人工智能如今已经广泛应用于金融领域的数据分析和管理。人工智能在做出贷款决策、提供客户支持、防止欺诈、预测信用、风险评估等方面发挥着关键作用。许多现代金融科技公司知道人工智能的优势，热衷于利用人工智能技术，以提高他们的效率。
在金融服务领域，流程自动化和数字化改造活动的水平正在不断提高。人工智能技术在全球金融行业迅速发展。根据行业数据，专家预测，人工智能在金融科技领域的全球市场规模将达到266.7亿美元。
以下介绍人工智能技术在金融科技行业中的机遇和挑战。
与人类相比，人工智能技术在识别数据模式方面要高效得多。这就是金融公司更喜欢由人工智能技术驱动的应用程序的原因。有两种类型的人工智能在金融行业很流行：
弱人工智能，也被称为狭义人工智能系统，是专门用于完成特定任务或解决特定问题。人工智能技术受到一系列规则的约束，它在不超越规则的情况下提供最好的工作。苹果的Siri助理就是弱人工智能的最好例子。
强人工智能也被称为完整的人工智系统。顾名思义，它被设计成比弱人工智能有更大的前景。由完全人工智能驱动的应用程序具有巨大的能力和功能。它也有理解和意识。因此，许多人普遍认为整个人工智能系统模仿了人类的大脑。
基于人工智能的算法正在几乎所有金融行业的金融服务中实现。这里列出了人工智能在金融服务中的几个关键应用场景：
现代消费者更喜欢财务独立，并寻求通过采用人工智能技术来管理自己的财务健康的能力。这就是金融公司被迫在个人理财中实施人工智能的原因。企业更喜欢通过人工智能聊天机器人全天候为客户提供支持，并为消费者提供个性化的财富管理解决方案。
总部位于美国的Capital One银行旗下的Eno公司早在2017年就向客户推出了一款基于短信的助手。这种基于短信的辅助服务提供12种主动服务，包括将涉嫌欺诈或涨价的信息告知客户。
在商业案例中，防止欺诈和网络攻击是人工智能技术最重要的能力。消费者总是寻找能为他们的账户提供高安全性的银行。根据研究机构发布的数据，预计2023年将发生约480亿美元的在线欺诈活动。银行更喜欢具有分析和找出金融服务不规则模式能力的人工智能。
摩根大通公司已成功为其所有账户持有人采用了一种关键的欺诈检测人工智能应用程序。每当顾客进行信用卡交易时，人工智能的专有算法都会检测欺诈模式。
人工智能技术是企业预测和获取贷款风险的首要选择。除了降低金融风险，人工智能技术还通过引入先进的欺诈检测行动来减少金融犯罪。
为了避免反洗钱和识别不良客户，美国银行在其中间和后端操作中使用了人工智能技术。人工智能驱动的应用程序将通过深度学习解锁和分析客户的相关数据。
在金融领域，一些企业以实际的方式使用大量的人工智能应用程序来解决他们的问题，节省时间和资金。以下是一些企业利用人工智能应用进行有效运营的真实案例。
金融服务公司的首要任务是保护其敏感数据不受网络犯罪攻击。与其他行业相比，金融行业受到网络攻击的次数是其他行业的300倍。
解决方案：实施创新解决方案，如人工智能技术驱动的应用程序，将确保金融服务领先于网络犯罪分子。
政府部门为金融服务制定的规章和条款继续增加。金融服务提供商被迫花费大量资金，以确保他们的业务符合所有这些规定。此外，他们需要经常改变他们的系统，以跟上不断发展的法规和标准。
解决方案：适应人工智能技术将帮助金融服务提供商在遵守不断变化的法规时避免大量成本。人工智能技术为企业定义自己的一套规则提供了必要的灵活性。
现代消费者对个性化金融服务等金融服务提供者的期望越来越高。
解决方案：引入由人工智能驱动的聊天机器人将帮助企业了解消费者的需求，并提供他们正在寻找的确切服务。
除了使金融公司能够进行任务自动化、欺诈检测和为有价值的消费者提供个性化的金融服务外，人工智能技术还为金融行业提供了广泛的好处。
人工智能技术在金融部门前台和中台的完美实施，将对其运营产生重大的积极影响。让我们来看看金融公司通过人工智能驱动的应用程序可以获得的几个关键好处。
此外，人工智能技术为金融科技行业提供了独特的解决方案，以解决所有现代问题。识别模式和可疑行为的能力有助于金融公司有效地提供敏感的金融服务。
在过去几年里，金融领域经历了大幅增长。为了解决现代问题，为客户提供更智能的服务，金融公司需要充分利用由人工智能驱动的创新技术。通过提供广泛的好处，人工智能技术为金融公司提供了在不改变传统银行中介的情况下进行创新金融交易的潜力。
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