银行的数据和人工智能
在法兰克福数字金融展上，COVID时代的新兴领导者是对他们迄今为止所做的一切提出质疑，以找出真正有效的方法，以及投资于AI技术可以帮助他们做到这一点的地方
刚进去 银行 必须在快速变化的条件下保持连续性。除了采用简单的通过自动化提高生产力的技术外，高管们还需要对人工智能技术和供应商的具体能力有深入的了解，以决定它们在分布式业务、对现金和传染病的恐惧、极端的贷款需求和抵押贷款拒绝等挑战中可以发挥什么作用。
在数据驱动自动化的同时，信息提供了智能。这就是金融服务部门认识到的采用技术和数字化之间的区别。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步创造了在数据提取、识别实体和理解背景方面更进一步的能力。特别是理解和生成自然语言（NLP）的能力使IT部门首次获得了人类语言的细微差别，使其能够识别可疑的行为或以前未注意到的客户机会。
在法兰克福数字金融展上向AI技术的IT供应商提出7个问题
选择正确的流程来实现数字技术的自动化是至关重要的，它源于对人、流程和内容作为一个整体如何互动的理解。对于法兰克福数字金融，我们评论了6个问题，可以帮助你更好地了解所使用的人工智能技术和人工智能供应商的成熟度水平。
一个让很多人微笑的问题。我们认为这是一个非常好的问题，可以更好地了解公司和支持文化。这样，你就可以直接了解是否有一个讲德语的中央服务和帮助台（第二级），并有足够的响应时间。
许多新的人工智能技术都是在显卡上开发的，没有考虑到旧的基础设施。虽然最低要求通常是可定制的，但这个问题有助于你了解人工智能技术编程时的期望。
流程记录中的规则和条例在操作中容易出错，维护成本高，而且没有端到端自动化（暗处理）的前景。并非所有写着人工智能的地方实际上都是人工智能。让我们向你解释哪些自动化实际上是通过人工智能学习的，哪些组件是基于规则的。这个问题将帮助你了解人工智能软件可以学习什么，以及IT变更请求何时需要手动调整一套规则。
除了认证的安全性和ISO质量，迁移和取消迁移的概念也符合监管要求。通过对与用户、合作伙伴和第三方系统的通信进行加密来保证安全已经很普遍。然而，只有自动报告其服务器可用性的人工智能供应商才能快速回答服务器可用性的问题。
在营销方面，平台是灵活的，有充分的文件记录，具有API能力，适合众多的使用案例和功能领域。他们的核心处理器还没有追求100%的 "开放银行"，这很快就成为一个绊脚石。有经验的供应商告诉我们陷阱和如何克服这些陷阱。即使未来能够通过开放的API在整个组织的系统之间进行实时交流，作为平台银行，你可以尝试通过这个问题了解开箱即用的可能性。
对你将看到的图像要有好奇心。美丽的可视化并不意味着人工智能的长期运作。然而，许多可视化的东西是值得一看的!
答案提供了可能的新方法来理解新常态，不仅是一种要求，而且是取悦客户并同时完成工作的一个机会。
Konfuzio使银行能够做什么？
现在不仅是你的劳动力分散，你的客户也是前所未有的分散。毫不奇怪，你的数据也是散乱的。来自入职文件和账户服务的内容被采集到远程地点的移动设备上，并作为单独的交易而不是作为一个聚合文件流入你的业务流程。你的文件采集过程需要能够无缝地整合到客户参与过程中，而不是在它之外。
贷款申请、融资、通知和账户报表。银行的传统流程是纸张密集型的。检查和人工记录往往需要几天时间，而且不是非常以客户为中心或透明。通过机器学习（ML）和人工智能，融资过程可以智能地自动化。这是因为相关的专业数据是自动从文件中提取的，并在处理程序中可用，无论是自动数据输入，还是通过扫描或智能手机提供以客户为中心的自助服务。当法兰克福的其他人还在为融资申请中恼人的文书工作而苦恼时，您却减轻了后台员工的负担，并在申请过程中为客户提供快速和透明的帮助--也包括补贴贷款、担保和扣押程序或付款流分析。
为了改善你的银行业务流程，让你的客户满意，你不应该去猜测。Konfuzio使您能够获得宝贵的，但往往难以得到的，对您的运营的洞察力，从而实现真正的业务转型。通过一种智能方法，让你从文件中获得更好的数据，实现真正的业务转型。
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