人工智能在金融方面的应用意义,将改变金融的5个隐患|极客云算

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  • 来源:借贷说

数据是数字化转型的动力之源,AI可以解锁数据的价值,以全新的方式释放数据的价值,从而能够:①预测并塑造未来成果;②支持人们开展更高价值的工作;③创建自动执行决策并带来出色体验的智能工作流程;④重新构想高度个性化的业务模式。

AI是定义我们这个时代的转型技术。发展至今,人工智能经历了明显的泡沫降温,进入了技术成熟度曲线的低谷期,行业开始回归理性,更多地关注人工智能如何落地产业,推动企业的数字化转型。

那么,AI人工智能在金融方面的应用意义主要体现在哪些方面?AI又如何帮助金融行业改善其隐患?

在2020年,人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度神经网络(DNN)正在颠覆行业业务并挑战金融行业的传统模式。

毫无疑问,人工智能正在通过各种多样的应用程序慢慢地影响着世界各行各业。而且人工智能技术也已经走进了人们的日常活动,从人们工作到生活环境,都在不知不觉地被改变。对于企业,根据Gartner公司的调查,到2020年,已有40%的主要业务已经实施人工智能解决方案,近一半以上的现有业务通过人工智能程序将使现有业务收益实现翻一番。而这一系列的预测是早在2020年之前就做出来的。


人工智能大浪潮之下,在某些行业,人工智能、机器学习(ML)和深度神经网络(DNN)具有更多的应用程序。金融行业就是其中之一,新技术的运用已经开始颠覆金融行业业务并挑战传统模式。

一、金融--风险管理

人工智能在管理风险中起着至关重要的作用,在金融行业领域中,有句话叫时间就是金钱,并且完美显现出来了。所以对于风险案例来产,可以通过使用AI算法来分析案例历史记录并识别任何潜在的问题。这涉及使用机器学习来创建精确的模型,使金融专家能够遵循特定的趋势并注意到可能发生的风险。这些模型还可以确保获得更可靠的信息,以供将来的模型使用。

在风险管理中使用机器学习(ML)意味着可以在较短的时间内对大量数据进行强大的处理。结构化和非结构化数据也可以通过认知计算进行管理。使用云计算和自然语言处理(NLP)相结合,以可理解的语言提供复杂的分析解决方案。

二、金融--预防诈骗

近年来,随着数字客户交易的大量增长,市场急需要可靠的欺诈检测模型来保护这些敏感的金融数据。而AI人工智能可用于增强基于规则的模型来协助分析人员。这不仅可以提高数据分析的效率和准确性,还可以降低成本的消耗。

通过AI人工智能,我们可以快速地了解用户的消费历史和行为,判断该人员是否显示有违规行为,例如可以通过人工智能在短时间内查询卡片在全球不同位置的使用记录。还能够从人类的这些行为中学习并根据查询的内容做出决策。

欺诈管理中的所有用例对人工智能算法都有不同的要求,因为每种情况下对它们的使用都略有不同。想要事务监视更快的响应时间,降低错误率和提高精度,就需要进行数据训练,通过数十亿次请求训练的ML模型,能够明确地区分实际客户和机器人。

三、金融--个性化银行

机器人客服在各行各业中并不少见,在银行业中,也可启动人工智能驱动的智能聊天机器人,能够为客户提供全面的解决方案,并减少呼叫中心的工作量。并且语音控制的虚拟助手越来越受欢迎,能够检查余额和账户活动并安排付款,并且其功能每天都在升级。

现在,许多银行都有可提供个性化财务建议并帮助实现财务目标的应用程序。这些由人工智能驱动的系统可以跟踪收入,常规费用和支出行为,然后提供财务计划和建议。这些银行应用程序还可以提醒用户支付账单,竞争交易以及与比线下银行进行更便捷的交互。

四、金融--定量交易

量化,算法或高频交易或以数据为驱动的投资,最近在全球股票市场中得到了扩展。投资公司依靠计算和数据科学来准确预测市场的未来格局,能够处理大量数据,并将其降低到可以应用到特定股票的数字等级。

人工智能的优势是能够观察过去数据中的模式,并预测它们将来是否可能重复出现。当数据中存在某些异常情况(例如金融危机)时,人工智能可以研究数据并注意到可能的触发因素,然后为将来做好准备。人工智能还能够为特定投资者提供个性化的投资,以帮助他们做出决定。

五、金融--信用决定

我们都知道在许多的领域,AI人工智能被有效地用来更好地指导决策过程。这些领域之一是信贷,人工智能可以快速,低成本地对潜在借款人进行准确的评估。与传统的信用评分体系系统相比,人工智能信用评分可能更加复杂。它们可以帮助确定违约可能性更大的申请人和缺乏可靠信用记录的申请人。也适用于企业评估,使企业能够评估信用记录水平较低的客户。这可以提供透明的方式来考虑被视为高风险的群体。

由人工智能驱动的模型还具有客观无偏的优势,这可能是用于决策的一个因素。对于许多人来说,拥有良好的信誉至关重要,无论是进行大笔购买,找到工作还是租房,这都是至关重要的。

引入人工智能驱动的系统可以变得更快,更高效,更可靠。这些技术正在金融领域中找到更多的应用,并且被很多金融公司广泛地使用。要知道人工智能在金融领域具有巨大的潜力,而业务决策者则可以利用正确的数据做出最正确的决定。