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北京软件和信息服务业协会：2020 金融AI大数据应用白皮书（30页）.pdf

编号：52490

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北京软件和信息服务业协会：2020 金融AI大数据应用白皮书（30页）.pdf

提高劳动生产率，降低运营成本据 PWC 预计，2017 年至 2030 年期间，劳动生产率提高将占到 AI 大数据对国内生产总值贡献的 55%以上。成本控制向来是企业关注的重点。AI 大数据是重要的数字化工具之一，可以降低成本并改进决策制定，提高前台、中间和后台功能的效率。AI 大数据的运用可以帮助金融行业在大数据时代信息过载的情况下，提供智能、科学的解决方案。为维护客户关系，金融机构需要花费大量人力物力成本用于客户信息的收集整理、客户情况的跟踪、回应客户需求等。而在 AI 大数据的帮助下可以通过标准化程序处理客户信息，还可以根据客户情况匹配个性化的解决方案，通过智能机器人，大幅度节约成本、提高效率。同时，提供更加灵活、适应性更强的产品和服务，与公司核心目标更加匹配。具体案例如使用 AI 大数据，可以进行财务管理，动态地匹配目标并优化客户的可用资金。对金融行业而言，目前技术和数据已经有一定基础，客户接受度方面有待提高。拓展金融服务的深度和广度金融业是 AI 大数据技术最容易渗透、影响的领域之一。AI 大数据对金融服务的影响可以分为三个阶段：服务智能化、认知智能化和决策智能化。

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