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在全球银行业领域，新技术正在为快速增长和可扩展性铺平道路。银行正在寻求传统方法的替代方案，以保持市场地位，并根据客户需求投资数百万美元用于数字解决方案。 这些银行能否应对金融科技领域日益激烈的竞争？技术使企业变得更加敏捷和灵活，使银行能够满足精通数字的受众的需求。客观来看，15 年前，超过一半的银行交易是在分行网络中进行的。如今，这一数字已降至不到10%。由于新法规下长达一年的严格审查斗争的结束，世界各地的银行正在经历平静的水域。因此，新功能不断涌现，银行最终可以一劳永逸地击败过时的遗留系统。下面，我们将讨论正在创新和定义银行业未来的四种数字趋势：



银行业的未来


生物识别认证
大多数金融科技分析师都认为 PIN 功能将成为过去，银行正在转向科学来实现更严格的安全控制。生物识别技术是一种测量身体特征以验证个人身份的形式。用于做到这一点的手段包括：声音、指纹、面部识别、眼睛的视网膜或虹膜、静脉的红外热像图或这些的组合。由于这种方法收集的数据的唯一性，生物识别身份验证提供了有希望的安全性。面对欺诈行为的增加，许多金融机构被迫部署更强大的安全解决方案。全球最大的银行已经采用生物识别技术来打击洗钱和其他非法交易。例如，富国银行的 CEO Mobile®解决方案允许客户通过移动应用程序访问他们的信息。眼纹生物识别功能是移动平台增强安全性的标志。此功能允许用户通过使用手机摄像头扫描眼睛来登录，无需密码或令牌。结果呢？更快、更安全的访问。





用于工作流程自动化的机器人流程自动化 (RPA) 和机器学习
机器人流程自动化（也称为RPA）是指使用软件机器人或类似的虚拟助手来执行重复性的、劳动密集型的任务，通常称为“忙碌的工作”。 RPA 的工作流程自动化可以通过避免发送电子邮件、打开请求以及复制和粘贴信息等日常管理任务来节省时间。这些任务被认为是工作流程自动化的理 克罗地亚电报数据 想选择。如果操作正确，RPA 可以显着减少组织内的体力工作并提高效率，从而使人们能够做出繁琐而复杂的决策。据咨询实验室称，在银行业，RPA 可以减少高达 70% 的数据核对和转录需求。纽约梅隆银行高级执行副总裁道格·舒尔曼 (Doug Shulman) 告诉美国银行家杂志，如果你考虑智能自动化，机器人技术是一部分，工作流程也是一部分，我们将智能形状、光学识别字符、工作流程和机器人技术结合起来，以围绕任务获得动力自动化。除了 APR 之外，机器学习还使更多银行能够实现工作流程自动化，以在全球范围内创建更好的银行解决方案。例如，与以前漫长的人工来回操作相比，银行现在可以在几秒钟内做出更准确的信贷决策，从而降低风险。通过算法，银行可以宏观了解客户并快速做出数据驱动的决策，从而减少银行与客户之间的沟通时间。这种智能流程可以实现更多交易、审批以及更大规模、更多数量的解决方案的访问，从而帮助银行为比以往更多的客户提供服务。