金融价值网在美国运通（American Express）上，许多决定都是由AI驱动的算法决定的。这包括检测欺诈性交易，确定新客户的信用额度，发出正确的营销信息，改善客户互动等等。
实际上，Amex现在鼓励大多数员工获得一些数据分析功能。印度企业数字与分析主管兼美国运通公司全球商业与商户数据科学副总裁Jayatu Sen Chaudhury解释了原因。
问：您正在探索AI / ML的用例是什么？合并AI / ML时面临的主要挑战是什么？如何解决？
关A：不同业务部门在整个公司范围内利用AI和ML来交付我们以数字时代而闻名的卓越品牌体验。
相关新闻“ Flipkart稍后付款”现已在PhonePe上提供MoneyTap在B轮融资中筹集了50亿卢比Naspers首席执行官解释了为什么该公司希望支持印度初创公司其中的一些例子包括信用与欺诈风险，我们使用先进的人工智能技术算法来检测销售点的欺诈性付款交易并确定新客户的信用额度。此外，我们的企业数字和分析业务部门使用AI在适当的时间通过多个数字渠道向当前和潜在的卡会员传递正确的营销信息。它可以帮助我们确保与需求产生和客户获取相关。对于我们的服务团队，我们使用AI来帮助我们分析，理解和改善客户与我们的客户服务专员的互动。坦白地说，数据分析是我们公司的DNA，这使我们更容易采用人工智能。高级领导层也非常支持我们对AI的使用，并鼓励在整个企业范围内采用AI。
问：将数据分析功能交给那些可以带来最大价值的人有多重要？
A：这是非常重要的。在美国运通公司，我们有一种文化，我们不断增强能力并鼓励员工学习和采用最新的数据分析功能。我们举办讲师指导的培训和自学课程，派遣员工参加相关会议，甚至还提供播客，在该播客中为听众剖析特定的数据分析用例。
我们一直是一个数据驱动的组织；但是现在我们看到没有传统分析背景的员工开始好奇并接受新的数据分析方法的培训。
问：您如何看待Google Analytics（分析）在金融服务领域的未来？您认为它会成为真正的商业学科吗？您对此有何看法？
金融业已经发生了大量的分析工作。尽管早期的工作更多地依赖于从现有模式中获取见解，但现在的重点已转向使用分析进行预测。此外，由于缺乏更好的术语，我们将继续看到数据科学家与“业务方面”的数据科学家携手合作，共同解决问题并取得理想的业务成果。商业与科学的结合对于产生理想的最终结果至关重要。
