ML 是金融科技领域最主要的 AI 技术之一，因为它能够准确处理大量数据。它被广泛应用于信用评分和风险评估，因为它可以更准确地评估客户的信用度。因此，金融科技公司的违约率有所下降，贷款决策也更加合理。
此外，机器学习在欺诈检测和预防方面至关重要。它可以实时检测欺诈活动，从而减少财务损失。
另一个令人兴奋的应用是个性化推荐。因此，通过 rcs 数据奥地利 收集客户信息，金融科技公司可以提供定制产品。根据 Cornerstone Advisors 的 2024 年报告，2019 年只有 2% 的银行采用了 ML，而这一数字在 2024 年上升到 16%。
自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 为聊天机器人和全天候虚拟助手提供支持。因此，客户疑问可以得到更快的解决。这提高了整体客户满意度。
NLP 还支持情绪分析，帮助金融科技公司判断市场情绪并做出明智的投资决策。通过分析客户反馈，公司可以增强风险管理策略。此外，NLP 还有助于合规和监管分析，实现流程自动化并降低成本，同时确保更快的监管报告。
Nvidia 报告称，47% 的金融服务机构使用 NLP，显然这项技术至关重要。
计算机视觉
在金融科技领域，计算机视觉有助于验证身份。该系统采用生物识别技术来提高安全性，因为它可以减少假冒用户绕过系统的机会。KYC （了解您的客户）流程是最适合这项技术的流程之一。