你打电话给hdfc银行呼叫中心。
AI女士回答:Namaskar，欢迎来到HDFC银行。
我的信用卡余额数据。(我的信用卡余额是多少?)
AI女士:您想知道您的信用卡余额，对吗?
你:是的。
在确认您的身份后，AI会向您公布您的卡余额。如果通话中途中断而您重拨，系统会提醒您上次的中断。你想付账单?AI会即时通过短信发送付款链接给你。
现今，银行的客户服务已经从传统的呼叫中心发展到交互式语音录音(IVR)，再到人工智能机器人。而后者正变得越来越聪明。人工智能是具有自然语言技能的新一代人工智能机器人的一部分。他们接受过客户互动的大型数据集的培训，他们全天候工作，他们正在通过机器学习算法快速学习，以识别您和您的银行需求。HDFC银行首席数字官Anjani Rathor说:“今天，有一小部分电话异常复杂，直接接通了人工代理。”
显然，强大的人工智能系统的基础是良好的数据，因此银行业正在准备将来自不同来源的数据整合到一个单一的位置。印度工业信贷投资银行的首席技术官Balaji v.v.说:“银行现在正在创建企业数据湖，用于实时、移动的数据整合、处理和建模。”这不仅可以增强我们的人工智能工具的能力，还可以简化数据管理。”银行已经在使用人工智能来个性化报价、承销信贷、管理风险和进行分析。
虽然人工智能可以帮助银行向现有客户提供个性化服务、预先批准和预先批准的贷款，但向新客户甚至没有银行历史的人提供同样服务的工作正在进行中。这是怎么发生的?Balaji表示:“目前，银行创建了数千种客户资料类别，用于在提供服务时识别具有相似需求的客户群，并根据银行可获得的数据将特定客户分组到特定的客户资料类别中。”接受或拒绝要约为完善系统提供了额外的数据点。HDFC银行的拉瑟表示:“它在不断学习。”他补充说，随着人工智能工具的发展，它们也可能会整合外部数据源。
人工智能还用于贷款决策，算法将银行的传统承销模型与基于信贷数据的智能结合起来，做出决策。Ujjivan小型金融银行首席数字官Sriram Srinivasan表示:“这项技术有助于降低违约风险，使银行能够更明智地发放贷款。”与此同时，一位私人银行家指出，私营部门银行的决策自动化程度已达到50%至60%左右。其余的仍然是基于传统的方法。对风险的警告也受到关注。比方说你通常用信用卡买食物或杂货。有一天晚上，如果系统注意到，比如说，你在深夜刷卡购买黄金，这是你以前没有做过的事情，你会立即接到一个验证电话。
人工智能也在帮助保险公司。例如，人工智能工具使用客户上传的汽车图像来对保险索赔进行一级评估。IBM印度和南亚地区技术首席技术官兼技术销售主管Geeta Gurnani表示:“我们正在与许多保险公司合作，采用情况不错。“就准确性而言，这种人工智能模型的损害索赔效率提高了40%至70%。”
它会影响就业吗?Gurnani表示，就工作要求而言，只有某些平凡的任务会转向人工智能。HDFC银行的拉瑟补充说:“低技能、重复性工作和非常简单的任务将继续发展，由系统、计算机和技术来完成。人会进化成更大的东西。”银行已经开始招聘数据工程师、数据科学家、用户体验设计师等，而这在几年前是不可能的。“任何技术都不会像那样取代人类。但劳动力可能不会相应增加，”一家私人银行的技术主管表示。
人工智能工具也有自己的偏见。它们就像黑盒子，没有人知道机器是如何决定的。Balaji说:“结果的一致性对于建立对人工智能技术的信任和信心至关重要，因为它有助于确保该工具的可靠和准确。”明天，将要求对人工智能模型进行审计。“我们已经推出了一些可以用人工智能解释的产品。这属于人工智能治理的整个领域，这意味着无论你创建什么模型，都可以随时对其稳健性、公平性和可解释性进行审计和调查，”Gurnani说。
人工智能在银行业仍有一段路要走。例如，它们不能实现交易。此外，一个类似ChatGPT的银行工具，可以从互联网上所有可用的东西中学习，将帮助银行更好地了解他们的客户。拉瑟表示:“我们拥有的你的数据越多，相互之间的关系就会变得越亲密。”
印度的银行业正积极探索和应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，以提升效率、改善客户体验和加强风险管理。
虚拟助手和聊天机器人：许多印度银行引入了虚拟助手和聊天机器人来提供实时客户支持和服务。这些机器人通过自然语言处理和机器学习技术，能够理解客户的查询并提供相关的解答和建议。它们可以回答常见问题、处理账户查询、提供产品信息等，提高客户满意度和响应速度。
自动化的流程和操作：印度的银行通过机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）等技术实现了业务流程的自动化和优化。RPA可以自动处理重复性和规则性的任务，如开立账户、数据输入、审核和核对等。这有助于提高工作效率、降低错误率，并减轻人力负担。
风险管理和反欺诈：人工智能在印度银行业的风险管理和反欺诈方面发挥着重要作用。通过分析大数据和实时监测，银行可以使用机器学习和数据挖掘技术来识别潜在的风险和欺诈行为。人工智能可以监测异常交易模式、检测欺诈行为和网络攻击，并提供实时预警和响应。
个性化服务和产品推荐：印度银行利用人工智能技术分析客户的行为和偏好，为客户提供个性化的金融服务和产品推荐。通过机器学习和数据分析，银行可以理解客户的需求，预测其未来需求，并提供相应的定制化建议和产品。
数字身份认证：印度政府推出的Aadhaar卡是基于生物识别和数字身份认证的身份证明卡。银行可以利用Aadhaar卡的技术，通过指纹或虹膜扫描进行客户身份验证，加强交易的安全性和防范欺诈行为。
数据分析和预测：印度银行利用人工智能技术进行大数据分析和预测。通过机器学习算法和数据挖掘技术，银行可以分析大规模数据，识别趋势和模式，并预测市场走向、客户行为和风险状况。这些预测有助于银行做出更准确的业务决策，优化投资组合，提高风险管理能力，并为客户提供更好的理财建议。
客户关系管理：人工智能技术在印度银行的客户关系管理方面也发挥着重要作用。通过分析客户的交易数据、社交媒体活动和其他行为信息，银行可以了解客户的需求和喜好，实现更个性化的客户关怀和服务。这有助于提高客户满意度、增加客户忠诚度，并增强客户与银行之间的互动和信任。
人力资源管理：人工智能技术在印度银行业的人力资源管理方面也得到广泛应用。银行可以利用人工智能技术来筛选和招聘候选人，分析员工的绩效和培训需求，并提供个性化的职业发展计划。此外，人工智能还可以帮助银行预测员工离职风险，提前采取措施留住关键人才。
金融教育和咨询：印度银行利用人工智能技术提供金融教育和咨询服务。通过智能助手和虚拟顾问，银行可以向客户提供有关理财、投资、保险等方面的知识和建议。这有助于提高公众对金融知识的普及程度，并帮助客户做出更明智的金融决策。
总体而言，印度的银行业正在积极采用人工智能技术，以提升效率、改善客户体验、加强风险管理和实现业务创新。尽管在人工智能应用的过程中还存在挑战，如数据隐私和安全性、算法的透明性和可解释性，但印度的银行业已经认识到人工智能的巨大潜力，并在不断探索和应用中取得进展。