人工智能已經在成為許多金融機構不可分割的一部分，并且取得了巨大的進步。

人們認為，在過去十年里，沒有任何一項技術比人工智能對世界產生的影響更大。人工智能賦予機器人根據數據進行學習的能力，它正在融入人們日常的工作和生活中。

隨著人工智能將耗時的任務實現自動化，將效率提高到一個新的高度，并保持嚴格的安全和安全標準，它在改善現有行業中發揮著重要作用，從醫療保健、交通、教育、管理、營銷等等。那么，人工智能行業到底有多大，全球有多少地方將這項技術集成到他們的工作流程中?

根據調研機構Gartner公司進行的一項研究，全球37%的企業在某種程度上已經將人工智能納入了他們的工作流程。到2021年，人工智能的全球市場價值估計為870億美元，到2030年，預計其市場價值為15971億美元。

話雖如此，人工智能在金融行業發揮著特別重要的作用。本文將特別關注金融領域的人工智能。將回顧近年來人工智能(AI)改變金融游戲的多種方式，從提供出色的欺詐檢測和金融風險管理到徹底改變銀行業。

人工智能在銀行業的好處

鑒于人工智能在過去幾十年取得的成功，銀行試圖將人工智能整合到其業務的各個方面也就不足為奇了。這讓他們比競爭對手更有優勢，并簡化了各種流程。

通過將人工智能融入銀行業，他們不僅消除了繁瑣的任務，節省了時間和費用，而且還通過提供服務聊天機器人、24小時訪問金融顧問、卓越的安全性和欺詐檢測等，改善了客戶體驗。

做出高度明智的決定

人工智能在銀行業的主要好處之一是，它能夠根據廣泛的數據分析提出決策建議。這種應用程序背后的想法是，人工智能模型更擅長分析海量數據集，包括以前的貸款數字和客戶的金融資產，以預測未來的貸款選擇，而銀行經理可能主要依賴于個人偏見和人類的洞察力。

人工智能算法可以分析廣泛的數據，包括信用歷史、收入和消費模式，在給定特定參數的情況下，對個人的信用風險進行更準確的評估。金融機構可以利用這些信息做出更明智的貸款決策，降低風險。

發現新的收入來源

與貸款融資類似，人工智能可以為銀行提供新的收入來源。人工智能模型也采取了類似的步驟，它會搜索數以百萬計的歷史收入流，以尋找最可靠、回報最好的收入來源。例如，人工智能可以用來分析客戶數據，以識別模式和預測行為。這些信息可以用來做出關于產品開發、營銷策略和風險管理的明智決策。人工智能還可以用于分析市場趨勢和識別投資機會，幫助組織做出數據驅動的投資決策。

降低業務成本

人工智能的一個關鍵好處是，客戶服務和后臺操作等耗時流程的自動化可能會節省成本。根據InsiderIntelligence公司的分析，預計在接下來的一年里，銀行將節省4470億美元的成本。這是因為越來越多的銀行將人工智能應用到他們的工作流程中，甚至發明了新的和獨特的方法來在他們的服務中使用這種技術。

人工智能在欺詐檢測中的好處

人工智能幫助風險管理的另一種方式是改進欺詐檢測。自從貨幣發明以來，欺詐就一直存在，所以對它保持堅實的防御是很重要的。銀行信用卡可以被持卡人使用，也可以被犯罪分子竊取或猜測賬戶號碼，對賬戶持有人和銀行機構都構成威脅。

銀行對發生在個人身上的欺詐行為負有責任，以激發資金的安全和保障。沒有人希望無意中發現一筆數千美元的交易，而銀行也不想承擔盜竊造成的損失。通過部署欺詐檢測，可以取消非法交易，為雙方節省寶貴的時間和費用。

在過去的幾十年里，欺詐檢測有了顯著的進步，引發了企業和騙子之間曠日持久的戰爭。隨著企業為保護其金融訪問安全而采取的每一步措施，欺詐者都在想出新的、越來越有創意的方法來染指金融交易。話雖如此，銀行機構和金融機構利用人工智能也就不足為奇了，58%的金融部門將其作為抵御欺詐犯罪的最新防線。

根據Statista研究部門進行的一項研究，2021年，僅在美國，網絡欺詐就造成了7.56億美元的損失;所有金融部門每年都要花費大量資金升級欺詐檢測系統。

人工智能如何幫助預防金融欺詐?

人工智能之前的欺詐檢測是由調查人員團隊人工執行的。一種常見的技術是將用戶數據與多個數據庫進行比較，并尋找潛在的匹配，這可能非常耗時。

這種方法不僅速度慢，而且容易出現人為錯誤。為了解決這個問題，創建了企業解決方案，通過從更廣泛的來源收集更多的信息，并以比任何人類團隊都希望管理的更快的速度處理這些信息，從而加快流程。

實時欺詐檢測

通過將人工智能集成到欺詐檢測系統中，我們可以快速發現并阻止任何欺詐交易。首先防止欺詐交易的發生，以消除任何嚴重損害的發生。然后，該模型能夠研究不同的模式和見解，以區分被認為是正常的客戶購買行為和被認為是可疑的行為。

交易地點、購買習慣、突然的大額交易等等都是防止欺詐的因素。各家銀行將向試圖在不同地理位置購買信用卡的持卡人發送自動短信。例如，持卡人不可能在同一小時內在地球另一端進行交易的同時，在當地雜貨店進行正常的購買。

處理指數級的數據

有了人工智能，我們可以在更短的時間內處理更多的事務。這使得機構可以在更少的人工干預下檢查數百萬筆日常交易中的欺詐行為。隨著人工智能進入金融領域，特別是欺詐檢測，銀行可以利用人工智能算法在每天數百萬筆轉賬中檢測任何可疑的金融轉賬。人工智能甚至可以發現人類操作員通常會搞砸的微小細節。然后，欺詐轉移被完全消除或過濾，并傳遞給人工操作人員或合并2因素身份驗證，以檢查交易的有效性。那么，欺詐檢測算法最初究竟是如何構建的呢?

欺詐檢測是使用機器學習構建的，機器學習是人工智能的一個子領域，允許計算機通過利用大量有組織和標記的數據進行學習。在欺詐檢測的情況下，機器學習模型是通過吸收大量以前的金融交易來訓練的。這些數據集包括欺詐性交易和非欺詐性交易，中間有許多邊緣情況。在監督機器學習的情況下，每一筆交易都將被標記為真(欺詐交易)或假(非欺詐交易)，有時還需要人工干預。

人工智能在欺詐檢測中的未來

與任何機器學習模型一樣，提供給它的數據越多，它完成任務的效果就越好。在欺詐檢測的情況下，模型可以繼續從每天接收的數千個新交易中學習，允許欺詐檢測模型隨著時間的推移不斷改進。然后，該模型保存被認為是正常行為的內容，并將所有客戶事務與它們進行比較。如果一個請求不正常，那么模型會直接將其標記為可疑，從而阻止這樣的事務發生。

欺詐檢測已經成為任何金融機構戰略的關鍵部分。數據爆炸使得打擊欺詐比以往任何時候都更具挑戰性。然而，僅僅擁有新的工具和技術能力是不夠的——機構需要知道如何最好地應用它們，以便從最有效的有利位置檢測到最新的威脅。據預測，人工智能很快就能在金融騙局發生之前發現它們。

人工智能在金融領域的劣勢

人工智能可以幫助企業利用數據、管理風險并做出更好的決策。盡管人工智能有許多前景，但也有一定的局限性和缺點必須承認。總而言之，每個行業都是不同的，所以沒有適合每個人的萬能解決方案。公司實施人工智能的決定將取決于其關鍵目標、戰略和能力。

數據質量

數據是機器學習模型中最重要的組成部分之一，因為模型的性能與輸入數據的質量直接相關。當涉及到人工智能在金融領域的應用時，通過確保所使用的數據龐大、多樣且經常更新，提高模型性能的信任系數是至關重要的。數據收集的過程不應掉以輕心，因為構建一個高質量的數據集需要大量的時間和精力。

數據安全

人工智能在金融領域面臨的最大挑戰之一是數據安全。這是因為在這些模型中使用的大量數據可以被認為是高度敏感的。客戶的姓名、年齡、地址、信用卡號碼、銀行賬戶和其他信息可能包括在這些數據中。在這種情況下，數據泄露將危及客戶的個人隱私，同時也使攻擊者能夠訪問他們的金融資產。為了解決這個問題，必須采取進一步的安全預防措施，以防止敏感數據落入不法分子之手。

人工智能對金融服務的影響

從歷史的角度來看待金融領域的人工智能，很明顯，自上世紀80年代以來，人工智能和機器學習已被廣泛應用。金融領域的人工智能最初是高度理論性的研究，但近年來已經取得了巨大的進步，成為許多金融機構不可或缺的一部分。

人工智能打開了一個充滿可能性的世界，從為銀行和金融機構提供在不斷變化和模糊的環境中最大化服務的能力，使他們比競爭對手擁有顯著的競爭優勢，到提供聊天機器人和個人財務顧問等全自動服務，大幅減少所有金融交易中的欺詐追蹤數量，并對即將到來的貸款和金融風險提供更好的洞察。

如果沒有人工智能的貢獻，金融世界將與今天大不相同。人工智能的極限尚不可知，但相反，人工智能的能力尚未實現。然而有一件事可以明確，世界已經被人工智能從根本上改變了。