人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度神经网络(DNN)正在颠覆金融业的业务并挑战传统价值观。可以肯定的是，人工智能正在通过无数不同的应用悄然影响着世界。人工智能技术已经为许多日常活动提供了动力，从开车送我们去上班到自动调节恒温器，而我们通常并不知情。根据Gartner的数据，40%的大型企业将在2020年实施AI解决方案，超过一半的企业将在2020年将其现有AI解决方案增加一倍。这一预测是在Covid-19大流行爆发之前做出的，但即使考虑到这一点，人工智能的增长仍将呈指数级增长。在一些工业人工智能中，机器学习和深度神经网络有更多的应用。其中之一是金融业，新技术已经在颠覆业务并挑战传统价值观。在咨询和支持方面，EC-MSP等IT公司能够以最有效的方式利用AI解决方案。这些都可以让企业利用这些技术的潜力并改进他们的流程。风险管理人工智能在风险管理中起着至关重要的作用，在金融领域，时间就是金钱。对于有风险的案例，可以使用算法来分析案例历史并识别任何潜在问题。这包括使用机器学习来创建精确模型，让金融专家能够跟踪特定趋势并注意到可能的风险。这些模型还可用于确保为未来模型提供更可靠的信息。在风险管理中使用ML意味着在相对较短的时间内对大量数据进行强大的处理。结构化和非结构化数据也可以通过认知计算进行管理。否则，所有这些都意味着人类团队需要数小时的工作。Kensho是一家位于马萨诸塞州的公司，为主要金融机构提供数据分析和机器智能。他们的解决方案结合了云计算和自然语言处理(NLP)，以可理解的语言提供复杂的分析解决方案。欺诈预防随着近年来数字客户交易的大幅增长，需要使用可靠的欺诈检测模型来保护敏感数据。人工智能可用于增强其基于规则的模型并协助人类分析师。这反过来又提高了效率和准确性，并降低了成本。AI还可用于审查消费历史和行为，以便它可以突出异常情况，例如短时间内在全球不同地点使用的卡。AI还能够从人类纠正中学习，并根据应强调的内容应用决策。欺诈管理的所有用例都对AI算法提出了不同的要求，每个用例对它们的使用也略有不同。交易监控需要更快的响应时间、错误率和精度，以及训练数据的可用性和质量。Shapesecurity是一家为美国银行提供欺诈检测服务的公司，处理凭证填充、信贷申请欺诈、礼品卡跟踪和信息提取。该组织使用的ML模型接受了数十亿次请求的训练，因此他们能够区分真实客户和机器人。个性化银行业务在银行业务中，由人工智能驱动的智能聊天机器人能够为客户提供全面的解决方案，并减少呼叫中心的工作量。通常由亚马逊的Alexa提供支持并能够自学的语音控制虚拟助手也越来越受欢迎。他们能够检查余额、账户活动和安排付款，而且他们的能力每天都在增加。许多银行现在都有提供个性化财务建议并帮助实现财务目标的应用程序。这些由人工智能驱动的系统可以记录收入、日常支出和支出行为，然后提供财务规划和建议。手机银行应用程序还可以提醒用户支付账单、竞争交易以及更轻松地与银行互动。AbeAI是一个虚拟财务助手，可以集成到各种通信方式中，例如AmazonAlexa、GoogleHome、Facebook和SMS。其产品包括请求支持、对话式银行业务和财务管理。量化交易量化、算法或高频交易，以及数据驱动的投资最近在全球股票市场上不断扩大。投资公司依靠计算和数据科学来准确预测市场的未来模式。人工智能的优势在于它能够观察过去数据中的模式，并预测它们是否有可能在未来重演。当数据出现某些异常时，例如金融危机，人工智能可以研究数据并发现可能的触发因素，然后为未来做准备。人工智能还可以为特定投资者进行个性化投资，帮助他们做出决策。Kavout是一家使用定量分析和机器学习来处理数据和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减少到适用于特定股票的数字范围。信用决策在许多领域，人工智能被有效地用于更好地为决策??过程提供信息。其中一个领域是信贷，人工智能可以在其中以低成本快速提供对潜在借款人的准确评估。基于人工智能的信用评分可能比传统的信用评分系统复杂得多。他们可以帮助确定哪些申请人更有可能违约，哪些申请人没有任何可靠的信用记录。人工智能驱动的模型还具有客观和公正的优势，这可能是人类决策的一个因素。拥有良好的信用对许多人来说至关重要，无论是购买大件物品、找工作还是租房。ZestFinance等公司已采用人工智能驱动的承保解决方案，使企业能够评估信用记录水平较低的客户。这提供了一种透明的方式来考虑否则将被视为高风险的群体。由人工智能驱动的系统可以变得更快、更高效、更可靠。这些技术在金融领域的应用越来越多，被金融企业的采用也越来越广泛。那些接受采用这些技术可能带来的风险的人通常会得到简化和更高效的操作的回报。人工智能在金融界具有巨大潜力，企业领导者需要正确的数据来做出最明智的决策。
