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伯纳德·麦道夫是有史以来最大的庞氏骗局的幕后策划者。他创建经纪账户并伪造股票交易长达 17 年。他欺骗了 40,000 名投资者并窃取了 190 亿美元。这起巨额欺诈案近 20 年来一直未被发现。这暴露了金融行业风险管理的明显弱点。你能相信吗，人工智能可以更早地防止如此大规模的欺诈行为。它为金融违规行为提供了强大的管理。与传统系统中欺诈检测部门努力分析漏洞不同。人工智能以最少的人为干预运行。它可以分析数据模式并自动高效地解释异常和威胁。

根据 MarketResearch.biz 的调查，2023 年，金融服务市场中的 RCS 数据希腊 人工智能价值为 10.853 亿美元。预计到 2033 年将达到 121.382 亿美元，2024 年至 2033 年预测期内的复合年增长率为 28.1%。本文将重点介绍银行业对话式人工智能的 7 大用例，这些用例正在改变整个行业。

金融领域对话式人工智能的简要概述
对话式人工智能是能够实时理解、处理和响应用户查询的虚拟助手。聊天机器人或对话式人工智能已成为现代银行生态系统不可或缺的一部分。它们改变了客户互动方式并简化了服务交付。但这些聊天机器人的动力是什么呢？

它们的核心是采用自然语言处理 (NLP) 的底层技术设计的。该技术使它们能够预测用户的理解并提供准确且与用户输入相关的输出。对话式聊天机器人能够同时处理多项任务，例如回答常见问题解答和协助复杂的银行交易。

主要特点：
对话式聊天机器人提供个性化的银行体验。它们可以分析用户的行为和偏好。它们通过确保一致的服务交付，提供跨数字平台的无缝集成。24/7 客户支持功能可确保即时帮助，提高客户满意度。此外，强大的安全措施和法规遵从性可保护用户数据和交易。因此，它确保了安全高效的银行体验。