银行如何利用计算机视觉技术来有效竞争？

计算机视觉是一个术语，用于描述允许计算机复制人类视觉的某些方面并识别或分析对象的技术。

这项技术在监控和智能摄像头应用以及用于保护银行交易的面部识别中变得越来越流行。

随着金融机构越来越多地实现流程自动化，他们正在转向计算机视觉来解决各种问题客户服务问题并提供更高的安全性，同时降低成本。

它使银行能够提高识别客户和批准交易的效率和准确性。

计算机视觉可以赋予银行在市场上的竞争优势。

它将使银行机构能够快速准确地识别其客户，从而减少欺诈活动的机会。

在本文中，我们将探讨金融机构利用计算机视觉技术提高效率的不同方式。

让我们开始吧。

1.提升客户体验

数字银行正变得越来越流行。

因此，银行正在寻找尽可能无缝和安全的客户体验的方法。银行正在转向的一项技术是计算机视觉。

通过使用面部识别，银行可以提供既方便又可靠的安全身份验证过程。他们可以使用计算机视觉快速准确地将客户与其现有记录进行匹配，然后允许他们立即访问他们的帐户。

除了面部识别之外，银行还使用计算机视觉来自动化某些文档处理任务。

例如，银行可以使用计算机视觉来快速扫描和读取表格、文档和合同，从而使他们能够更快、更准确地处理交易。这也有助于减少文书工作，减少实施某些流程所需的时间和资源。

最终，计算机视觉可用于大幅提升客户的银行体验。

借助面部识别和自动文档处理等先进功能，银行可以为客户提供更流畅、更安全的体验。

这不仅可以改善客户体验，还可以帮助银行降低成本并节省时间。

2. 简化 KYC/AML 流程

近年来，银行一直在寻求计算机视觉来帮助简化和简化其了解您的客户 (KYC) 和反洗钱 (AML) 流程。

通过利用面部识别，银行可以快速验证客户的身份，而无需任何手动步骤。

这可确保身份验证是最新且安全的。

计算机视觉用于自动验证身份证件，例如护照、驾驶执照和出生证明。这消除了手动文档检查，显着加快了流程。

此外，通过跨多个渠道监控客户资料，客户资料分析是自动化的。这有助于快速准确地识别趋势和可疑行为。

专业银行是一家位于佛罗里达州的金融机构，利用杠杆Vouched.id的身份验证平台加速他们的 KYC 流程。

Vouched.id 结合了面部识别、文档验证和专有的人工智能决策工具，减少了手动输入的需要，从而显着减少了时间和成本。

它帮助他们启动了变革性的数字入职体验，客户现在只需几分钟即可在线开设个人支票账户，从而节省了大量时间和麻烦。

3.自动化重复性任务

银行可以使用计算机视觉来自动执行耗时、手动和重复的任务，例如数据输入、文档排序和客户细分。

数据输入是经典的自动化任务之一。

当需要从纸质或电子文档输入数据时，银行可以使用计算机视觉快速扫描文档并将相关数据输入系统。

文档排序是另一项可能占用大量时间的任务，但计算机视觉可以帮助减轻负担。

通过自动化流程运行文档并将扫描的内容输入人工智能驱动的系统，银行可以根据预定义的标准快速准确地对文档进行分类。

计算机视觉中另一个可以发挥作用的领域是客户细分。

通过将计算机视觉纳入客户细分流程，银行可以根据客户的需求准确、自动地对客户进行分组。人工智能可以分析客户数据，包括交易记录、人口统计数据和行为模式，以准确地细分客户。

总之，对于希望自动化重复且耗时的任务的银行来说，计算机视觉可以成为一个强大的工具。

4.减少欺诈交易

银行正在转向计算机视觉技术来打击欺诈并自动化客户风险评估流程。

计算机视觉的工作原理是分析客户的图像或视频，然后尝试检测欺诈模式。它可以通过查找与客户过去的交易相比的行为差异来做到这一点。

例如，经常进行大额采购的客户可能会被标记为潜在欺诈者。

使用计算机视觉，银行还可以自动化交易监控。

通过使用计算机视觉算法扫描银行处理的数百万笔交易，系统可以识别并向银行发出任何可疑活动的警报。由于银行目前面临欺诈企图的增加，这种自动欺诈检测变得越来越重要。

计算机视觉还可以帮助银行自动化客户风险评估。

通过使用计算机视觉分析客户的活动，银行可以更好地了解客户的风险状况。

利用计算机视觉使银行能够通过自动化这些流程来获得竞争优势。这有助于降低成本，因为银行不再需要不断地手动审查交易或评估客户风险。

5.实施支付识别

通过使用计算机视觉自动处理支付，银行可以节省传统手动支付验证流程的时间和资源。

这是如何运作的？

银行可以将其系统配置为读取收据、发票或本票等付款文件的扫描图像或视频。系统可以自动验证签名或者阅读文档上的信息并将其与现有数据进行比较。

这有助于银行识别付款是否正确以及付款是否来自真实来源。

它还可用于验证付款人的身份。

这可能涉及面部识别、指纹扫描、语音身份验证或其他技术。该系统还可以检测支付数据中的模式，以快速识别可疑或欺诈交易。

这使得银行能够采取主动措施来保护客户免受欺诈。

除了节省时间和资源之外，计算机视觉驱动的支付识别还为银行带来了好处竞争优势在支付空间。

它有助于最大限度地减少处理时间，同时消除潜在的欺诈行为。这使银行能够赢得客户的信任并提供更高水平的服务。

结论

计算机视觉已经在银行业证明了其价值。

事实证明，采用人工智能技术是提高某些任务的准确性和速度的好方法。银行现在可以通过使用计算机视觉作为自动欺诈检测的手段来获得竞争优势。

它还可以帮助简化客户识别流程，并快速而有效地准确核实文件。此外，银行现在正在超越基础，通过交互式和智能系统来增强用户体验。

然而，大多数计算机视觉技术仍然相当年轻。

因此，对计算机视觉能力的进一步研究有可能获得巨大的回报。例如，对自然语言处理能力的研究可以使银行使用语音识别而不是手动打字。

总体而言，计算机视觉是一项重要且快速发展的技术，对银行业具有潜力。

通过审视当前趋势并研究这些技术的功能，银行可以创造竞争优势并提高效率。