从工厂车间的机器人到投资银行的决策，技术始终推动着金融服务行业的发展。约翰·麦卡锡于 1956 年首次提出了“人工智能”一词，但对许多人来说，这个来自科幻世界的概念直到今天才成为现实。
这项技术的潜力已经吸引世界各地数十亿美元的资金投入研究和开发；然而，并没有明确的案例或基准能够告诉我们在让机器像人类一样思考方面我们最终能达到怎样的成果。
人工智能(AI) 是金融领域的关键工具。
人工智能涵盖从聊天机器人助手到旨在快速检测欺诈的新系统和工具等所有内容。此外，人工智能工具可用于改善金融行业的任务自动化，从而帮助提高效率。虽然人工智能可能提供许 海外数据 多明显的优势，但重要的是要认识到，即使是现在，银行的大量手动程序仍然是手动完成的。
自动化和数字化的好处尚未完全实现。未来我们应该看到一些有趣进展的一个领域是交易——目前已经有可以自主交易的系统，但这只是冰山一角。
采用人工智能的银行可以自动化耗时的程序，并通过随时提供财务咨询服务来显著改善客户体验。
了解人工智能
人工智能可以分为两个不同的阵营。弱人工智能是我们可以使用的那种人工智能。这种类型的人工智能可以完成某些任务，但不能独立思考。谷歌助手或苹果的 Siri 就是这种类型的人工智能的例子。虽然它们似乎能够独立思考，但它们只是基于算法行事。
然后是强人工智能，即能够独立思考的人工智能。这将产生一种机器，它可以整合所有可用的数据并根据这些数据做出决策。
人工智能或许能够帮助银行提供更好的 将音频作为转录文本的好处 服务，但它真的能帮助他们做到这一点吗？理解人工智能并不像你想象的那么难；最困难的部分是确定它会带来哪些类型的机遇和危险。这需要找到从人工智能中获益的方法，同时尽量减少人工智能对银行等企业的负面影响。
许多组织长期以来一直在投资人工智能，现在更多的组织也准备这样做。由于新技术不断涌入银行业，银行业正在经历巨大的变化。另一方面，人工智能并非旨在取代金融机构；它的存在是为了帮助它们为客户提供更好的服务。银行已经认识到，为了保持竞争力，它们必须接受这项技术。
提示：
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人工智能在金融服务中的应用
人工智能正在帮助改变金融和银行业的所有领域：
个人理财中的人工智能
当客户对其账户有疑问或遇到需要故障排除建议的问题时，他们通常更喜欢与人工客服交谈 – 尤其是当他们难以理解在线平台的工作原理时 – 但聊天机器人正在帮助银行对更常规的查询提供快速响应。
聊天机器人可以访问常见问题解答或数据库，根据他们的回答提出解决方案，从而让客户服务代表有更多的时间来处理更复杂的请求。
风险评估
我们都熟悉信用评分，它是确定是否有资格获得信用卡的一种手段。然而，有了人工智能，银行在确定个人信用度时就不局限于这一简单指标了。
机器学习算法可用于分析通过多种渠道收集的数十万条数据 – 包括个人浏览银行网站这样简单的数据 – 其提供的信息比传统信用评分更准确。
此外，通过分析社交媒体资料、手机使用情况或购买行为等不同变量，人工智能可以用来更快地评估客户的信用度。
银行还部署了更智能的聊天机器人，帮助分行员工评估反洗钱风险。通过使用自然语言处理来理解通话中所说的内容，结合历史客户数据和情绪分析，可以识别可能表明高风险行为或交易的模式。
这可能会引发对各种因素的进一步调查，例如异常消费习惯、资金转入或转出该国的地点，甚至与其他被标记个人的任何联系。
欺诈检测与管理
确保每笔交易合法的任务主要落在欺诈专家的肩上，他们必须手动审查客户、员工或金融机构提交的可疑活动报告 (SAR) 或警报。
人工智能在金融服务行业的成功不 线数据库 仅是可以预测的，而且也是合乎逻辑的。由于人工智能从过去的数据中学习，因此预计它将在金融服务领域蓬勃发展，因为记账和记录是企业的第二天性。机器学习等基于人工智能的技术已经成为反欺诈团队检测信用卡盗窃或识别其他危险信号的必备工具。