人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度神经网络(DNN)正在颠覆业务并挑战金融行业的传统价值。

毫无疑问，人工智能正在通过多样的应用程序悄悄地影响着世界。人工智能技术已经推动了许多日常活动，从驱动人们工作到自动调节恒温器，而且常常是在人们不知情的情况下。根据Gartner公人工司的调查，到2020年，将有40%的主要业务实施人工智能解决方案，到2020年，一半以上的现有业务将使现有的实现方案翻一番。这一预测是在疫情来临之前做出的，但即使考虑到AI的兴起将是指数。

在某些行业，人工智能、机器学习(ML)和深度神经网络(DNN)具有更多的应用程序。金融行智能业就是其中之一，新技术已经在颠覆业务并挑战传统价值。

在咨询和支持方面，诸如EC-MSP之类的IT公司能够以最有效的方式利用人工智能解决方案。这些可以使企业利用技术的潜力并改善其流程。

1.风险管理

人工智能在管理风险中起着至关重要的作用，在金融领域中，时间就是金钱。对于风险案例来产，改变可以使用算法来分析案例历史记录并识别任何潜在问题。这涉及使用机器学习来创建精确的模型，使金融专家能够遵循特定的趋势并注意到可能的风险。这些模型还可以确保获得更可靠的信息，以供将来的模型使用。

在风险管理中使用机器学习(ML)意味着可以在较短的时间内对大量数据进行强大的处理。结金融构化和非结构化数据也可以通过认知计算进行管理。否则，所有这些都将导致人员团队需要长时间工作。

Kensho公司是一家位于马萨诸塞州的公司，主要为主要金融机构提供数据分析和机器智能。他们的解决方案使用云计算和自然语言处理(NLP)相结合，以可理解的语言提供复杂的分析解决方案。

2.预防诈骗

近的五年来，随着数字客户交易的大量增长，需要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基于规则的模型并协助人类分析人员。反过来，这可以提高效率和准确性，并降低成本。

可以使用人工智能来检查消费历史和行为，从而突出显示违规行为，例如在短时间内在不同的全球位置使用卡。人工智能还能够从人种方类的纠正中学习并根据应强调的内容做出决策。

欺诈管理中的所有用例对人工智能算法都有不同的要求，但每种情况下对它们的使用都略有不同。事务监视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是一家向美国银行提供欺诈检测服务的公司，并处理凭证填充，信用人工申请欺诈，礼品卡跟踪和刮取。该组织使用经过数十亿次请求训练的ML模型，因此他们能够区分实际客户和机器人。

3.个性化银行

在银行业中，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。语音控制的虚拟助手越来越受欢迎，通常由亚马逊的Alexa提供支持，智能并具有自学习功能。他们能够检查余额和帐户活动并安排付款，并且其功能每天都在增加。

现在，许多银行都有可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跟踪收入，常规费用和支出行为，然后提供财务计划和建议。移动银行应用程序还可以提醒用户支付账单，竞争交改变易以及与银行进行更便捷的交互。

AbeAI是一个虚拟财务助手，可以集成到各种通信模式中，例如Amazon Alexa、Google Home、Facebook或SMS。它提供的服务包括支持请求，对话式银行和财务管理。

4.定量交易

量化，算法或高频交易或以数据为驱动的投资，最近在全球股票金融市场中得到了扩展。投资公司依靠计算和数据科学来准确预测市场的未来格局。

人工智能的优势是能够观察过去数据中的模式，并预测它们将来是否可能重复出现。当数据中存在某些异常情况(例如金融危机)时，人工智能可以研究数据并注意到可能的触发因素，然后为将来做好准备。人工智能还能够为特定投资者提供个的五性化的投资，以帮助他们做出决定。

Kavout是一家使用定量分析和机器学习(ML)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，并将其降低到可以应用到特定股票的数字等级。

5.信用决定

在许多领域，人工智能被有效地用来更好地指导决策过程。这些领域之一是信贷，人工智能可以种方快速，低成本地对潜在借款人进行准确的评估。与传统的信用评分系统相比，人工智能信用评分可能更加复杂。它们可以帮助确定违约可能性更大的申请人和缺乏可靠信用记录的申请人。

由人工智能驱动的模型还具有客观无偏的优势，这可能是人类决策的一个因素。对于许多人来说，拥有良好的信誉至关重要，无论人工是进行大笔购买，找到工作还是租房，这都是至关重要的。

诸如Zest Finance之类的公司使用基于人工智能的承保解决方案，使企业能够评估信用记录水平较低的客户。这可以提供透明的方式来考虑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。这些技术正在金融领域中找到更多智能的应用，并且被金融公司更广泛地采用。那些接受采用可能带来的风险的人通常会因精简和高产的运营而获得回报。人工智能在金融领域具有巨大的潜力，而业务领导者则可以利用正确的数据做出最明智的决策。

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