金融領域的人工智能?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（銀行、對沖基金和保險公司）的主要目標是最大限度地降低風險、降低成本並使用 AI 為客戶提供高端客戶服務。
金融領域的海量數據行業，使用人工智能進行數據分析、風險管理、個性化服務和管理投資組合變得越來越重要。根據 NVIDIA 對 200 家金融機構進行的 2023 年調查這些公司位於美國和歐洲，致力於以下用例:
其中 26% 致力於大型語言模型，23% 致力於推薦系統，23% 致力於投資組合優化，22% 致力於欺詐檢測
一半的受訪者相信人工智能將使他們的年度回報提高 10%，三分之一的人估計人工智能將使他們的年度開支減少 10%
在此博客中，我們將了解 AI 在金融領域的用例、其優勢以及金融機構在採用 AI 時面臨的挑戰。
金融領域的人工智能
人工智能是數據、計算能力和技術的結合。 AI 的技術方面如下:
機器學習:機器學習由可以在有監督或無監督的金融數據上訓練的算法組成，用於分類、預測和發現金融數據中的異常。
深度學習:深度學習使用神經網絡來分析財務數據。當我們有數十億條市場數據記錄時，深度學習是合適的。
自然語言處理:金融中的自然語言處理用於分析和提取合同信息，金融市場情緒分析，增強客戶有使用聊天機器人的金融科技經驗。
人工智能在金融領域的用例有哪些?
欺詐檢測
銀行和金融領域的欺詐不僅會導致財務困境，而且也影響了機構的形象。人工智能接受過歷史數據訓練，可以區分典型交易和異常交易。隨著越來越多的數據和研究方法可用，人工智能係統檢測欺詐的準確性將進一步提高。
風險評估
風險評估對於檢查貸款資格和發生欺詐的可能性至關重要借款人拖欠貸款。人工智能可以分析信用記錄和財務報表來評估借款人的風險狀況。此外，審計員可以使用 AI 檢查財務記錄，以確保公司遵守適用的法律法規。
Trading
AI 經過多年的財務數據訓練，可以識別趨勢用肉眼很難看到。簡而言之，人工智能會生成更好的交易信號。人工智能可用於高頻交易，即根據價格的微小波動瞬間進行交易。投資組合管理公司可以開發人工智能係統以獲得更高的回報率，這將贏得客戶的信任，進而帶來更多業務。
24/7 客戶服務
在銀行業，人工智能驅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。隨著 ChatGPT 的出現，不可否認大型語言模型的商業潛力。
在金融中使用 AI 有什麼好處?
節省時間
金融領域的人工智能通過自動執行重複性任務來節省時間，讓人類有時間處理複雜問題。審計師在審計時不必閱讀公司的財務記錄。此外，在金融科技應用程序中使用客戶支持聊天機器人可以節省時間、加快流程並提供 24/7 服務。
省錢
AI 有助於欺詐檢測、投資組合管理和風險貸款時進行評估。因此，使用人工智能可以幫助金融機構做出明智的決策，最大限度地減少損失。
高效
金融生態系統中的人為錯誤可能會產生不利影響。 AI 系統在復雜的決策制定中非常高效，降低了人為錯誤的風險。
在金融領域使用 AI 的挑戰
數據質量
Garbage In, Garbage出去。為金融機構制定有效的數據策略需要盡職調查。識別和審查數據源、收集數據並將其轉換為所需形式對於 AI 驅動的金融部門來說可能具有挑戰性。
數據隱私和安全
金融機構每時每刻都在使用個人數據天。因此，他們必須採取安全措施來保護個人數據的私密性。此外，他們應該遵守數據監管法律，了解數據的合法使用。
偏見
對顏色、種族、民族或性別等變量的諾斯替行為在人工智能中稱為偏見.歷史訓練數據可能存在可以轉化為 AI 系統的偏差。有偏見的申請可能是有害的:限制向少數群體提供貸款。風險評估和管理對於公正的 AI 應用是必要的。
AI in Finance-Way Forward
AI in finance 可以增強客戶體驗，檢測欺詐交易，評估風險，幫助對沖基金的交易策略，等等。人工智能生態系統（應用程序和研究方法）在不斷發展，客戶傾向於無憂體驗。金融機構應根據客戶需求和可用的前沿人工智能用例不斷更新其人工智能係統。