人工智慧如今已廣泛應用於金融領域的資料分析與管理。人工智慧在做出貸款決策、提供客戶支援、防止詐欺、預測信用、風險評估等方面發揮關鍵作用。許多現代金融科技公司知道人工智慧的優勢，並熱衷於利用人工智慧技術，以提高他們的效率。
在金融服務領域，流程自動化和數位化改造活動的水準正在不斷提高。人工智慧技術在全球金融業迅速發展。根據產業數據，專家預測，人工智慧在金融科技領域的全球市場規模將達到266.7億美元。
以下介紹人工智慧技術在金融科技產業的機會與挑戰。
與人類相比，人工智慧技術在識別資料模式方面要高效得多。這就是金融公司更喜歡由人工智慧技術驅動的應用程式的原因。有兩種類型的人工智慧在金融業很流行：
弱人工智慧，也被稱為狹義人工智慧系統，是專門用於完成特定任務或解決特定問題。人工智慧技術受到一系列規則的約束，它在不超越規則的情況下提供最好的工作。蘋果的Siri助理就是弱人工智慧的最佳例子。
強人工智慧也被稱為完整的人工智系統。顧名思義，它被設計成比弱人工智慧有更大的前景。由完全人工智慧驅動的應用程式具有巨大的能力和功能。它也有理解和意識。因此，許多人普遍認為整個人工智慧系統模仿了人類的大腦。
基於人工智慧的演算法正在幾乎所有金融業的金融服務中實現。這裡列出了人工智慧在金融服務中的幾個關鍵應用場景：
現代消費者更喜歡財務獨立，並尋求透過採用人工智慧技術來管理自己的財務健康的能力。這就是金融公司被迫在個人理財中實施人工智慧的原因。企業更喜歡透過人工智慧聊天機器人全天候為客戶提供支持，並為消費者提供個人化的財富管理解決方案。
總部位於美國的Capital One銀行旗下的Eno公司早在2017年就向客戶推出了一款基於簡訊的助手。這種基於簡訊的輔助服務提供12種主動服務，包括將涉嫌詐欺或漲價的資訊告知客戶。
在商業案例中，防止詐欺和網路攻擊是人工智慧技術最重要的能力。消費者總是尋找能為他們的帳戶提供高安全性的銀行。根據研究機構發布的數據，預計2023年將發生約480億美元的線上詐欺活動。銀行更喜歡具有分析和找出金融服務不規則模式能力的人工智慧。
摩根大通公司已成功為其所有帳戶持有人採用了關鍵的詐欺偵測人工智慧應用程式。每當顧客進行信用卡交易時，人工智慧的專有演算法都會偵測詐騙模式。
人工智慧技術是企業預測和獲取貸款風險的首要選擇。除了降低金融風險，人工智慧技術還透過引入先進的詐欺偵測行動來減少金融犯罪。
為了避免反洗錢和識別不良客戶，美國銀行在其中間和後端操作中使用了人工智慧技術。人工智慧驅動的應用程式將透過深度學習解鎖和分析客戶的相關數據。
在金融領域，一些企業以實際的方式使用大量的人工智慧應用程式來解決他們的問題，節省時間和資金。以下是一些企業利用人工智慧應用進行有效營運的真實案例。
金融服務公司的首要任務是保護其敏感資料不受網路犯罪攻擊。與其他產業相比，金融業受到網路攻擊的次數是其他產業的300倍。
解決方案：實施創新解決方案，如人工智慧技術驅動的應用程序，將確保金融服務領先於網路犯罪分子。
政府部門為金融服務所製定的法規和條款繼續增加。金融服務提供者被迫花費大量資金，以確保他們的業務符合所有這些規定。此外，他們需要經常改變他們的系統，以跟上不斷發展的法規和標準。
解決方案：適應人工智慧技術將幫助金融服務提供者在遵守不斷變化的法規時避免大量成本。人工智慧技術為企業定義自己的一套規則提供了必要的靈活性。
現代消費者對個人化金融服務等金融服務提供者的期望越來越高。
解決方案：引入由人工智慧驅動的聊天機器人將幫助企業了解消費者的需求，並提供他們正在尋找的確切服務。
除了使金融公司能夠進行任務自動化、詐欺檢測和為有價值的消費者提供個人化的金融服務外，人工智慧技術還為金融業提供了廣泛的好處。
人工智慧技術在金融部門前台和中台的完美實施，將對其營運產生重大的正面影響。讓我們來看看金融公司透過人工智慧驅動的應用程式可以獲得的幾個關鍵好處。
此外，人工智慧技術為金融科技產業提供了獨特的解決方案，以解決所有現代問題。識別模式和可疑行為的能力有助於金融公司有效地提供敏感的金融服務。
在過去幾年裡，金融領域經歷了大幅成長。為了解決現代問題，為客戶提供更聰明的服務，金融公司需要充分利用人工智慧驅動的創新技術。透過提供廣泛的好處，人工智慧技術為金融公司提供了在不改變傳統銀行中介的情況下進行創新金融交易的潛力。
以上是金融科技中人工智慧應用的機會與挑戰的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
