人工智能的文章和报告客户服务

金融行业是人工智能的早期采用者。在交易中使用算法，以及多数大型金融公司已经拥有软件开发团队的事实，可能有助于该行业向数据科学和人工智能应用的转变。

机器学习在金融领域有着广泛的应用，从文档数字化到文档搜索，从聊天机器人到欺诈检测。然而，保险领域将以几种独特的方式受益于人工智能和机器学习应用。他们可以帮助保险公司应对处于保险业前沿的挑战:吸引并满足千禧一代客户的需求。

近年来，银行似乎有一种紧迫感，要走向数字化，拓展新的沟通渠道。十年后，实体的实体银行可能不再是大多数客户的首选。为了吸引年轻的千禧一代客户，银行似乎意识到有必要了解他们的偏好，并以他们希望交流的方式与他们互动。

随着聊天机器人和简单会话接口的流行，银行、金融和保险行业对其他自然语言处理(NLP)功能的兴趣也越来越浓厚。

集简介:在新闻很多AI的是CMOS或营销人在谈论什么公司可以在某种程度上确实是抱负做。他们正在谈论他们能做什么，但在现实中，事情，他们正在谈论的能力不会被解锁也许一年或更长时间。这些都是技术路线图上刚刚的事情，但人们谈论他们就像他们现在存在。

随着越来越多的公司发现文本数据的用途，自然语言处理(NLP)的应用越来越多。这包括拥有大量索赔数据和客户支持票的保险公司。

银行和投资机构通常有大型研究团队，负责调查和监控可能影响金融交易市场的事件。投资研究是这些公司的一项业务功能，也是分析师、股票经理、投资者和交易员所需要的基本部分。

面部识别软件正逐渐成为主流，消费者可以通过面部识别来解锁智能手机。自本世纪初机器学习成为商界的热门话题以来，银行业一直走在企业采用人工智能的前沿;因此，面部识别技术开始进入银行业是有道理的。