项也是对文档进行分析，

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以检查它们是否包含所有要点，或者 它们符合指定的条件。因此，银行可以更快、更少错误地评估客户的贷款或抵押申请，并检查客户提供的文件以及与法规和审计相关的内部文件。检测数据中微小但仍可能严重的差异也是机器学习对风险管理的重大贡献。但机器学习可以检查更多内容。例如，还可以分析所有银行交易，其中可以查找异常情况和各种欺诈迹象。随着互联网和手机银行的推出，交易数量急剧增加，欺诈者的手段范围也在不断扩大。




作者：Patrik Jeřábek，来自 Česká spořitelna 的 Tribe Lead Core 系统机器学习利用银  行必须管理 香港 WhatsApp 号码数据 的大量数据，并为全新服务打开了大门。0年月日 分享在脸书上分享    分享到Twitter提供金融服务意味着管理庞大的数据数据库，不仅包括交易历史记录，还包括与客户账户、与客户的通信以及大量运营数据相关的所有文档。同时，当前的机器学习（Machine Learning - ML）模型可以处理、分析这些数据并生成有用的信息。利用机器学习，银行可以为其客户提供高度个性化的服务，优化其运营，例如更有效地检测欺诈。如今，每家大型银行都有自己的机器学习使用策略，而且他们的绝大多数客户很可能已经遇到过其中一种特定的机器学习应用。







与机器人对话由机器学习提供支持的典型服务是银行客户热线上的智能聊天机器人和语音机器人。捷克银行是我国采用这种机器学习方式的先驱，它是捷克第一家银行，于 0 年底推出了聊天机器人 George。机器学习技术使对话机器人能够更好地了解客户需求并加快处理速度，还提供真正个性化的财务建议。个性化通常是机器学习的问题。基于数据分析，银行可以帮助客户管理个人财务，并根据客户的个人需求和意愿做出更合格的消费和储蓄决策。如果没有数据分析和自动化，向数百万客户提供此类服务将无法解决。更快地处理申请和审核但使用机器学习技术的自动化和数据处理并不是银行参与机器学习的唯一领域。