我的上一个博客查看呼叫中心优化以及人工智能（AI）如何对财务建议进行深入研究。在此博客中，我在AI的帮助下分析了欺诈检测和内容管理方法。
欺诈识别
在金融服务的在线和数字世界中，欺诈行为有所增加，并且变得更难检测到。但是，通过ML可用的效率使数十万个帐户能够受到欺诈活动的监控。一个帐户的变化可能是正常活动，但是当它与其他活动结合在一起时，它可能表明欺诈。
可疑活动的示例可能包括：
- 更改客户与帐户互动的方式（例如，总是与代表讲话的客户开始通过移动应用程序开展所有业务）
- 地址的更改很快，分发请求很快
- 付款时进入帐户的钱
尽管所有这些可能是完全无辜的，但ML可用于确定潜在的欺诈活动并提醒服务提供商进行调查。
内容管理效率
尽管大多数行业已经转移雷竞技raybet提现到了一个近乎纸的环境中，但金融服务（以及更具体的退休服务）仍被大量接收和处理基于纸质的交易的需求继续困扰。机器学习可以通过多种方式来促进和加快基于纸张的互动的处理。
- 可以自动扫描纸上收到的交易，并使用ML和基于规则的发动机检查完整性
- 如果任何数据不完整，不正确或丢失，则可以通过为客户生成自动通知，也可以拒绝该交易，或者可以跟进并确保表格符合标准的专家
- 可以将呼叫中心中的资源确定为交易专家，以确保决议效率和处理及时
- 以完整格式收到的表格可以转换为数字交易，并自动排队以运行
- 可以为可疑标志验证表格，即使表格上可能没有任何缺失或不正确的表格，这些交易可以转发给专家以审查，然后再进行交易处理
要了解有关通过人工智能转化退休服务的机会的更多信息，您可以单击这里，或下载下面的指南。
