客户之间的关系。这些工具通过简单任务的自动化，优化了客户问题的解决，同时创建了更完整的用户资料。此外，客户可以通过多种渠道与聊天机器人或虚拟助手进行互动，无论是书面还是口头形式，这都可以提高他们的满意度，降低成本，在某些情况下还可以提高销售额。
领域，负责监督金融机构与
每一步的旅程。从开户到开始使用银行的应用程序或联系呼叫中心。对于金融机构来说，了解客户的旅程至关重要，以便分析他们的行为，了解他们的偏好，确定下一步的最佳行动并提供超个性化的体验。
机器学习等新技术使得识别和分类客户、分析 购买电话营销线索 他们的行为并提供量身定制的解决方案成为可能。在这方面，第二支付服务指令 (PSD2) 旨在提高欧洲支付市场的竞争、创新和透明度。由于支付服务提供商感受到加强客户身份验证系统的压力，他们正在实施生物识别身份验证等技术，这可能会与隐私问题相冲突。
资产管理
人工智能的新技术应用极大地
法完成的复杂而密集的任务
变完成。然而，去年只有 10% 的资产管
我们工作的办公地点或设施。
无论如何，劳动力
息，例如大数据、人工智能 (AI) 或云计算。
例如，Salesforce 可产品中融入了多种创新。不同的产品
。他们是我们从媒体和现实中被称感染人 融入年龄响应设计 数的曲线开始趋于平坦。
其目标是双重的：一
理公司将这项新技术纳入其业务。银行受益于人工智能和机器学习在数据分析中的应用，这意市场预测和更高的利润率。从这个意义上讲，机器学习还可用于分析势、识别机会并允许实体捕捉非线性、进行估算并查看投资组合 ga 列表 中。
