金融領域的人工智能 (AI)是指使用機器學習 (ML)等技術模仿人類智能和決策制定,以增強金融機構分析、管理、投資和保護資金的方式。
人工智能如何為金融服務的未來提供動力?
金融領域的人工智能通過簡化傳統的手動銀行流程并從生成的數據中釋放更深入的洞察力,幫助決定投資的方式和地點,從而實現整個行業的現代化。AI 還通過創建更快的非接觸式交互來改變客戶體驗,這些交互包括實時信用審批以及改進的欺詐保護和網絡安全。
人工智能如何影響金融業?
人工智能是金融機構如何進行風險管理的巨大推動力,包括安全、合規、欺詐、反洗錢 (AML) 和了解你的客戶 (KYC) 準則。將 AI 作為其基礎設施的一部分,銀行、投資公司和保險公司可以使用它來執行實時計算以預測性能、檢測異常支出行為或保持合規性,以及大量其他應用程序。
人工智能在金融服務中有什么好處?
對于金融機構,AI 可以讓組織加速和自動化歷史上需要手動和耗時的任務,例如市場研究。人工智能可以快速分析大量數據以識別趨勢并幫助預測未來表現,讓投資者繪制投資增長圖并評估潛在風險。評估也適用于保險,其中可以收集個人數據并用于確定承保范圍和保費。人工智能還可用于網絡安全目的,特別是識別欺詐交易。通過密切監控購買行為并將其與歷史數據進行比較,人工智能可以標記異常活動,自動提醒機構和客戶實時驗證購買或轉移,并在需要時采取措施解決問題。
對于銀行客戶,AI 和 ML 可以改善整體客戶體驗。在線銀行業務(即非接觸式銀行業務)的興起最大限度地減少了面對面交互的需求,但向虛擬化的轉變可能會產生更多端點漏洞(例如,智能手機、臺式機和移動設備)。人工智能可以自動化許多基本的銀行業務活動,如支付、存款、轉賬和客戶服務請求。AI 還可以處理信用卡和貸款的申請流程,包括接受和拒絕,提供近乎即時的響應。
人工智能在金融領域的挑戰是什么?
雖然大多數機構認為 AI 和 ML 可以改善他們開展業務的方式并賦予他們競爭優勢——根據 Forrester 的一項調查,這一比例為 98%——但大約 80% 到 85% 的 ML 項目由于各種后勤和管理問題或“最后一英里”的問題,表明機構需要 IT 和 AI 網絡專業人員的幫助才能完成 AI 項目。
除了物流之外,金融機構還因為每天使用的敏感信息和個人信息而面臨許多安全和合規法規。任何 AI 解決方案都必須能夠保護這些數據并遵守特定于行業和地區的指導方針——因為金融是一個全球性的問題,涵蓋了大量的公司。
龐大的數據量本身就是一個復雜的挑戰。為了使任何 AI 解決方案有效運行,機構必須將所有數據有序地存儲在管道和孤島中,讓 ML 根據特定的業務目標準確地預測和預測市場。