人工智能已经为银行带来了可观的收入，其未来的进步有望更大的收益。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）在彭博社的一次采访中强调，AI驱动的解决方案将通过解决关键的运营挑战来重塑金融机构。当今银行业中最紧迫的问题之一是缺乏时间和资源来有效地对客户查询做出有效响应。这是AI高级和数据分析专家的介入的地方。
这样的创新者是 帕维尔·巴尔塔巴夫（Pavel Baltabaev）。他的发展（包括RAG助手，信用风险优化，存款定价模型以及AI驱动的推荐系统）正在彻底改变银行业流程和客户服务。我们与Pavel进行了交谈，以了解他如何制造尖端产品，以及AI驱动的解决方案将影响金融部门的未来。
从数学到数据科学
今天进入科技行业似乎很简单 – 参加课程，赚取证书并申请工作。但是，通过AI驱动的创新来真正塑造未来的需求更多。
帕维尔·巴尔塔巴夫（Pavel Baltabaev）从小就对数学充满热情，并参加了学术比赛。后来，他在俄罗斯顶尖大学之一的高等经济学院（HSE）中就读了统计，机器学习和编程。在那儿，他第一次遇到了数据科学。
经过几次实习，帕维尔（Pavel）加入了一家领先的咨询公司，巩固了他的职业道路，在那里他将技术专长与战略思维结合在一起，通过数据分析来优化银行业务。这种经历加强了他相信AI有可能解决最复杂的挑战的潜力。然后，他着手独立开发和实施AI和分析模型，从而显着提高了银行效率。
通过AI驱动的创新打破障碍
由于其庞大的数据量，严格的安全要求，风险管理需求以及不断推动更好的客户服务，银行业的独特位置将从AI中受益。近年来，AI驱动的产品已成为解决这些挑战的方法。
帕维尔·巴尔塔巴夫（Pavel Baltabaev）是最早认识到这一需求不断增长的人之一。他的AI模型已成功地纳入了全球银行，从而导致了巨大的效率提高。
他的杰出成就之一是基于Openai的Chatgpt为美国主要投资银行的Chatppt开发了AI驱动的破布（检索型的一代）助理。 RAG助理可显着提高员工对关键信息的访问，将任务生产率提高20％，并将用户满意度提高到75％。通过将先进的AI技术与对银行工作流程的深入了解，从而实现了这一成功。
“ RAG系统将机器学习和自然语言处理与大量特定于行业信息的数据库相结合，使AI能够就专业主题提供高度准确的响应。这使银行家可以快速访问基本见解，做出明智的决定并提高客户服务质量，” 帕维尔解释说。
另一个开创性的项目是他的AI驱动存款定价模型，旨在分析客户对利率变化的敏感性。通过研究来自500,000多个商业银行客户的数据，Pavel和他的团队优化了利率支出，从而可节省大量成本。这种AI驱动的模型使银行能够更准确地预测客户行为，并对利率进行数据驱动的调整。
Pavel还开发了一系列基于AI的推荐系统。例如，他的下一个产品对购买模式有助于个人经理推荐量身定制的金融产品，从而大大提高了银行委员会的收入。在最近的一个项目中，他引入了一种用于存款收购的AI模型，该模型的转化率提高了600％，这使得内部销售努力在极其有效。这些AI创新帮助银行为客户提供了最相关的金融产品，从而增强了他们在市场上的竞争优势。
尽管有这些令人印象深刻的结果，帕维尔认为AI对经济的影响仍处于早期阶段。
“虽然AI在金融领域发挥了作用，但其全部经济潜力尚未实现。” 帕维尔反射。 “但是，如果继续进行大规模和快速的优化，我们可能需要考虑实施诸如普遍基本收入之类的政策，以使整个社会可以从技术进步中受益。”
知识共享：可持续增长的关键
教育和知识交流在AI的持续发展和采用中起着至关重要的作用。全球专家正在合作，与下一代专业人士分享见解。
帕维尔·巴尔塔巴夫（Pavel Baltabaev）积极从事教育计划。他在他的家乡为高中生创建了一个夏季数学研讨会，他和他的前同学在那里提供了有关数学的讲座。该计划已经帮助几个学生获得了HSE的数学教师的入学。
“我一直想为我的家乡的学生提供更多的机会，以实现他们未来的教育和职业道路。” 帕维尔分享。
Pavel致力于启发下一代AI专家，为他们提供基本技能，并支持他们的职业发展。据他说，培养一个强大的专业社区对于解决复杂的挑战并推动AI创新前进至关重要。
展望未来，帕维尔（Pavel）计划继续他的战略咨询职业，协助企业实施高级数据分析和AI驱动解决方案。他的长期目标是为美国金融科技行业的发展做出贡献，这可能是通过成立一家初创公司或加入一家大型科技公司的。
“跨行业AI的整合可以提高生产率，提高产品和服务质量，创造新的工作机会，并提高整体竞争力，” 帕维尔国家。 “在未来几十年中，人工智能将在塑造社会经济过程中发挥变革性的作用，我的目标是成为这一进化的最前沿。”
特色图片来源： Rupixen/Unsplash
