金融机构如何采用人工智能技术

人工智能已经在成为许多金融机构不可分割的一部分，并且取得了巨大的进步。

人们认为，在过去十年里，没有任何一项技术比人工智能对世界产生的影响更大。人工智能赋予机器人根据数据进行学习的能力，它正在融入人们日常的工作和生活中。

随着人工智能将耗时的任务实现自动化，将效率提高到一个新的高度，并保持严格的安全和安全标准，它在改善现有行业中发挥着重要作用，从医疗保健、交通、教育、管理、营销等等。那么，人工智能行业到底有多大，全球有多少地方将这项技术集成到他们的工作流程中?

根据调研机构Gartner公司进行的一项研究，全球37%的企业在某种程度上已经将人工智能纳入了他们的工作流程。到2021年，人工智能的全球市场价值估计为870亿美元，到2030年，预计其市场价值为15971亿美元。

话虽如此，人工智能在金融行业发挥着特别重要的作用。本文将特别关注金融领域的人工智能。将回顾近年来人工智能(AI)改变金融游戏的多种方式，从提供出色的欺诈检测和金融风险管理到彻底改变银行业。

人工智能在银行业的好处

鉴于人工智能在过去几十年取得的成功，银行试图将人工智能整合到其业务的各个方面也就不足为奇了。这让他们比竞争对手更有优势，并简化了各种流程。

通过将人工智能融入银行业，他们不仅消除了繁琐的任务，节省了时间和费用，而且还通过提供服务聊天机器人、24小时访问金融顾问、卓越的安全性和欺诈检测等，改善了客户体验。

做出高度明智的决定

人工智能在银行业的主要好处之一是，它能够根据广泛的数据分析提出决策建议。这种应用程序背后的想法是，人工智能模型更擅长分析海量数据集，包括以前的贷款数字和客户的金融资产，以预测未来的贷款选择，而银行经理可能主要依赖于个人偏见和人类的洞察力。

人工智能算法可以分析广泛的数据，包括信用历史、收入和消费模式，在给定特定参数的情况下，对个人的信用风险进行更准确的评估。金融机构可以利用这些信息做出更明智的贷款决策，降低风险。

发现新的收入来源

与贷款融资类似，人工智能可以为银行提供新的收入来源。人工智能模型也采取了类似的步骤，它会搜索数以百万计的历史收入流，以寻找最可靠、回报最好的收入来源。例如，人工智能可以用来分析客户数据，以识别模式和预测行为。这些信息可以用来做出关于产品开发、营销策略和风险管理的明智决策。人工智能还可以用于分析市场趋势和识别投资机会，帮助组织做出数据驱动的投资决策。

降低业务成本

人工智能的一个关键好处是，客户服务和后台操作等耗时流程的自动化可能会节省成本。根据InsiderIntelligence公司的分析，预计在接下来的一年里，银行将节省4470亿美元的成本。这是因为越来越多的银行将人工智能应用到他们的工作流程中，甚至发明了新的和独特的方法来在他们的服务中使用这种技术。

人工智能在欺诈检测中的好处

人工智能帮助风险管理的另一种方式是改进欺诈检测。自从货币发明以来，欺诈就一直存在，所以对它保持坚实的防御是很重要的。银行信用卡可以被持卡人使用，也可以被犯罪分子窃取或猜测账户号码，对账户持有人和银行机构都构成威胁。

银行对发生在个人身上的欺诈行为负有责任，以激发资金的安全和保障。没有人希望无意中发现一笔数千美元的交易，而银行也不想承担盗窃造成的损失。通过部署欺诈检测，可以取消非法交易，为双方节省宝贵的时间和费用。

在过去的几十年里，欺诈检测有了显著的进步，引发了企业和骗子之间旷日持久的战争。随着企业为保护其金融访问安全而采取的每一步措施，欺诈者都在想出新的、越来越有创意的方法来染指金融交易。话虽如此，银行机构和金融机构利用人工智能也就不足为奇了，58%的金融部门将其作为抵御欺诈犯罪的最新防线。

根据Statista研究部门进行的一项研究，2021年，仅在美国，网络欺诈就造成了7.56亿美元的损失;所有金融部门每年都要花费大量资金升级欺诈检测系统。

人工智能如何帮助预防金融欺诈?

人工智能之前的欺诈检测是由调查人员团队人工执行的。一种常见的技术是将用户数据与多个数据库进行比较，并寻找潜在的匹配，这可能非常耗时。

这种方法不仅速度慢，而且容易出现人为错误。为了解决这个问题，创建了企业解决方案，通过从更广泛的来源收集更多的信息，并以比任何人类团队都希望管理的更快的速度处理这些信息，从而加快流程。

实时欺诈检测

通过将人工智能集成到欺诈检测系统中，我们可以快速发现并阻止任何欺诈交易。首先防止欺诈交易的发生，以消除任何严重损害的发生。然后，该模型能够研究不同的模式和见解，以区分被认为是正常的客户购买行为和被认为是可疑的行为。

交易地点、购买习惯、突然的大额交易等等都是防止欺诈的因素。各家银行将向试图在不同地理位置购买信用卡的持卡人发送自动短信。例如，持卡人不可能在同一小时内在地球另一端进行交易的同时，在当地杂货店进行正常的购买。

处理指数级的数据

有了人工智能，我们可以在更短的时间内处理更多的事务。这使得机构可以在更少的人工干预下检查数百万笔日常交易中的欺诈行为。随着人工智能进入金融领域，特别是欺诈检测，银行可以利用人工智能算法在每天数百万笔转账中检测任何可疑的金融转账。人工智能甚至可以发现人类操作员通常会搞砸的微小细节。然后，欺诈转移被完全消除或过滤，并传递给人工操作人员或合并2因素身份验证，以检查交易的有效性。那么，欺诈检测算法最初究竟是如何构建的呢?

欺诈检测是使用机器学习构建的，机器学习是人工智能的一个子领域，允许计算机通过利用大量有组织和标记的数据进行学习。在欺诈检测的情况下，机器学习模型是通过吸收大量以前的金融交易来训练的。这些数据集包括欺诈性交易和非欺诈性交易，中间有许多边缘情况。在监督机器学习的情况下，每一笔交易都将被标记为真(欺诈交易)或假(非欺诈交易)，有时还需要人工干预。

人工智能在欺诈检测中的未来

与任何机器学习模型一样，提供给它的数据越多，它完成任务的效果就越好。在欺诈检测的情况下，模型可以继续从每天接收的数千个新交易中学习，允许欺诈检测模型随着时间的推移不断改进。然后，该模型保存被认为是正常行为的内容，并将所有客户事务与它们进行比较。如果一个请求不正常，那么模型会直接将其标记为可疑，从而阻止这样的事务发生。

欺诈检测已经成为任何金融机构战略的关键部分。数据爆炸使得打击欺诈比以往任何时候都更具挑战性。然而，仅仅拥有新的工具和技术能力是不够的——机构需要知道如何最好地应用它们，以便从最有效的有利位置检测到最新的威胁。据预测，人工智能很快就能在金融骗局发生之前发现它们。

人工智能在金融领域的劣势

人工智能可以帮助企业利用数据、管理风险并做出更好的决策。尽管人工智能有许多前景，但也有一定的局限性和缺点必须承认。总而言之，每个行业都是不同的，所以没有适合每个人的万能解决方案。公司实施人工智能的决定将取决于其关键目标、战略和能力。

数据质量

数据是机器学习模型中最重要的组成部分之一，因为模型的性能与输入数据的质量直接相关。当涉及到人工智能在金融领域的应用时，通过确保所使用的数据庞大、多样且经常更新，提高模型性能的信任系数是至关重要的。数据收集的过程不应掉以轻心，因为构建一个高质量的数据集需要大量的时间和精力。

数据安全

人工智能在金融领域面临的最大挑战之一是数据安全。这是因为在这些模型中使用的大量数据可以被认为是高度敏感的。客户的姓名、年龄、地址、信用卡号码、银行账户和其他信息可能包括在这些数据中。在这种情况下，数据泄露将危及客户的个人隐私，同时也使攻击者能够访问他们的金融资产。为了解决这个问题，必须采取进一步的安全预防措施，以防止敏感数据落入不法分子之手。