如何保護客戶而不讓體驗受到損害？

在過去的幾年里，人工智能和機器學習已經推動了幾乎所有行業的重大變革。通過利用這項技術，企業可以利用大量數據來推動智能決策，并創造新的、創新的服務來改善客戶體驗。銀行業尤其受益于人工智能和機器學習，尤其是在打擊欺詐方面，這是一個持續不斷、不斷變化的威脅，銀行需要保持警惕。

與此同時，人工智能和機器學習技術也確保安全基礎設施不會損害客戶體驗。例如，消費者希望保持安全，而不必處理不必要的誤報或被阻止的交易。客戶旅程中的任何摩擦都可能導致挫折感，迫使客戶尋求企業的競爭對手的服務。

在這里將探討銀行可以利用人工智能和機器學習來確保客戶安全。同時保持卓越客戶體驗的不同方式。

數據分析和威脅檢測

人工智能和機器學習算法的主要優勢之一是它們能夠實時處理大量數據。目前使用的算法考慮了數百個因素，例如使用的設備、交易歷史、客戶位置和其他場景的數據，以建立每個交易的詳細圖像，并在用戶和組織的場景中分析該交易的風險。

因此，這種基于風險的方法能夠檢測大量結構化和非結構化數據中的復雜模式，從而使得人工智能驅動的工具在檢測新出現的安全威脅方面比人類快得多，因為來自異常來源的流量激增，或可能需要其他身份驗證的可疑交易。

例如，如果客戶要從公認的設備和位置檢查其銀行余額，則只需通過基本的身份驗證要求即可訪問其帳戶，例如輸入PIN。對于不在正常行為范圍內的高風險活動，例如在新位置的交易量異常大，將需要額外的身份驗證，例如指紋或面部識別。

此外，由于人工智能和機器學習算法能夠分析更大的數據點，實體之間的聯系以及欺詐模式，因此可以顯著降低誤報率。這意味著更少的客戶將因欺詐問題而被虛假拒絕，從而最大程度地減少了與分配人員查看標記的交易相關的人工和時間成本。

因此，通過使用人工智能，銀行可以實時分析來自多個不同數據源和渠道的大量信息，從而使銀行幾乎可以即時做出重要的安全決策并防止欺詐，而不會影響客戶體驗。

身份驗證

銀行如何使用人工智能來增強安全性和客戶體驗的另一個示例是身份驗證。

銀行長期以來一直依靠傳統的手動方法來驗證客戶的身份，例如要求客戶使用其ID進入分支機構。隨著數字銀行業務的蓬勃發展以及數據泄露在網絡上暴露出更多的個人信息，在不影響客戶體驗的情況下安全地識別用戶變得越來越具有挑戰性。

通過將傳統的身份驗證方法與人工智能和機器學習技術相結合，銀行可以實現廣泛的、基于場景的身份驗證，防止身份欺詐，并允許客戶開設銀行賬戶或取出新產品而無需進入分支機構。這包括許多檢查，例如ID文檔捕獲、交叉引用生物特征數據（例如帶有ID的自拍照），設備位置、實時帳戶檢查等等。

展望未來

顯然，人工智能和機器學習的進步對于增強消費者的安全性，啟用新服務和增強用戶體驗起到了重要作用。但是人們還知道，僅憑人工智能和機器學習不足以阻止現在或將來對銀行業的網絡攻擊。

網絡罪犯一直在尋找可以利用的新漏洞，這些漏洞將使他們獲得最大的投資回報。看到在線和移動渠道的攻擊都在增加，也就不足為奇了，特別是隨著遠程銀行業務的普及。

銀行和金融機構在開辟新渠道或提供新產品時應特別保持警惕，因為安全性從一開始就是內置的，而不是事后才考慮的事情。
責任編輯：tzh