金融领域的人工智能 (AI)是指使用机器学习 (ML)等技术模仿人类智能和决策制定,以增强金融机构分析、管理、投资和保护资金的方式。
人工智能如何为金融服务的未来提供动力?
金融领域的人工智能通过简化传统的手动银行流程并从生成的数据中释放更深入的洞察力,帮助决定投资的方式和地点,从而实现整个行业的现代化。AI 还通过创建更快的非接触式交互来改变客户体验,这些交互包括实时信用审批以及改进的欺诈保护和网络安全。
人工智能如何影响金融业?
人工智能是金融机构如何进行风险管理的巨大推动力,包括安全、合规、欺诈、反洗钱 (AML) 和了解你的客户 (KYC) 准则。将 AI 作为其基础设施的一部分,银行、投资公司和保险公司可以使用它来执行实时计算以预测性能、检测异常支出行为或保持合规性,以及大量其他应用程序。
人工智能在金融服务中有什么好处?
对于金融机构,AI 可以让组织加速和自动化历史上需要手动和耗时的任务,例如市场研究。人工智能可以快速分析大量数据以识别趋势并帮助预测未来表现,让投资者绘制投资增长图并评估潜在风险。评估也适用于保险,其中可以收集个人数据并用于确定承保范围和保费。人工智能还可用于网络安全目的,特别是识别欺诈交易。通过密切监控购买行为并将其与历史数据进行比较,人工智能可以标记异常活动,自动提醒机构和客户实时验证购买或转移,并在需要时采取措施解决问题。
对于银行客户,AI 和 ML 可以改善整体客户体验。在线银行业务(即非接触式银行业务)的兴起最大限度地减少了面对面交互的需求,但向虚拟化的转变可能会产生更多端点漏洞(例如,智能手机、台式机和移动设备)。人工智能可以自动化许多基本的银行业务活动,如支付、存款、转账和客户服务请求。AI 还可以处理信用卡和贷款的申请流程,包括接受和拒绝,提供近乎即时的响应。
人工智能在金融领域的挑战是什么?
虽然大多数机构认为 AI 和 ML 可以改善他们开展业务的方式并赋予他们竞争优势——根据 Forrester 的一项调查,这一比例为 98%——但大约 80% 到 85% 的 ML 项目由于各种后勤和管理问题或“最后一英里”的问题,表明机构需要 IT 和 AI 网络专业人员的帮助才能完成 AI 项目。
除了物流之外,金融机构还因为每天使用的敏感信息和个人信息而面临许多安全和合规法规。任何 AI 解决方案都必须能够保护这些数据并遵守特定于行业和地区的指导方针——因为金融是一个全球性的问题,涵盖了大量的公司。
庞大的数据量本身就是一个复杂的挑战。为了使任何 AI 解决方案有效运行,机构必须将所有数据有序地存储在管道和孤岛中,让 ML 根据特定的业务目标准确地预测和预测市场。