Jadual Kandungan
Chatbots dalam Perkhidmatan Kewangan
1 Menyediakan Sokongan Pelanggan
2. Memberi nasihat pelaburan
3. Cegah Transaksi Penipuan
4. Simpan kira dan Perakaunan
5. Pembayaran
Rumah Peranti teknologi AI Bincangkan aplikasi chatbots dalam bidang kewangan

Bincangkan aplikasi chatbots dalam bidang kewangan

Apr 24, 2024 pm 05:34 PM
AI chatbot perkhidmatan kewangan

Bincangkan aplikasi chatbots dalam bidang kewangan

Daripada berinteraksi dengan pelanggan hingga mengawasi pembayaran dan transaksi, chatbots membawa pengurusan kewangan ke peringkat seterusnya.

Walaupun pembangunan kecerdasan buatan telah terbukti bermanfaat dalam banyak bidang, aplikasi kecerdasan buatan berprestasi tinggi masih akan mengambil sedikit masa untuk dicapai. Penggunaan kecerdasan buatan telah terbukti memberi manfaat dalam banyak bidang. Satu bidang tersebut ialah berurusan dengan interaksi manusia. Chatbots yang mensimulasikan kognisi dan komunikasi manusia semakin digunakan untuk tujuan ini dalam banyak industri. Penggunaan chatbots dalam perkhidmatan kewangan adalah wajar memandangkan chatbots telah terbukti berjaya dan berguna dalam perkhidmatan kewangan.

Chatbots dalam Perkhidmatan Kewangan

Berikut ialah lima fungsi yang dilakukan oleh bot dalam pengurusan kewangan dan institusi perbankan:

1 Menyediakan Sokongan Pelanggan

Aplikasi bot yang paling biasa dalam bidang kewangan atau mana-mana bidang yang berkaitan ialah sokongan pelanggan dan. penyertaan. Chatbots telah menjadi sebahagian daripada banyak program pengurusan perhubungan pelanggan perusahaan (CRM), termasuk bank, Apple Bank dan Capital One Bank, yang merupakan sebahagian daripada banyak institusi kewangan yang menggunakan chatbots untuk berinteraksi dengan pelanggan. Menggunakan chatbots untuk perkhidmatan pelanggan memastikan komunikasi pelanggan menerima respons tepat pada masanya tanpa mengira masa dalam hari. Chatbots juga boleh dengan cepat mengakses sejumlah besar maklumat untuk menyediakan penyelesaian yang tepat kepada isu pelanggan. Pilihan ini tidak perlu difikirkan kerana chatbots sedemikian secara keseluruhannya lebih menjimatkan kos berbanding perkhidmatan pelanggan biasa.

2. Memberi nasihat pelaburan

Jika anda seorang profesional perkhidmatan kewangan, anda tidak asing dengan konsep "penasihat robo", aplikasi chatbot kecerdasan buatan yang memberikan nasihat pelaburan kepada pelabur tanpa campur tangan manusia . Ia mengumpul maklumat daripada pengguna dengan cara yang diperibadikan, interaktif dan memanfaatkan pangkalan data maklumatnya yang sentiasa berkembang untuk memberikan nasihat pelaburan yang sangat relevan. Sesetengah penasihat robo juga boleh melaburkan aset pengguna bagi pihak mereka. Walaupun aplikasi AI belum cukup dibangunkan untuk memberikan nasihat yang bebas dan tepat sepenuhnya, idea bahawa ia akhirnya akan menjadi mungkin bukanlah sesuatu yang mudah dibuat.

3. Cegah Transaksi Penipuan

Orang ramai boleh mengesan penipuan dengan mengesan trend dan anomali dalam tingkah laku umum. Kecerdasan buatan yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin untuk mengesan anomali dalam corak tingkah laku dan statistik yang tidak dapat dikesan oleh manusia. Aplikasi ini menjadi semakin biasa, dan sesetengah daripada kita mungkin telah melihatnya dalam tindakan, walaupun dalam bentuk yang sangat asas. Di samping itu, pemberitahuan diterima secara automatik daripada bank apabila log masuk ke portal perbankan dalam talian atau apabila corak perbelanjaan seseorang menyimpang daripada biasa. Ini ialah bentuk bot yang bertindak balas secara automatik kepada acara tertentu, seperti mengakses portal perbankan dalam talian daripada peranti baharu.

4. Simpan kira dan Perakaunan

Dalam perkhidmatan kewangan, simpan kira dan perakaunan adalah aspek penting. Kedua-dua fungsi ini, walaupun penting, boleh memakan masa dan kelihatan rutin. Tambahan pula, mereka perlu dilakukan dengan tahap ketepatan yang sangat tinggi, jika tidak, ia boleh membawa kepada akibat yang sangat serius. Kebolehpercayaan dan kuasa pengkomputeran canggih robot AI boleh membantu institusi perkhidmatan kewangan dan individu melaksanakan fungsi ini.

5. Pembayaran

PayPal telah bereksperimen dengan konsep menggunakan chatbots untuk melakukan pembayaran peer-to-peer (P2P), membolehkan pengguna membayar melalui mesej sembang. Aplikasi ini menjadikan pembayaran lebih mudah untuk pengguna. Satu lagi aplikasi kecerdasan buatan dalam pembayaran ialah alat pengecaman pertuturan. Aplikasi ini membolehkan pengguna membuat pembayaran menggunakan arahan suara dalam bahasa harian.

Menggunakan chatbots dalam perkhidmatan kewangan hanyalah permulaan kepada seluruh dunia inovasi yang boleh merevolusikan industri. Dengan pelaburan dan pembangunan yang berterusan, AI bukan sahaja dapat meningkatkan operasi harian institusi kewangan, tetapi juga membantu membangun dan melaksanakan strategi jangka panjang.

Atas ialah kandungan terperinci Bincangkan aplikasi chatbots dalam bidang kewangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles