公司没有充分利用人工智能和机器学习。毫无疑问，人工智能(AI)和机器学习(ML)正在成为金融科技行业的热门话题。在几乎所有的研讨会和会议上，我们都会听到这些新兴技术的兴起及其颠覆业务的潜力。显然，人工智能和机器学习是金融科技行业运作的蓝图。然而，显而易见的是，无论金融科技AI对业务的影响被大肆宣传，许多公司仍未充分利用它，因为它们无法可视化、集成和采用这些新技术。最近，多个行业就这些技术的潜力进行了很多讨论，但根据埃森哲的研究，英国87%的商业领袖都在努力采用这些技术。这并不是说人们不了解实现战略重点的重要性。事实上，四分之三的高管认为，如果他们在未来五年内不扩大AI规模，他们将面临关门大吉的风险。尽管如此，“炒作”和“实际执行”之间仍然存在差距。只有不到5%的公司成功实现了AI产业化，80%到85%的公司正在追求零散的概念验证产品——在这种情况下，AI和机器学习的力量往往与业务成果或战略需求脱节。许多公司没有充分利用新兴技术的全部潜力，从而限制了它们对业务的影响。凭借大量的历史和结构化数据，金融科技为人工智能和机器学习技术提供了沃土，以生成定制化的产品和解决方案，从而帮助企业提高盈利能力并节省成本。那么，为什么公司在短期、中期和长期战略中采用、实施和扩展新兴技术的速度往往很慢？拥抱人工智能和机器学习的好处是由于缺乏技术知识（从集成角度和人们对商业价值的认知有限的理解所致），许多公司在采用人工智能和机器学习方面进展缓慢。重要的是，公司要与合适的人合作，委托AI和机器学习产品和解决方案，这些产品和解决方案在客户层面具有切实的商业利益和影响。作为一家大型科技公司的前硅谷技术专家和研究工程师，我发现这些技术可以在整个企业的运营中发挥至关重要的作用。公司可以发现在提高效率的同时节省成本的机会，从而使CFO更容易在公司的发展中发挥关键作用。通过结合人工智能和机器学习技术，企业可以发现未能充分加速日常活动和流程的机会。这些技术使客户能够做出更明智的决策并更有效地运营。同时，新兴技术将增加发展机会，从而助力全球业务发展，帮助企业在国际环境中茁壮成长。最近的研究表明，高管们努力扩展AI并不是因为预算限制，而是因为将这些技术集成到当前业务流程中所面临的运营挑战。在组织内利用AI和ML存在许多障碍，例如无法建立强大的组织结构、缺乏底层数据功能以及员工未采用。正是这些方面将成功扩展人工智能和机器学习的公司与那些只追求概念验证的公司区分开来。企业主不仅必须考虑将人工智能和机器学习作为其进入市场业务战略的一部分，而且还必须积极整合这些技术，并鼓励员工将它们应用到日常运营中。发现数据洞察人工智能和机器学习的美妙之处在于能够发现以前通过传统手动流程无法获得的数据洞察力。它还与业务规模无关，即使用AI和ML的扩展成功或ROI不取决于公司规模。相反，关键是要将正确的AI和ML功能和思维方式实施到组织的企业文化中。无论您是初创企业、成长型企业还是大型企业，人工智能和机器学习都可以用来推动您公司的发展战略。战略性扩展新兴技术的业务优势是巨大的；与纯粹追求孤立项目的公司相比，这些公司的AI投资成功率和AI投资回报率几乎是其三倍。为成功使用AI和机器学习而研究的案例范围很广：一家日本人寿保险公司使用AI来计算投保人的赔付成本，从而使生产率提高30%，每年节省约100万美元。同样，人工智能驱动的承保平台使汽车租赁公司每年减少23%的损失，并更准确地预测风险。美国顶级银行已使用由人工智能提供支持的网络安全公司来区分真实客户和机器人。它的机器学习模型使一家大型银行能够保护其客户免受账户劫持，并在其使用的第一周内检测到一百万次“撞库”攻击。因此，人工智能和机器学习不仅可以提高盈利能力并节省成本，还可以保护您的公司在未来免受欺诈和安全漏洞的侵害。少说话，多行动对于企业来说，要利用人工智能和机器学习的好处，就必须从宏大的理论叙述转向实际实施。作为一个行业，我们必须通过少说多做来接受人工智能和机器学习的业务影响。这些技术不应再被视为附属解决方案，它们现在是各种商业模式不可或缺的一部分。为您的企业如何使用人工智能和机器学习来降低网络犯罪和欺诈的风险，同时抓住机会对实际业务产生影响制定计划和综合战略至关重要。
