数字时代，人工智能技术正在改变着各行各业。越来越多的企业开始意识到RPA（机器人流程自动化）、AI（人工智能）、ML（机器人学习）对于企业的服务、运营、决策等业务产生重大影响。而数据交互量巨大的金融行业，就是人工智能技术最大的受益者之一。
众所周知，金融业出产的数据量非常庞大。员工每天处理的数据都以TB计算，而每个决策又离不开数据分析的支撑。仅仅依靠员工手动处理数据，不仅耗费大量人力和时间，制约员工创造性的发挥，还容易出现错误。
据麦肯锡研究表明，截至2019年初，全球金融行业中超过56%的企业采用RPA技术、AI、ML来简化其工作流程，同时将金融行业的工作效率提高60%以上。
那么，RPA、AI、ML这三大技术是如何影响金融业，破解行业难点的？
在数据分析与决策方面：
RPA机器人可以帮助银行员工处理大量常规的数据任务，在提高业务效率的同时，还能保证准确率。
传统分析往往停留在趋势分析、原因挖掘、数据挖掘与预测层面。而AI则可通过不断学习、完善，提高建议的相关性，从而实现“个性化分析”。与传统分析相比，AI分析既延伸了分析的范围也拓展了分析的深度，可在风险管理、营销、服务等领域提供真正智能化的分析和决策。
在对账效率方面：
ML使用高级聚类分析技术自动学习新数据文件的内容和结构，其神经网络可检查数据，并自动匹配确定数据的分类。
在导入来自第三方的新数据文件和格式的过程中，ML将自动找到相匹配的数据，再由RPA将匹配的数据导出，发送到指定位置，由员工直接查看对账结果。ML简化了对账过程，帮助金融企业提高对账过程中数据映射和匹配的效率。
在欺诈检测方面：
账户诈骗往往会给金融企业造成不小损失。通过AI和ML可实时监测账户数据，识别异常操作，有效检测潜在危险。一旦发现威胁，就会立即触发RPA机器人。RPA可将威胁消息发送给用户，也可以自行停用受到威胁的账户。
在客户服务方面：
金融企业经常会接到客户的各种投诉、意见等。当客服接到客户来电时，RPA机器人将自动读取客户信息，然后通过AI进行分析，将出现频率最多的问题进行排序，并将此数据报告呈现在客服人员的系统桌面上。如此一来，客服人员便可为客户提供更精准的服务，提高沟通效率和服务质量，从而提升客户满意度。
