金融領域的人工智能？如果您不熟悉這種組合，您很可能會錯過很多東西。金融機構（銀行、對沖基金和保險公司）的主要目標是最大限度地降低風險、降低成本，并使用人工智能為客戶提供高端客戶服務。

金融領域擁有海量數據，利用人工智能進行數據分析、風險管理、個性化服務和投資組合管理變得越來越重要。根據NVIDIA在 2023 年對美國和歐洲的 200 家金融機構進行的一項調查，這些公司正在研究以下用例：

• 其中 26% 的人正在研究大型語言模型
• 推薦系統(tǒng) 23%
• 23% 用于投資組合優(yōu)化
• 22% 用于欺詐檢測

一半的受訪者認為 AI 將使他們的年度回報提高 10%，三分之一的人估計 AI 將使他們的年度支出減少 10%

在此博客中，我們將了解 AI 在金融領域的用例、其優(yōu)勢以及金融機構在采用 AI 時面臨的挑戰(zhàn)。

金融領域的人工智能

人工智能是數據、計算能力和技術的結合。人工智能的技術方面如下：

機器學習：機器學習由可以在有監(jiān)督或無監(jiān)督的金融數據上進行訓練的算法組成，用于分類、預測和發(fā)現金融數據中的異常。

深度學習：深度學習使用神經網絡來分析財務數據。當我們有數十億條市場數據記錄時，深度學習是合適的。

自然語言處理：金融中的自然語言處理用于分析和提取合同信息、金融市場情緒分析，并使用聊天機器人增強金融科技的客戶體驗。

人工智能在金融領域有哪些用例？

欺詐識別

銀行業(yè)和金融業(yè)的欺詐行為不僅會造成財務困境，還會影響機構的形象。人工智能接受過歷史數據訓練，可以區(qū)分典型交易和異常交易。隨著更多數據和研究方法的出現，人工智能系統(tǒng)檢測欺詐的準確性將進一步提高。

風險評估

風險評估對于檢查貸款資格和借款人拖欠貸款的可能性至關重要。人工智能可以分析信用記錄和財務報表以評估借款人的風險狀況。此外，審計師可以使用人工智能檢查財務記錄，以確保公司遵守適用的法律法規(guī)。

貿易

人工智能根據多年的財務數據進行訓練，可以識別肉眼難以看到的趨勢。簡而言之，人工智能會生成更好的交易信號。人工智能可用于高頻交易，即根據價格的微小波動瞬間進行交易。投資組合管理公司可以開發(fā)人工智能系統(tǒng)以獲得更高的回報率，從而贏得客戶的信任，進而帶來更多業(yè)務。

24/7 客戶服務

在銀行業(yè)，人工智能驅動的聊天機器人可以通過回答常見問題來提供 24/7 全天候客戶服務。隨著 ChatGPT 的出現，不可否認大型語言模型的商業(yè)潛力。

在金融中使用人工智能有什么好處？

節(jié)省時間

金融領域的人工智能通過自動執(zhí)行重復性任務來節(jié)省時間，讓人類有時間處理復雜的問題。審計師在審計時不必閱讀公司的財務記錄。此外，在金融科技應用程序中使用客戶支持聊天機器人可以節(jié)省時間、加快流程并提供 24/7 服務。

省錢

AI 有助于在貸款時進行欺詐檢測、投資組合管理和風險評估。因此，使用人工智能可以幫助金融機構做出明智的決策，最大限度地減少損失。

高效的

金融生態(tài)系統(tǒng)中的人為錯誤可能會產生不利影響。人工智能系統(tǒng)在復雜的決策制定中是高效的，減少了人為錯誤的風險。

在金融中使用 AI 的挑戰(zhàn)

數據質量

垃圾進垃圾出。為金融機構制定有效的數據策略需要盡職調查。識別和審查數據源、收集數據并將其轉換為所需的形式對于人工智能驅動的金融部門來說可能具有挑戰(zhàn)性。

數據隱私和安全

金融機構每天都在使用個人數據。因此，他們必須采取安全措施來保護個人數據的私密性。此外，他們應遵守數據監(jiān)管法律以了解數據的合法使用。

偏見

對顏色、種族、民族或性別等變量的諾斯替行為在 AI 中稱為偏見。歷史訓練數據可能存在可以轉化為 AI 系統(tǒng)的偏差。有偏見的申請可能是有害的：限制向少數群體提供貸款。公正的人工智能應用程序需要風險評估和管理。

AI 金融 - 前進之路

金融領域的人工智能可以增強客戶體驗、檢測欺詐交易、評估風險、幫助制定對沖基金的交易策略等等。人工智能生態(tài)系統(tǒng)（應用和研究方法）在不斷發(fā)展，客戶傾向于無憂體驗。金融機構應根據客戶需求和可用的前沿人工智能用例不斷更新人工智能系統(tǒng)。