譯者 | 崔皓

審校 | 孫淑娟

一、開篇

和每個領先行業一樣，由于市場需求的變化和技術的進步，金融技術（FinTech）市場經歷了長期的演變。因為許多依賴金融技術的公司轉換了運營模式，參加這場技術變革的盛宴。

這一演變無疑形成了幾個令人興奮的趨勢，從紙制記錄日常金融交易到建立模擬計算設備，從開發第一代計算機到將人工智能（AI）和機器學習（ML）納入金融科技數字產品，該行業經歷了前所未有的增長。

全球有超過30,000家金融科技SaaS公司，其中許多品牌現在完全或部分依賴AI和ML技術。

通過這篇文章，讓我們深入了解AI和ML是如何重塑現在的SaaS金融技術的，以及這些變化對于我們而言意味著什么。

二、AI和機器學習是什么？

人工智能和機器學習是目前不斷成為新聞頭條的熱門詞匯。它們聽起來可能并不熟悉，因為大多數人都在交替使用它們，所以讓我們先定義它們。

人工智能（AI）是人工智能的縮寫，它通過為計算機配備不同的信息，利用人類的智慧來創造自給自足的系統或機制，同時它還可以模仿人類在物理世界中的行動。

一個簡單的人工智能機器人是iPhone上的Siri或數字家用設備中的Alexa。這些人工智能程序被設計用來解決人類和計算機產生的問題；它們的主要功能是完成任何給定的任務，并在給定的時間范圍內成功完成目標。

機器學習是一種技術，使計算機能夠理解新的場景，并在面對更復雜的情況時完善其決策能力。機器學習利用計算機算法和分析方法建立預測模型，幫助解決不同的問題，特別是金融領域的問題。

三、AI和機器學習對SaaS金融科技的影響

如前所述，人工智能和機器學習通過開發有助于決策的預測分析，在今天的SaaS金融技術工具中發揮重要作用。這種人工智能的增值可以在各個領域感受到，從專業操作到普通用戶。以下是人工智能和機器學習對SaaS金融技術的一些影響。

1.金融風險管理

銀行和其他金融技術組織一直在尋找最小化風險的模型。基于人工智能的決策樹方法通過為復雜和非線性的財務狀況制定簡單和可追溯的規則，從而使用這些規則影響風險管理。同時，支持向量技術有助于確定貸款的重要信貸風險。

2.收入預測

許多金融服務部門雇用了機器學習顧問，他們使用深度學習和機器學習技術，為其組織開發預測模型。

3.欺詐檢測

由于消費者和資金安全無法得到完全保證，因此欺詐是許多銀行都面臨的問題。人工智能可以通過分析巨大的交易數據來發現隱藏的欺詐模式，從而幫助減少欺詐行為。它可以實時檢測這種模式，并防止其發生。此外，機器學習的 "邏輯回歸 "算法可以幫助理解欺詐模式并阻止其發生。

PayPal是使用人工智能進行欺詐檢測的典型案例。PayPal使用機器學習算法來分析其平臺的數據，并識別潛在的欺詐交易。

人工智能系統查看各種數據點，如交易地點、用于進行交易的設備、交易金額和用戶在平臺上的歷史。

例如，如果交易是從一個通常不與用戶賬戶相關聯的設備進行的，或者如果交易金額比平時大得多，系統可能會標記該交易進行審查。PayPal的人工智能系統已被證明在檢測欺詐方面非常有效。據該公司稱，其系統可以檢測出欺詐性交易，欺詐率僅占該公司收入的0.32%。這幫助PayPal每年避免了因欺詐而造成的數百萬美元的損失。

4.客戶支持

人工智能可以確保客戶在正確的時間獲得正確的金融信息。通過研究客戶數據和重要的分析，人工智能可以根據客戶的偏好或要求進行客戶響應。SaaS品牌使用AI和ML的典型案例是Zendesk和Salesforce。他們的工具AnswerBot和Einstein可以理解客戶的意圖，并實時提供相關回應。該算法還能從每次互動中學習，并隨著時間的推移變得更加聰明。

5.資產管理

像其他每個部門一樣，人工智能和機器學習也影響了專業人士處理或管理金融資產的方式。有了人工智能，資產管理者可以自動制定客戶報告和文件，提供詳細的賬戶報表，并準確地執行更多的功能。

四、AI和ML在SaaS金融技術中的主要好處

將人工智能和機器學習納入SaaS金融技術為整個行業帶來了極大的利益。以下是整合人工智能（AI）和機器學習（ML）的一些關鍵點。

1.提高準確度

在引入機器學習技術之前，每天都有少量的金融交易被記錄到賬簿中。大量的交易和有限的理解能力導致了一些錯誤和不平衡的賬戶。人工智能和機器學習為準確性提供了空間，針對重復性的計算任務包括：賬戶平衡和賬戶分析，并保證這些計算工作的正確性。正因為這些新的進展，讓結果更加準確，從而減少損失。

2.提高效率

在SaaS金融技術中使用人工智能和ML的另一個好處是提高效率，改善生產力，并減少完成任務所需的時間。使用人工智能聊天機器人來處理客戶的要求，有助于提高客戶支持的整體效率。

3.增強決策能力

人工智能和機器學習為SaaS技術的決策提供幫助。金融分析師可以很容易地分析數十億的數據，研究股票的模式和趨勢，并使用該技術做出戰略性和有益的決定。

4.負擔能力

幾年前，只有富人才能負擔得起個人財務顧問，這些顧問可以幫助富人管理財富和調節開支。但是，在基于人工智能的應用程序的當下，可以為任何人進行賬單跟蹤、股價預測、市場或加密貨幣分析，所有這些工作坐在家里就可以完成。

5.SaaS金融科技中人工智能和機器學習的挑戰和風險

盡管將人工智能和機器學習納入SaaS金融技術收益是顯而易見的，但值得注意的是，同時也伴隨著挑戰。

包括如下風險：

1.投入

開發人工智能金融技術應用程序需要花費資金，為了收回這些成本，開發出的應用程序必須被公眾使用。然而，與金融科技應用相比，人們更有可能在健身或食譜編撰的應用上花費50美元。

2.數據隱私

需要在應用價值、個人信息和數據隱私之間找到一個平衡點是相當難的。客戶已經意識到數據隱私問題，并希望在注冊時盡可能少地提供個人信息。如果你問了太多的問題或要求太多的設備訪問，客戶很可能會離開。如果幾乎沒有得到任何信息，又如何訓練人工智能來開發更多的個性化功能呢？

3.算法和數據的偏見

人工智能和機器學習的成功往往受到數據偏見的挑戰。這些偏見大多來自于沒有機會接觸到金融技術的少數群體，或者是訓練人工智能的人類，他們的判斷力出現偏差。偏見往往是由人類產生的——一旦輸入就會傳播到算法中。?

六、結論

COVID-19事件以及相關政府舉措帶來工作場所的巨大變化，加速了全球范圍內對尖端技術的采用。在封鎖期間，人工智能驅動的企業不僅看到了生產力的提高，并推出了很多新的人工智能產品，跨領域的軟件，以及對兩者進行融合的用法。

由于人工智能和機器學習的不斷發展，SaaS金融技術領域在未來幾年可能會經歷一場變革。這種變化將使更多的公司獲得競爭優勢，提高他們的財務業績，并最終完成他們的財務管理業務目標。

原文鏈接：??https://hackernoon.com/how-ai-and-machine-learning-are-reshaping-saas-fintech??