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2028人（rén）工（gōng）智能(AI)、机器（qì）学习(ML)和深度神经网（wǎng）络(DNN)正在颠（diān）覆金融行业（yè）的业务，挑战传（chuán）统价值。
可以肯定（dìng）的是（shì），人（rén）工智能正在通过（guò）无数不同的应用悄悄地影（yǐng）响着世界。人工智能技术已（yǐ）经为许多日常（cháng）活动提（tí）供了动力，从开车送我们上班到自动调节恒温器，而且往往是在我们（men）不知情的情况下（xià）。根（gēn）据Gartner的数据，40%的主要企业将在2020年实施人工（gōng）智（zhì）能（néng）解决方案，超过一半的企业（yè）将（jiāng）在2020年将现（xiàn）有（yǒu）的人（rén）工智能解决方（fāng）案增加（jiā）一倍（bèi）。这一预测是在（zài）Covid-19大流行爆发之前做出的（de），但（dàn）即使考虑到这一点，人工智能（néng）的增长仍将呈指数级增长。
在一些（xiē）工业人工（gōng）智能中，机器学习和深度（dù）神（shén）经网络（luò）则（zé）有着更多的应用。其中之一就（jiù）是（shì）金融行（háng）业，在（zài）这个行业中（zhōng），新（xīn）技术已经在颠（diān）覆（fù）商业，挑（tiāo）战着传统价值（zhí）观。
当涉及到（dào）咨询和支持（chí）时，像EC-MSP这样的IT公司就能够以最有效（xiào）的方式（shì）来利（lì）用AI解决方（fāng）案。这些都可以使（shǐ）企业能够利用这些技术的潜力并增强其流程。
风险管理（lǐ）
人工智能在风险（xiǎn）管理中发挥着至关（guān）重要的作用，而（ér）在金（jīn）融世界中，时间就是（shì）金钱。对于（yú）风险（xiǎn）案例来说（shuō），算法可以用来分析案例历史并（bìng）识别出任何（hé）潜（qián）在的问题。这包括使用机器学习来创建（jiàn）精确的模型（xíng），使金融专（zhuān）家能够跟（gēn）踪特定的趋势并注意到可能的（de）风（fēng）险。这些模型还可以用（yòng）来确保获得更可靠（kào）的（de）信息，以供将来的模型使用。
在风险（xiǎn）管理中使用ML意（yì）味着可以在较（jiào）短的时间内（nèi）对大量数据（jù）进行强大的处理。结构（gòu）化和非结构（gòu）化（huà）的（de）数（shù）据也可以通过认知计算来进（jìn）行管理。否则（zé），所有（yǒu）这些都意味（wèi）着人类团队要花很长时间（jiān）的工作。
Kensho是（shì）一家（jiā）总部位于马萨诸塞州的公司，为主（zhǔ）要的金（jīn）融机（jī）构提供数据分析和机器智能。他（tā）们的（de）解决方案（àn）结合使（shǐ）用了云计算和自然语言处理（lǐ）(NLP)，能够以可理解的语言提供复杂的分析解决方案。
欺诈预防
近年来（lái），随着数字客户（hù）交易的大幅增长，需要使用可靠的欺诈（zhà）检测（cè）模型来保护敏（mǐn）感数据。人工智能（néng）可以用来加强（qiáng）其基（jī）于规则（zé）的模型（xíng），并协助人类分析师。这（zhè）反过来也可以提（tí）高效率和准确性，并（bìng）降（jiàng）低成本。
人工智能也（yě）可以用来回（huí）顾消费历史和消（xiāo）费行为，这样它就可（kě）以突出（chū）不正常的情（qíng）况，比如一张卡在短时（shí）间内（nèi）在不同（tóng）的全球地（dì）点（diǎn）被使用的（de）情况（kuàng）。人工智能还能够从人（rén）类的纠正中学习，并（bìng）基于应该强（qiáng）调的内（nèi）容（róng）来应用决（jué）策。
欺诈管理的所（suǒ）有用例（lì）对AI算法都有不同的要（yào）求，而且每个用例对（duì）它们的使用也都略有（yǒu）不同。事务（wù）监视需（xū）要更快的响应时间、错误率和（hé）精度，还有（yǒu）培（péi）训数据的可用性和质量。
Shape security是一家为美国银行提供欺诈检测服务的公司，主（zhǔ）要处理凭证填（tián）充、信用申请欺诈、礼品卡跟（gēn）踪和信（xìn）息（xī）提取。该（gāi）组（zǔ）织使用的（de）ML模型经过（guò）了数十亿次请求的训练，因（yīn）此他们能够（gòu）区分真正的（de）客户和机（jī）器人（rén）。
个（gè）性化银行（háng）
在银（yín）行业，由人工智能（néng）驱（qū）动的智能（néng）聊天机器人（rén）能够为客户（hù）提供全面的解决方案，并减少（shǎo）呼叫（jiào）中（zhōng）心的（de）工作量。语音控制的虚拟助（zhù）手也（yě）越来越受欢迎，这些助手通常是由亚马逊的（de）Alexa提供（gòng）支持的（de），并具有自（zì）学功能。它们能够检查余额、账户活动并安排付款（kuǎn），而且它们（men）的功能每天都在增加。
许（xǔ）多（duō）银（yín）行（háng）现在都有提供个性化理（lǐ）财建议和帮助（zhù）实（shí）现（xiàn）理财目标的应用程序。这（zhè）些人工智能驱动的系（xì）统可以（yǐ）记录收入、日常（cháng）支（zhī）出和支出行为，然（rán）后提（tí）供财（cái）务计划和（hé）建议。手机银（yín）行应用程（chéng）序（xù）还可以提醒（xǐng）用户支付账单，竞争交易，以及更方（fāng）便（biàn）地与银行进行互动（dòng）。
Abe AI是一（yī）个虚（xū）拟的金融助手（shǒu），可以集成到各（gè）种（zhǒng）通（tōng）讯模（mó）式中，比如亚马逊Alexa，Google Home， Facebook以及SMS。它所提供的（de）服务包（bāo）括请求支持（chí）、会话式银行业务和财务管理。
量化交易
量化、算法或（huò）高频交易，以及数据驱动的投资，最近（jìn）一直在全球（qiú）股市扩（kuò）张。投资公司正在依靠计算和数据科（kē）学来准（zhǔn）确预测市场的（de）未来模式。
人（rén）工智能的优势在（zài）于能够从过（guò）去的数据中观察（chá）模式，并预测它们在（zài）未来（lái）是（shì）否可能重演（yǎn）。当（dāng）数（shù）据（jù）中出现某些异常时，比如金（jīn）融危机，人工智能就可以研究数据（jù）并（bìng）发现可能的触发因素，然后为未（wèi）来做好准备。人工智能还能够为特定的（de）投资者个性（xìng）化投资，帮助他们做出（chū）决策。
Kavout是一家使用定量分析和ML来处理数（shù）据和识别金融市场模式（shì）的（de）公司。他们的工具能够处理大量（liàng）的数据，并（bìng）将其简化为（wéi）适用于特定股票的数值等级。
信贷决策
在许多领域，人工（gōng）智能正在被有效地用于更（gèng）好地为决（jué）策过程提供信息。其中（zhōng）一个领域就是信贷，AI可以以较低的成本快速提供对潜在借款人（rén）的准确评估。与传（chuán）统的信用评（píng）分系（xì）统相比，人（rén）工智能的信用评分可能要复（fù）杂得多。它们可以帮助（zhù）确定（dìng）哪些（xiē）申请者更有可能违约，以及哪些（xiē）申（shēn）请者没有任何可靠的信用记录。
由人工（gōng）智能驱动（dòng）的模型还（hái）具有（yǒu）客观和（hé）无（wú）偏（piān）见的优势，这可能是人类进行决（jué）策的一个因素。对很多（duō）人来说，拥有良（liáng）好的信用（yòng）是至关重要（yào）的，无论是购（gòu）买大宗商品、找工作还是（shì）租房。
ZestFinance等公（gōng）司采用了人工智能支（zhī）持的承销（xiāo）解决方案，使企业能（néng）够评估信（xìn）用历史（shǐ）水平（píng）较低的客户。这提（tí）供了（le）透明的（de）方式来考虑那（nà）些原本（běn）被认为是高风险的（de）群体。
由（yóu）人工智（zhì）能驱动的系（xì）统可以（yǐ）变得（dé）更快（kuài）、更高效、更可靠。这些技（jì）术在金融领域（yù）得到了越来越多的应用，也更广泛地被（bèi）金融公司所采（cǎi）用了。那些接受（shòu）采纳这些技术可（kě）能带来的风险（xiǎn）的人，往往（wǎng）会得到（dào）精简和更有（yǒu）生产（chǎn）力的操作（zuò）的回报（bào）。人工（gōng）智（zhì）能对金融世界有着巨大的潜力（lì），商（shāng）业领袖们需（xū）要用正确（què）的数（shù）据来做出最明智的决（jué）定。
