印度银行业AI/ML应用现状 - 印度银行正越来越多地在核心业务中应用人工智能和机器学习 包括信贷评估、提升客户体验、开发新产品和资金管理[1] - 银行高管表示AI/ML的应用场景广泛 例如DCB银行将其应用于多个接触点 包括机器人、电子邮件、语音交互、风险缓解和产品修改[1] 具体应用案例与功能 - DCB银行利用语音触觉和AI技术分析客户查询的解决质量 交互质量高到难以区分是否为真人 并设有自我纠正机制[2] - AI/ML被用于客户体验、产品创建、风险缓解（识别傀儡账户）等多个领域 应用可能性被描述为“无穷无尽”[2] - 印度国家银行正大量使用AI开发其Yono 2.0移动应用版本 旨在实现应用的超个性化以进行欺诈风险管理 并计划在未来2-3年开发更多用例[3] - AI可部署于从贷款到资金管理等多个类别[3] - 政府支持的基础设施融资机构NaBFID使用AI评估贷款提案和监控项目[4] - 在基础设施领域 每个项目需求不同 因此从监控角度看 建立数据和AI系统至关重要[5] - NaBFID计划在今年IT实施过程中设立专门的AI垂直部门 旨在捕获从项目发起、信贷监控开始的整个项目生命周期[6] - 微型金融机构正大量使用AI来预估潜在的拖欠率和催收趋势[6] 行业趋势与调查数据 - 近期EY印度企业资金管理调查显示 印度企业的资金管理团队将自动化列为投资首选[7] - 基于85位资金管理负责人的反馈 调查表明印度资金管理部门正超越其在现金和风险管理中的传统角色 开始投资于AI驱动的转型、人才技能提升和共享服务 为2030年的资金管理做准备[7] - 总体而言 82%的机构正在计划或积极推进AI的采用[8] - 外汇风险、贸易金融和异常检测等用例正获得关注[8] - 经济波动、监管变化和快速数字化正迫使资金管理团队以更少资源做更多事情 即在保持控制的同时实现自动化 在促进增长的同时管理风险 并提供预测性的实时洞察以支持战略决策[9] - 报告洞察显示资金管理正向数字化智能方向重大转变 多数机构正计划或在现金预测、贸易金融、风险管理和重塑运营模式等领域部署AI解决方案[9] - 面向未来的资金管理将超越流动性和合规管理 转向预测风险、规划资本配置和保障组织韧性[9]