人工智能在金融领域的应用

人工智能正在成为金融行业运营方面的革命，因为它在持续的服务维护中能够做出准确而富有创意的决策。这些先进技术包括机器学习、自然语言处理和预测分析等，可以帮助金融机构在最短的时间内处理海量数据。它可以用于加强风险等级评估、识别欺诈账户和满足客户需求，所有这些都将对财务产生积极影响。

在过去的几年里，由于希望实现更高效的流程以及应对市场变化的能力，人工智能（AI）在金融领域的应用变得越来越普遍。与人类相比，AI算法可以更容易地确定市场中销售和购买的预测，因为自动化系统比人脑工作得快得多。

金融领域人工智能技术的应用

机器学习

• 人工智能的一个子领域，称为机器学习，指的是某个模型或系统在使用后能够学习并提高效率。在金融领域，机器学习的运作旨在分析数据，以得出一些用于预测分析的模式和趋势。
• 信用评分是应用机器学习最常见的应用之一，其中算法会评估各种借款人的因素，如交易历史以及他们的社交活动。除了风险评估，这项技术在检测交易中的任何异常方面也非常有用。

自然语言处理（NLP）

• NLP是一个多学科的主题，涉及使用计算技术来理解人类语言以及人类如何与计算机交互。在金融领域，NLP被应用于处理非结构化数据，包括但不限于文章、社交媒体帖子和报告。这项技术可以帮助金融机构理解客户情绪，并根据最新信息做出必要的决策。
• NLP的好处包括使用情绪分析，使交易员能够了解人们对某个股票或市场趋势的总体看法。通过分析大量的文本数据，NLP通过改进决策和战略实施来带来价值。

机器人流程自动化 (RPA)

• 机器人流程自动化（RPA）是一种使用机器人来执行例行且定义明确的任务的方法。在金融和会计领域，RPA被用于数据捕获、发票处理和合规报告等场景。总的来说，使用此类“智能”解决方案可以节省金融机构的运营成本，并最大限度地减少出错的可能性。
• RPA还为人类提供了专注于高价值工作的机会，从而提高了整体效率。这种集成已经开始，因为RPA的开发将继续将其暴露于AI等其他技术，从而在不久的将来实现决策的可能性。

计算机视觉

• 这是人工智能的一个子领域，允许分析和解释视觉世界的数据。在金融领域，计算机视觉在文件处理方面非常受欢迎，例如，识别发票和支票，或处理身份证明文件。这项技术可以用于自动化从图像中提取数据，这可能包括KYC流程，这是一个耗时的过程。
• 计算机视觉可以增强安全功能，因为视频流可以被扫描，以发现银行区域内任何可疑的活动。随着这项技术的广泛应用，金融机构的效率和安全性将会提高。

区块链技术

• 虽然与AI没有直接关联，但区块链正被慢慢地整合到金融交易中，以提高安全性和减少欺诈的可能性。区块链是电子交易登记的单一账本，可以防止篡改和伪造。然而，当与AI集成时，它可以帮助在区块链上发生的交易中检测欺诈和/或风险时刻。
• 它们也与改进其他相关流程的功能有关，例如跨境支付以及高效安全地实施智能合约。可以说，这两种技术的进一步发展将刺激金融市场上各种解决方案的出现。

人工智能在金融领域的应用

欺诈检测和预防

• 人工智能在防止金融交易欺诈活动方面非常重要。这包括自动化方式，例如使用机器学习技术实时自动分析大量交易以发现可疑活动。如果用户突然在不同的地理位置进行大额购买，系统可以提醒他们可能存在欺诈。
• 这是因为，通过从历史数据中不断学习，可以学习到误报率，从而允许真实的交易顺利进行。这是一种积极主动的方式，不仅可以保护金融机构，还可以赢得客户的信任。

算法交易

• 算法交易是金融市场运营过程中发生的最大变化之一。它是一种利用来自市场、突发新闻和社交媒体趋势的信息来快速做出交易决策的程序。这些人工智能系统可以比任何人类交易员更快、更大规模地进行交易，并从市场中的任何不完善之处获利。
• 这些算法能够使用机器学习轻松进行训练，在实际市场条件下，它们可以学会如何修改交易策略。这种人工智能的使用有助于提高交易公司收入，也有助于为市场提供流动性。随着技术的发展，算法交易预计将变得更加复杂，并通过使用各种预测组件进行集成。

信用评分和风险评估

• 人工智能正在加强信用评分和风险分析，因为它提供了一种更优越的方式来评估借款人。一般来说，传统的信用评分方法决策通常基于有限的特征集，这又会导致各种不同的偏见。信用评分不仅限于交易的财务记录，它们还使用支出模式甚至公用事业付款作为来源。
• 这种分析确定了客户的违约概率，从而使信贷机构能够就申请人的信用worthiness做出明智的决定。此外，AI中的风险评级可以根据接收到的实时数据进行精炼，这使得金融机构更容易适应借款人条件的任何变化。

个性化金融服务

• 反过来，人工智能帮助金融机构提供满足特定客户精确需求的**服务。因此，通过对用户的分析，它们可以提供有关财务建议、投资建议、产品等信息。顾问提供具体的公式，根据个人需求、风险水平和普遍的市场趋势制定定制的投资组合。
• 这种个性化水平可以提高客户的满意度和忠诚度，因为他们得到了满足其需求的。它还说明了随着技术的进步，金融服务中的客户需求将不断提高，直到机构能够与客户建立常规业务关系。

客户服务自动化

• 作为客户关怀解决方案，它们在金融行业越来越普遍，为服务领域带来了创新性变革。这些AI应用程序可以全天候解决客户关于账户余额、已执行交易或客户认为未执行的交易等各种问题，以及转发这些请求和其他许多请求。通过应用NLP对话方式，聊天机器人还可以有效地回应客户的询问。
• 这不仅方便，也有助于降低金融机构在这方面的运营成本。此外，可以检查从客户那里收集的对话数据，以了解各种关切并由组织持续改进这些服务。预计会出现这种趋势，并且在未来，随着AI的发展，客户服务的自动化将变得更加高效。

监管合规

• 最近，人工智能在支持金融机构处理遵守规则和法规方面发挥了作用。合规性涉及识别交易和所有不合规行为，并报告各种法律和政策中观察到的任何不容忍情况。
• 这可以通过两种主要方法来实现：收集、排序和分类交易，并分析它们是否包含任何违规行为，以及为监管机构生成报告。这有助于最大限度地减少数据传输过程中人为干扰的风险，同时又能高效地节省时间。

人工智能在金融领域的优势

增强决策能力

• 人工智能通过以用户数据为依据来优化金融领域的决策。这是可能的，因为机器学习算法通过其过去和执行期间的数据来查找人类分析师无法注意到的模式。这种能力有助于金融机构在决策、投资、风险控制以及客户服务方面。
• 它可以分析市场趋势，并为交易员提供最佳的交易方式，以产生更多利润。在人工智能的帮助下，金融组织和可能的低效率的风险可以得到有效降低。

更高的效率

• 人工智能有助于操作以减少对立反应的发生时间并提高金融公司运行的效率。因此，像数据录入、交易处理和某些合规测试这样的流程可以通过AI来实现，以减轻人员的压力。自动化手段，如机器人流程自动化（RPA），可以承担诸如发票处理等简单工作。
• 这些流程的自动化不仅加快了流程，还减少了可能由人为干预造成的错误。有效实施这些建议将意味着金融机构的有效运作和服务交付，同时成本更低。

增强的客户体验

• 这侧重于金融行业的主要AI技术，以增强客户体验和关怀。此类工具能够自动响应这些查询，从而确保客户随时得到照顾。聊天机器人应该能够使用NLP以自然的方式回答客户的问题和询问。它直接使客户受益，因为即时支持提高了客户保留率，而他们不必等待人工座席。

欺诈检测和预防

• 人工智能可以应用于提高安全性水平，通过改进现有反欺诈措施的标准和效率。这种方法包括使用实时交易数据来学习和应用机器学习算法，以检测可能警告欺诈的特定模式。
• 如果用户在一个不同的城市下了一个相当大的订单，系统可以警告它可能存在欺诈。它们能够学习，并可以使用历史数据来调整误报率和授权合法活动中的错误。在一定程度上，这不仅保护了金融机构，还有助于提高客户信心。

风险管理

• 人工智能提高了风险控制的有效性，因为它提供了更好的风险洞察力。因此，通过将AI算法应用于效率、稳定性、可靠性、区域和国家市场的趋势以及金融领域的客户行为等价值观，可以预测潜在风险。
• 它还可以用于信用评分，在那里可以更容易地评估比传统人工贷款人更多的数据。这种能力因此使组织能够有效地利用可用的资源管理风险。未来，金融机构在风险管理中应用AI技术精髓变得非常重要。

降低成本

• 因此，采用AI技术将为金融行业带来巨大的成本节约。据提到，通过使用自动化，总体成本降低了，因为许多任务否则可能需要大量的人力和时间。此外，AI还可以用于分析目的，以确定浪费的领域，从而不仅降低成本，还改善资源分配。例如，未来的维护利用AI可以降低金融系统的停机时间和维护成本。

使用AI的实时公司（金融领域）

摩根大通

• 这侧重于摩根大通如何在将AI整合到公司方面处于领先地位。该银行在几个功能中使用AI，主要领域包括欺诈检测和风险管理。一种区分方法是与专业平台进行分包工作，例如COiN（合同智能），利用人工智能分析合同数据库，给出合同分析的初步结果，为后续工作节省大量时间。
• 此外，摩根大通利用AI通过虚拟助手来改进客户服务，这些助手可以帮助客户处理一些问题并为他们办理业务。这种有益的方法不仅使流程更顺畅，也提高了客户满意度。

高盛

• 如今，AI被用于增强交易方法和决策过程，尤其是在高盛。它利用人工智能来组织与市场相关的数据，并在计算机上分析金融的可能性。
• 通过分析新闻文章和社交媒体情绪等海量信息，高盛可以快速做出决策。此外，公司还采用AI分配的风险分析来检测市场中的潜在风险，并对财务计划进行必要的调整。它还使得该公司能够做出正确的决策，从而轻松应对不同的金融市场。

PayPal

• PayPal将AI应用于在线购买过程的安全性和用户体验优化。换句话说，该公司利用人工智能（通常称为机器学习）实时识别交易中的欺诈活动。这是一项预防措施，使PayPal能够阻止欺诈事件的发生，这不仅有利于组织，也有利于其服务的消费者。
• 此外，PayPal的个性化方法和基于消费者使用的建议也得到了极大的支持。由于其安全性和个性化，这使得PayPal成为数字支付行业的先驱。

Square

• 领先的移动支付服务和金融服务公司Square通过AI增强了支付管理能力，并与客户互动。这项技术涉及使用机器学习分析过去的交易数据，并协助企业解决适当的定价策略问题。
• 为了提供客户服务，Square使用Zoom.ai聊天机器人，使客户能够及时解决他们的投诉。通过专注于这项AI，Square还设法提高了客户体验，因此它成为小型企业主寻找支付系统的首选平台。

ZestFinance

• ZestFinance主要专注于在信用评分和风险评估方面使用人工智能。该公司利用人工智能和机器学习技术来考虑所谓的非传统数据，包括社交媒体和行为数据，以确定信用worthiness。
• 因此，这种方法帮助ZestFinance为那些在传统信用评分系统下无法获得信贷的人提供贷款。根据设定的目标，该公司还计划使用AI来追究信贷持有者的责任，并解决贷方的高风险金融问题。

Robinhood

• 移动应用程序Robinhood是一个免佣金交易平台的例子，该平台利用AI来改进其界面和各种操作。该平台已整合人工智能，使用算法研究市场，从而向潜在用户推荐投资。此外，Robinhood还应用人工智能来检测异常交易活动，以符合平台运营的法律。
• 通过使用AI，Robinhood致力于将金融普及到大众，并使投资对每个人开放。它为Robinhood带来了数百万用户，使其成为当今著名的金融科技公司之一。

美国运通

• Amex使用AI为客户提供更好的服务，其中还包括其他功能。使用机器学习算法对交易进行实时分析，以检测公司内的欺诈案件。这就是为什么Amex有机会通知客户，而不让某些交易开始。最后，AI通过聊天机器人应用于客户关系，帮助用户处理问题和订单，并提供及时答复。

Capital One

• 在银行业，有一家银行在实施和采用人工智能技术方面最为活跃，那就是Capital One。具体来说，通过采用AI技术，该银行开发了有助于推广和推荐特定产品的程序。例如，Eno是Capital One的一款基于AI的虚拟助手，它使用自然语言处理让客户可以整理他们的账户和支出，与它们互动并回答可能被问到的问题。

结论

总之，AI在提高金融行业运营效率、准确性和客户关系方面发挥着至关重要的作用。发票扣除、信用风险、咨询、财务咨询、交易以及全球金融服务行业都在AI技术的帮助下发生了变化。这种集成不仅使组织工作更有效率，而且有助于通过使用AI做出合适的决策。

由于AI是一项发展中的技术，它在金融领域的应用将随着金融世界的日益复杂和新开发技术的改进用户体验而不断增长。人工智能已成为金融业的未来，因为它已成为金融战略的必需品。