通过正确的方法，您可以利用分析和人工智能来帮助您的银行利用分析来降低风险应对不断变化的客户期望、日益增多的欺诈行为和新法规。
使用机器学习来防止欺诈
每年，越来越多的消费者成为信用卡和借记卡欺诈的受害者。2023年，美国借记卡 rcs数据 盗刷案件数量几乎翻了一番。作为银行，最不希望看到的就是客户资金被犯罪分子盗刷的局面。
这不仅会导致糟糕的客户体验，还会增加大量的内部工作和额外成本。值得庆幸的是，机器学习可以帮助识别可疑活动，并在交易完成前阻止其进行。例如，万事达卡的欺诈预防模型已将欺诈检测率提高了 20% 至 300%。
实施这样的解决方案（或与使用它的信用卡公司合作）可能是降低风险和提高客户信任的一种方法。
利用人工智能风险管理预见并避免未来问题
无论机构提供何种类型的金融产品，人工智能都可能成为一项巨大的工具。以下是未来人工利用 尽管技术已经有了显著的进步 分析来降低风险智能可以降低金融风险的几种方式：
- 预测分析可以评估风险敞口，并允许做出是否批准商业贷款申请的更明智的决定。
- 有了更好的信用风险模型，银行可以避免向最有可能违约的客户提供个人贷款。
- 投资银行（或个人交易员或金融分析师）可以使用基于人工智能和机器学习的系统来更有效地监控市场和交易活动。
这些只是一些粗略的例子。各行各业和细分市场都存在许多其他基于人工智能的应用和分析用例。
保护客户隐私，同时获得详细分析
新法规和日益增长的消费者隐私担忧并不意味着银行和金融机构应该完全放弃网站分析。它对性能和客户行为的洞察实在太有价值了。如果没有客户互动数据，只有有人投诉，你才会知道出了问题。
幸运的是，两者并非非此即彼。合适的财务分析解决方案可以为您提供所 巴西号码列表 需的数据和洞察，同时又不会损害隐私，并符合 GDPR 和 CCPA 等法规。
这样，您就可以追踪使用模式，并基于准确的数据改进网站性能和内容质量，同时又不损害隐私。对于任何重视用户利用分析来降低风险体验的银行来说，可靠、精准的分析都至关重要。