AI文章和报告过程自动化

机器人自动化（RPA）是一个基于规则的软件解决方案，重复的任务自动化，没有任何自我学习的能力。这是不是天生的人工智能。RPA厂商现在提供AI-工具作为附加到他们的自动化平台。这包括在银行，其中一些形式的AI，比如计算机视觉和自然语言处理，是自动化工作流程的一部分RPA应用。

我们的研究表明，用于风险相关银行功能的人工智能应用程序比其他业务领域的应用程序要多得多。欺诈和网络安全、合规、贷款和借贷以及风险管理总共占银行业AI供应商产品的56%，如下图所示:

在银行领域，监管机构建立和监督遵守规则，银行和其他金融机构需要遵循。为企业认真遵守，因为不遵守有可能导致大笔罚款或在极端情况下，银行牌照的甚至丧失这些法规遵从是很重要的。

石油和天然气公司面临着许多与大型银行相同的挑战，并建立保险公司，当涉及到通过他们的文件积压搜索。他们希望使用存储在这些文件中的数据，以做出往哪钻，并确定它们是否是符合法律和法规的决定。

最近在企业中进行的许多人工智能和自动化的讨论涉及到的东西，在大多数情况下，实际上根本不是人工智能:机器人过程自动化，或RPA。

我们全部门的研究表明，自然语言处理（NLP）是较常见的AI在今天银行AI用例方法之一。情绪分析是NLP的能力其中涉及确定开放式的自然语言文本（其可以从音频转录）的片段是否为正，负或中性向正在讨论的主题。

生命科学公司可能会开始进一步与AI在他们的工作流程，在未来几年的实验，但他们面临着AI收养挑战，因为严格的规定。机器学习有一个“黑盒子”的问题，这意味着它在很多情况下是不可能知道的机器学习算法是如何来的结论。

保险企业在未来十年中保持竞争力，客户的数据是至关重要的。保险公司目前在政策协议，应用程序和索赔表格的形式对过去的数据的积压和现有客户。他们还收集了数百万的图像显示车损，财产损失和人身伤害。