人工智能如何改变金融领域的五种方式
人工智能、机器学习和深度神经网络正在彻底改变商业模式，并挑战金融行业的传统理念。
不可否认的是，人工智能正在以多种方式潜移默化地影响我们的生活。这项技术已经推动了许多日常活动，从促进工作效率到自动调节温控设备，很多时候人们甚至未曾察觉。根据Gartner的调查，到2020年，40%的主要企业将实施人工智能解决方案，而超过一半的现有企业也会加倍使用这些技术。尽管这一预测是在疫情前提出的，但即使在AI迅速发展的今天，这一趋势依然显著。
在某些行业中，人工智能、机器学习和深度神经网络的应用尤为广泛，金融行业便是其中之一。这些新技术正在重新定义商业运作并挑战传统的行业价值。
在咨询和支持服务方面，像EC-MSP这样的IT公司正有效利用人工智能解决方案，帮助企业最大化技术的潜力并优化其流程。
风险管理
人工智能在风险管理中发挥着至关重要的作用，因为在金融领域，时间就是金钱。通过算法分析历史案例，可以识别潜在问题，这依赖于机器学习来构建精准模型，使金融专业人员能够跟踪特定趋势并察觉可能的风险。这些模型还能够提供更可靠的信息，以供未来的分析使用。
利用机器学习进行风险管理能够在更短时间内处理海量数据，包括结构化和非结构化数据，这一切都可以通过认知计算实现。否则，团队将不得不花费大量时间来完成这些工作。
例如，位于马萨诸塞州的Kensho公司，主要为大型金融机构提供数据分析和机器智能服务。他们的解决方案结合了云计算和自然语言处理，以便用易懂的方式提供复杂分析。
预防欺诈
随着数字客户交易的激增，开发可靠的欺诈检测模型以保护敏感数据变得至关重要。人工智能可以增强基于规则的模型，辅助人类分析人员，从而提高效率和准确性，降低成本。
人工智能能够分析消费历史和行为，识别异常活动，例如在短时间内在不同全球位置使用同一张卡。它还可以通过人类反馈进行学习，调整决策依据。
在欺诈管理中，尽管不同用例对人工智能算法的要求各异，但每种情况的使用方式都有所不同。事务监控需要更快的响应时间、更低的错误率和更高的准确性。同时，训练数据的可用性和质量也至关重要。
例如，Shapesecurity公司向美国银行提供欺诈检测服务，处理信用申请欺诈、凭证填充、礼品卡跟踪和网络抓取。他们使用经过数十亿次请求训练的机器学习模型，能够有效区分真实客户与机器人。
个性化银行服务
在银行业中，基于人工智能的智能聊天机器人能为客户提供全面的解决方案，减少呼叫中心的负担。语音控制的虚拟助手越来越受欢迎，通常由亚马逊的Alexa等平台提供支持，并具备自学习功能，能够检查账户余额、活动并安排付款，其功能日益丰富。
现在许多银行推出了个性化财务建议应用程序，帮助客户实现财务目标。这些由人工智能驱动的系统能够跟踪收入、常规支出和消费行为，进而提供财务规划和建议。移动银行应用还可以提醒用户及时支付账单、竞争交易，并便于与银行的互动。
AbeAI是一个虚拟财务助手，能够集成于多种通讯渠道中，如Amazon Alexa、Google Home、Facebook或短信。它提供的服务包括支持请求、对话式银行业务和财务管理。
定量交易
量化交易、算法交易或高频交易，最近在全球股票市场中得到了广泛应用。投资公司利用计算和数据科学来准确预测市场走向。
人工智能的优势在于识别历史数据中的模式，并预测这些模式未来可能的重复性。当数据中出现异常情况（如金融危机）时，人工智能能够分析数据，识别潜在触发因素，从而为未来做出准备。此外，它还能为特定投资者提供个性化投资建议，帮助他们做出决策。
Kavout是一家利用定量分析和机器学习识别金融市场模式的公司。他们的工具能够处理大量数据，并将其转化为适用于特定股票的可操作信息。
信用决策
人工智能在许多领域有效指导决策过程，其中信贷评估便是一个典型例子。人工智能能够快速、低成本地对潜在借款人进行准确评估。与传统信用评分系统相比，人工智能信用评分更为复杂，能够更好地识别高违约风险的申请人以及缺乏可靠信用记录的借款人。
基于人工智能的模型还具有客观无偏的优势，这一特性在传统人类决策中常常受到质疑。对于很多人来说，保持良好的信用记录至关重要，无论是进行大额消费、找工作还是租房。
例如，Zest Finance公司运用基于人工智能的承保解决方案，使企业能够评估信用记录较低客户的潜力，从而提供透明的方式来考虑被视为高风险的群体。
由人工智能驱动的系统能够实现更快、更高效、更可靠的决策。这些技术在金融领域的应用正在逐渐扩大，金融公司也在加速采用。勇于接受新技术带来的风险的企业，通常会因高效和精简的运营而获得丰厚回报。人工智能在金融领域的潜力巨大，企业领导者可以利用正确的数据做出明智决策。
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