人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度神經網絡(DNN)正在顛覆金融行業的業務，挑戰傳統價值。

可以肯定的是，人工智能正在通過無數不同的應用悄悄地影響著世界。人工智能技術已經為許多日常活動提供了動力，從開車送我們上班到自動調節恒溫器，而且往往是在我們不知情的情況下。根據Gartner的數據，40%的主要企業將在2020年實施人工智能解決方案，超過一半的企業將在2020年將現有的人工智能解決方案增加一倍。這一預測是在Covid-19大流行爆發之前做出的，但即使考慮到這一點，人工智能的增長仍將呈指數級增長。

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在一些工業人工智能中，機器學習和深度神經網絡則有著更多的應用。其中之一就是金融行業，在這個行業中，新技術已經在顛覆商業，挑戰著傳統價值觀。

當涉及到咨詢和支持時，像EC-MSP這樣的IT公司就能夠以最有效的方式來利用AI解決方案。這些都可以使企業能夠利用這些技術的潛力并增強其流程。

風險管理

人工智能在風險管理中發揮著至關重要的作用，而在金融世界中，時間就是金錢。對于風險案例來說，算法可以用來分析案例歷史并識別出任何潛在的問題。這包括使用機器學習來創建精確的模型，使金融專家能夠跟蹤特定的趨勢并注意到可能的風險。這些模型還可以用來確保獲得更可靠的信息，以供將來的模型使用。

在風險管理中使用ML意味著可以在較短的時間內對大量數據進行強大的處理。結構化和非結構化的數據也可以通過認知計算來進行管理。否則，所有這些都意味著人類團隊要花很長時間的工作。

Kensho是一家總部位于馬薩諸塞州的公司，為主要的金融機構提供數據分析和機器智能。他們的解決方案結合使用了云計算和自然語言處理(NLP)，能夠以可理解的語言提供復雜的分析解決方案。

欺詐預防

近年來，隨著數字客戶交易的大幅增長，需要使用可靠的欺詐檢測模型來保護敏感數據。人工智能可以用來加強其基于規則的模型，并協助人類分析師。這反過來也可以提高效率和準確性，并降低成本。

人工智能也可以用來回顧消費歷史和消費行為，這樣它就可以突出不正常的情況，比如一張卡在短時間內在不同的全球地點被使用的情況。人工智能還能夠從人類的糾正中學習，并基于應該強調的內容來應用決策。

欺詐管理的所有用例對AI算法都有不同的要求，而且每個用例對它們的使用也都略有不同。事務監視需要更快的響應時間、錯誤率和精度，還有培訓數據的可用性和質量。

Shape security是一家為美國銀行提供欺詐檢測服務的公司，主要處理憑證填充、信用申請欺詐、禮品卡跟蹤和信息提取。該組織使用的ML模型經過了數十億次請求的訓練，因此他們能夠區分真正的客戶和機器人。

個性化銀行

在銀行業，由人工智能驅動的智能聊天機器人能夠為客戶提供全面的解決方案，并減少呼叫中心的工作量。語音控制的虛擬助手也越來越受歡迎，這些助手通常是由亞馬遜的Alexa提供支持的，并具有自學功能。它們能夠檢查余額、賬戶活動并安排付款，而且它們的功能每天都在增加。

許多銀行現在都有提供個性化理財建議和幫助實現理財目標的應用程序。這些人工智能驅動的系統可以記錄收入、日常支出和支出行為，然后提供財務計劃和建議。手機銀行應用程序還可以提醒用戶支付賬單，競爭交易，以及更方便地與銀行進行互動。

Abe AI是一個虛擬的金融助手，可以集成到各種通訊模式中，比如亞馬遜Alexa，Google Home， Facebook以及SMS。它所提供的服務包括請求支持、會話式銀行業務和財務管理。

量化交易

量化、算法或高頻交易，以及數據驅動的投資，最近一直在全球股市擴張。投資公司正在依靠計算和數據科學來準確預測市場的未來模式。

人工智能的優勢在于能夠從過去的數據中觀察模式，并預測它們在未來是否可能重演。當數據中出現某些異常時，比如金融危機，人工智能就可以研究數據并發現可能的觸發因素，然后為未來做好準備。人工智能還能夠為特定的投資者個性化投資，幫助他們做出決策。

Kavout是一家使用定量分析和ML來處理數據和識別金融市場模式的公司。他們的工具能夠處理大量的數據，并將其簡化為適用于特定股票的數值等級。

信貸決策

在許多領域，人工智能正在被有效地用于更好地為決策過程提供信息。其中一個領域就是信貸，AI可以以較低的成本快速提供對潛在借款人的準確評估。與傳統的信用評分系統相比，人工智能的信用評分可能要復雜得多。它們可以幫助確定哪些申請者更有可能違約，以及哪些申請者沒有任何可靠的信用記錄。

由人工智能驅動的模型還具有客觀和無偏見的優勢，這可能是人類進行決策的一個因素。對很多人來說，擁有良好的信用是至關重要的，無論是購買大宗商品、找工作還是租房。

ZestFinance等公司采用了人工智能支持的承銷解決方案，使企業能夠評估信用歷史水平較低的客戶。這提供了透明的方式來考慮那些原本被認為是高風險的群體。

由人工智能驅動的系統可以變得更快、更高效、更可靠。這些技術在金融領域得到了越來越多的應用，也更廣泛地被金融公司所采用了。那些接受采納這些技術可能帶來的風險的人，往往會得到精簡和更有生產力的操作的回報。人工智能對金融世界有著巨大的潛力，商業領袖們需要用正確的數據來做出最明智的決定。