人工智慧已經在成為許多金融機構不可分割的一部分，並且取得了巨大的進步。
人們認為，在過去十年裡，沒有任何一項技術比人工智慧對世界產生的影響更大。人工智慧賦予機器人根據數據進行學習的能力，它正在融入人們日常的工作和生活中。
隨著人工智慧將耗時的任務實現自動化，將效率提高到一個新的高度，並保持嚴格的安全和安全標準，它在改善現有行業中發揮著重要作用，從醫療保健、交通、教育、管理、行銷等等。那麼，人工智慧產業到底有多大，全球有多少地方將這項技術整合到他們的工作流程中?
根據研究機構Gartner公司進行的一項研究，全球37%的企業在某種程度上已經將人工智慧納入了他們的工作流程。到2021年，人工智慧的全球市場價值估計為870億美元，到2030年，預計其市場價值為15971億美元。
話雖如此，人工智慧在金融業發揮著特別重要的作用。本文將特別關注金融領域的人工智慧。將回顧近年來人工智慧(AI)改變金融遊戲的多種方式，從提供出色的詐欺偵測和金融風險管理到徹底改變銀行業。
鑑於人工智慧在過去幾十年取得的成功，銀行試圖將人工智慧整合到其業務的各個方面也就不足為奇了。這讓他們比競爭對手更有優勢，並簡化了各種流程。
透過將人工智慧融入銀行業，他們不僅消除了繁瑣的任務，節省了時間和費用，而且還透過提供服務聊天機器人、24小時訪問金融顧問、卓越的安全性和詐欺檢測等，改善了客戶體驗。
人工智慧在銀行業的主要好處之一是，它能夠根據廣泛的數據分析提出決策建議。這種應用程式背後的想法是，人工智慧模型更擅長分析大量資料集，包括先前的貸款數字和客戶的金融資產，以預測未來的貸款選擇，而銀行經理可能主要依賴個人偏見和人類的洞察力。
人工智慧演算法可以分析廣泛的數據，包括信用歷史、收入和消費模式，在給定特定參數的情況下，對個人的信用風險進行更準確的評估。金融機構可以利用這些資訊做出更明智的貸款決策，降低風險。
與貸款融資類似，人工智慧可以為銀行提供新的收入來源。人工智慧模型也採取了類似的步驟，它會搜尋數以百萬計的歷史收入流，以尋找最可靠、回報最好的收入來源。例如，人工智慧可以用來分析客戶數據，以識別模式和預測行為。這些資訊可以用來做出關於產品開發、行銷策略和風險管理的明智決策。人工智慧還可以用於分析市場趨勢和識別投資機會，幫助組織做出數據驅動的投資決策。
人工智慧的一個關鍵好處是，客戶服務和後台營運等耗時流程的自動化可能會節省成本。根據InsiderIntelligence公司的分析，預計在接下來的一年裡，銀行將節省4,470億美元的成本。這是因為越來越多的銀行將人工智慧應用到他們的工作流程中，甚至發明了新的和獨特的方法來在他們的服務中使用這種技術。
人工智慧幫助風險管理的另一種方式是改善詐欺偵測。自從貨幣發明以來，詐欺就一直存在，所以對它保持堅實的防禦是很重要的。銀行信用卡可以被持卡人使用，也可以被犯罪者竊取或猜測帳號號碼，對帳戶持有人和銀行機構都構成威脅。
銀行對發生在個人身上的詐欺行為負有責任，以激發資金的安全和保障。沒有人希望無意中發現一筆數千美元的交易，而銀行也不想承擔因竊盜造成的損失。透過部署詐欺偵測，可以取消非法交易，為雙方節省寶貴的時間和費用。
在過去的幾十年裡，詐欺偵測有了顯著的進步，引發了企業和騙子之間曠日持久的戰爭。隨著企業為保護其金融訪問安全而採取的每一步措施，詐欺者都在想出新的、越來越有創意的方法來染指金融交易。話雖如此，銀行機構和金融機構利用人工智慧也就不足為奇了，58%的金融部門將其作為抵禦詐欺犯罪的最新防線。
根據Statista研究部門進行的一項研究，2021年，僅在美國，網路詐欺就造成了7.56億美元的損失;所有金融部門每年都要花費大量資金升級詐欺偵測系統。
人工智慧之前的詐欺偵測是由調查人員團隊手動執行的。一種常見的技術是將用戶資料與多個資料庫進行比較，並尋找潛在的匹配，這可能非常耗時。
這種方法不僅速度慢，而且容易出現人為錯誤。為了解決這個問題，創建了企業解決方案，透過從更廣泛的來源收集更多的信息，並以比任何人類團隊都希望管理的更快的速度處理這些信息，從而加快流程。
透過將人工智慧整合到詐欺偵測系統中，我們可以快速發現並阻止任何詐欺交易。首先防止詐欺交易的發生，以消除任何嚴重損害的發生。然後，該模型能夠研究不同的模式和見解，以區分被認為是正常的客戶購買行為和被認為是可疑的行為。
交易地點、購買習慣、突然的大額交易等等都是防止詐欺的因素。各家銀行將向試圖在不同地理位置購買信用卡的持卡人發送自動簡訊。例如，持卡人不可能在同一小時內在地球另一端進行交易的同時，在當地雜貨店進行正常的購買。
有了人工智慧，我們可以在更短的時間內處理更多的交易。這使得機構可以在更少的人工幹預下檢查數百萬筆日常交易中的詐欺行為。隨著人工智慧進入金融領域，特別是詐欺偵測，銀行可以利用人工智慧演算法在每天數百萬筆轉帳中偵測任何可疑的金融轉帳。人工智慧甚至可以發現人類操作員通常會搞砸的微小細節。然後，詐欺轉移被完全消除或過濾，並傳遞給人工操作人員或合併2因素身份驗證，以檢查交易的有效性。那麼，詐欺偵測演算法最初究竟是如何建構的呢?
詐欺偵測是使用機器學習建構的，機器學習是人工智慧的一個子領域，允許電腦透過利用大量有組織和標記的資料進行學習。在詐欺偵測的情況下，機器學習模型是透過吸收大量先前的金融交易來訓練的。這些資料集包括欺詐性交易和非欺詐性交易，中間有許多邊緣情況。在監督機器學習的情況下，每一筆交易都將被標記為真(欺詐交易)或假(非欺詐交易)，有時還需要人工幹預。
與任何機器學習模型一樣，提供給它的資料越多，它完成任務的效果就越好。在詐欺偵測的情況下，模型可以繼續從每天接收的數千個新交易中學習，讓詐欺偵測模型隨著時間的推移不斷改進。然後，該模型保存被視為正常行為的內容，並將所有客戶事務與它們進行比較。如果一個請求不正常，那麼模型會直接將其標記為可疑，從而阻止這樣的交易發生。
詐欺偵測已經成為任何金融機構策略的關鍵部分。資料爆炸使得打擊詐欺比以往任何時候都更具挑戰性。然而，僅僅擁有新的工具和技術能力是不夠的——機構需要知道如何最好地應用它們，以便從最有效的有利位置檢測到最新的威脅。據預測，人工智慧很快就能在金融騙局發生之前發現它們。
人工智慧可以幫助企業利用資料、管理風險並做出更好的決策。儘管人工智慧有許多前景，但也有一定的限制和缺點必須承認。總而言之，每個行業都是不同的，所以沒有適合每個人的萬能解決方案。公司實施人工智慧的決定將取決於其關鍵目標、策略和能力。
資料是機器學習模型中最重要的組成部分之一，因為模型的效能與輸入資料的品質直接相關。當涉及到人工智慧在金融領域的應用時，透過確保所使用的數據龐大、多樣且經常更新，提高模型性能的信任係數是至關重要的。資料收集的過程不應掉以輕心，因為建立高品質的資料集需要大量的時間和精力。
人工智慧在金融領域面臨的最大挑戰之一是資料安全。這是因為在這些模型中使用的大量數據可以被認為是高度敏感的。客戶的姓名、年齡、地址、信用卡號碼、銀行帳戶和其他資訊可能包括在這些資料中。在這種情況下，資料外洩將危及客戶的個人隱私，同時也使攻擊者能夠存取他們的金融資產。為了解決這個問題，必須採取進一步的安全預防措施，以防止敏感資料落入不法分子之手。
从历史的角度来看待金融领域的人工智能，很明显，自上世纪80年代以来，人工智能和机器学习已被广泛应用。金融领域的人工智能最初是高度理论性的研究，但近年来已经取得了巨大的进步，成为许多金融机构不可或缺的一部分。
人工智能打开了一个充满可能性的世界，从为银行和金融机构提供在不断变化和模糊的环境中最大化服务的能力，使他们比竞争对手拥有显著的竞争优势，到提供聊天机器人和个人财务顾问等全自动服务，大幅减少所有金融交易中的欺诈追踪数量，并对即将到来的贷款和金融风险提供更好的洞察。
如果没有人工智能的贡献，金融世界将与今天大不相同。人工智能的极限尚不可知，但相反，人工智能的能力尚未实现。然而有一件事可以明确，世界已经被人工智能从根本上改变了。
以上是金融機構如何採用人工智慧技術的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
