金融領(lǐng)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(gòu)（銀行、對沖基金和保險公司）的主要目標(biāo)是最大限度地降低風(fēng)險、降低成本，并使用人工智能為客戶提供高端客戶服務(wù)。

金融領(lǐng)域擁有海量數(shù)據(jù)，利用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險管理、個性化服務(wù)和投資組合管理變得越來越重要。根據(jù)NVIDIA在 2023 年對美國和歐洲的 200 家金融機構(gòu)進(jìn)行的一項調(diào)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(rèn)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(lǐng)域的用例、其優(yōu)勢以及金融機構(gòu)在采用 AI 時面臨的挑戰(zhàn)。

金融領(lǐng)域的人工智能

人工智能是數(shù)據(jù)、計算能力和技術(shù)的結(jié)合。人工智能的技術(shù)方面如下：

機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)由可以在有監(jiān)督或無監(jiān)督的金融數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的算法組成，用于分類、預(yù)測和發(fā)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中的異常。

深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析財務(wù)數(shù)據(jù)。當(dāng)我們有數(shù)十億條市場數(shù)據(jù)記錄時，深度學(xué)習(xí)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(lǐng)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(wù)困境，還會影響機構(gòu)的形象。人工智能接受過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以區(qū)分典型交易和異常交易。隨著更多數(shù)據(jù)和研究方法的出現(xiàn)，人工智能系統(tǒng)檢測欺詐的準(zhǔn)確性將進(jìn)一步提高。

風(fēng)險評估

風(fēng)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(guān)重要。人工智能可以分析信用記錄和財務(wù)報表以評估借款人的風(fēng)險狀況。此外，審計師可以使用人工智能檢查財務(wù)記錄，以確保公司遵守適用的法律法規(guī)。

貿(mào)易

人工智能根據(jù)多年的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)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(jù)價格的微小波動瞬間進(jìn)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(jìn)而帶來更多業(yè)務(wù)。

24/7 客戶服務(wù)

在銀行業(yè)，人工智能驅(qū)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(wù)。隨著 ChatGPT 的出現(xiàn)，不可否認(rèn)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(lǐng)域的人工智能通過自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)來節(jié)省時間，讓人類有時間處理復(fù)雜的問題。審計師在審計時不必閱讀公司的財務(wù)記錄。此外，在金融科技應(yīng)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(wù)。

省錢

AI 有助于在貸款時進(jìn)行欺詐檢測、投資組合管理和風(fēng)險評估。因此，使用人工智能可以幫助金融機構(gòu)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(chǎn)生不利影響。人工智能系統(tǒng)在復(fù)雜的決策制定中是高效的，減少了人為錯誤的風(fēng)險。

在金融中使用 AI 的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)質(zhì)量

垃圾進(jìn)垃圾出。為金融機構(gòu)制定有效的數(shù)據(jù)策略需要盡職調(diào)查。識別和審查數(shù)據(jù)源、收集數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為所需的形式對于人工智能驅(qū)動的金融部門來說可能具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)隱私和安全

金融機構(gòu)每天都在使用個人數(shù)據(jù)。因此，他們必須采取安全措施來保護(hù)個人數(shù)據(jù)的私密性。此外，他們應(yīng)遵守數(shù)據(jù)監(jiān)管法律以了解數(shù)據(jù)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(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在可以轉(zhuǎn)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(shù)群體提供貸款。公正的人工智能應(yīng)用程序需要風(fēng)險評估和管理。

AI 金融 - 前進(jìn)之路

金融領(lǐng)域的人工智能可以增強客戶體驗、檢測欺詐交易、評估風(fēng)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(yīng)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(gòu)應(yīng)根據(jù)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)。