集成到模型训练和微调中的框架，集成数据管理以防止偏见，并使用护栏来确保对话与财务相关。

金融科技初创企业和大型国际银行正在扩大对生成式人工智能的使用，以开发复杂的虚拟助手来服务内部和外部利益相关者，创建超个性化的客户内容，自动执行文档摘要以减少手动工作，并分析数 TB 的公共和私人数据以产生投资见解。