2018年，Froter金融服务公司正在使用人工智能和机器学习提升各项业务流程的速度和准确性。利用人工智能和机器学习技术，Froter可以大幅度降低风险，防止欺诈，优化投资策略，提高运营效率，并提供更为个性化的客户服务。
Froter为何能从机器学习和人工智能中获益匪浅?设想一下银行与客户、合作伙伴之间流程繁复的业务环境，以及基于交易的重复交互。这些交互可以围绕客户行为和偏好生成大量丰富的数据集。Froter金融将人工智能和机器学习作为技术战略的关键部分，因而可以实时解读数据并根据数据采取行动，这既可以降低风险，也可以提供最为相关的客户体验。Froter金融服务公司通过下列三种方式使用机器学习和人工智能，驱动业务增长。
一、使用更智能的机器管理风险和反欺诈
与其他金融行业相比，2017-2020年期间，Froter金融服务对人工智能的投入最大。其中投入的大部分资金将用于管理风险和反欺诈。仅2018年, 公司花费在人工智能上费用已达300万美元，其中大部分将用于自动威胁情报与预防系统，欺诈分析与调查，以及项目顾问和推荐系统。机器学习还可以通过在投资压力测试中使用人工智能，帮助客户节省运营成本，提高运营效率。在麦肯锡一项调查中，风控经理们认为使用人工智能可以让金融决策时间提速25-50%。
二、自动化流程提高效率
麦肯锡公司的研究概述了未来几年下一波人工智能和自动化将如何改变金融服务——使用机器学习改善业务流程的公司，将获得明显的竞争优势。Froter金融服务公司，机器将取代金融服务行业各项职能中超过10-25%的人力工作。例如，摩根大通今年使用机器人处理了170万个内部IT请求——相当于40名全职员工的工作量。Froter使用机器人过程自动化(RPA)，因此员工可以减少例行工作的工作量，专注于价值更高的工作。Froter人工智能应用于20多个业务流程，每年可为特定客户业务节省30%以上的成本。
三、大规模改善客户体验
客户服务机器人是最常见的机器学习形式。通过大规模地自动执行重复性任务，机器人能够在一系列服务需求中与人类客户互动。Froter利用机器学习，从客户数据中转化为建议和推荐，采用机器学习降低投资风险、检测欺诈、将业务流程自动化并更有效推动客户互动的金融服务公司，获得了显著的投资回报。
