人工智能如何改变银行和金融

在 2015 年的金融危机剧《大空头》中，古怪的华尔街智者迈克尔·伯里（由克里斯蒂安·贝尔饰演）专注地盯着电子表格，在脑海中计算数字。

他的最终实现？ 很大一部分美国次级房贷面临违约风险。 这里有剧透警告：在 2000 年代后期美国房地产泡沫破裂之前，Burry 通过做空房地产市场并将超过 10 亿美元的投资者现金投入信用违约掉期，最终大赚一笔。

十年后快进，像 Burry 这样的人不太可能注意到主要的金融趋势或不为人知的投资机会。

相反，这越来越成为人工智能的工作。

专家表示，整个银行和金融服务行业——从交易到财富投资再到欺诈预防——将在未来几年被机器学习彻底改变，无论是处理金融问题的聊天机器人还是标记信用卡欺诈的算法。

“世界各地的金融机构都在对人工智能进行大规模投资，而随着人工智能成为机构和市场结构的核心，各国政府和监管机构都在努力应对重大的不确定性和日益增长的公众恐惧，” The最近的一份报告称。世界经济论坛（WEF）。

人工智能将改变客户体验

在我们的有生之年，我们可能不会看到银行柜员被人形机器人取代，但金融服务行业客户的体验将以更微妙的方式发生转变。

乔尔·施莱辛格（Joel Schlesinger ）在《环球邮报》上写道，人工智能已经通过移动银行产品和智能投顾（例如总部位于多伦多的 Wealthsimple 公司）重塑财富管理。

“该公司由科技神童 Michael Katchen 于 2014 年创立，他是一位在硅谷发家致富的千禧一代，”他补充道。 “自那以后，它以管理着 10 亿美元的资产赢得了超过 30,000 名投资者。”

现在，越来越多越来越受欢迎的应用程序在人工智能的支持下提供类似的个性化财务建议。

特拉华州商业解决方案公司 Django Stars 的首席运营官Arthur Bachinskiy 表示： “这些智能系统跟踪收入、基本经常性支出和消费习惯，并提出优化的计划和财务建议。”

客户的重大变化？ 现在只需单击一下即可完成所有操作，无需亲自顾问。

“人工智能可以通过让客户的财务自行管理，并在需要的时候充当值得信赖的顾问，从而提供彻底重新构想的客户体验，”世界经济论坛表示。

决策过程将得到彻底改革

无论是导航潜在风险还是评估信用评级，人工智能都提供了一种简化财务决策的新方法。

“在风险管理方面，很难高估人工智能对金融服务的影响，”巴钦斯基写道。

这是因为认知计算的强大处理能力允许在短时间内处理大量数据，他补充说——快速识别早期预警信号并彻底改变一项需要人类更长时间的任务。

Bachinskiy 继续说，数字银行也在使用机器学习来评估贷款资格。 与传统的信用评分系统相比，该过程更快、更准确、成本更低，但可能更复杂、更全面。

“客观性是人工智能驱动机制的另一个好处，”他补充道。 “与人类不同，机器不太可能有偏见。”

WEF 指出，更明智的决策还将以使用先进的数据科学来优化业务成果的形式出现——比如获得更低的违约率——并获得跨业务部门的洞察力，以实现更好的资本配置。

人工智能将改善欺诈预防工作

在最近的一份报告中，安全公司 McAfee 估计网络犯罪正在给世界经济造成约 6000 亿美元的损失，占全球国内生产总值的 0.8%。

但目前，根据 WEF 的说法，欺诈预防工作的运行效率低下且效率低下——幸运的是，随着人工智能在金融服务领域变得越来越普遍，这种情况将会发生变化。

“多年来，人工智能在打击金融欺诈方面一直非常成功——随着机器学习正在追赶犯罪分子，未来每年都在变得更加光明，”巴钦斯基写道。

他补充说，它特别擅长防止信用卡欺诈，这要归功于网上购物的日益普及。 “欺诈检测系统会分析客户的行为、位置和购买习惯，并在出现问题并与既定消费模式相矛盾时触发安全机制。”

福布斯的Vian Chinner 指出，在传统系统中，误报太常见了，因为框架会标记给定参数集之外的任何内容。

“例如，如果您计划出国旅行并开始购买机票和住宿，这可能会触发欺诈警告，”他继续说道。

Chinner 解释说，但更智能的系统可以使用您的完整客户数据来描绘更广泛的画面，并将您与其他类似用户（例如度假旅行者）进行比较，然后再在您的帐户上发出欺诈标记。

它将改变交易

有什么比计算数字以获得最佳结果更适合使用 AI 的呢？

“在过去五年中，数据驱动的投资一直在稳步增长，并在 2018 年达到一万亿美元，”巴钦斯基写道。 “这种交易在全球股市迅速扩张，理由很充分：人工智能提供了多种显着优势。”

他说，诸如提高准确性之类的好处要归功于对大量过去数据的快速基于算法的分析——从而加快处理速度、加快决策速度，进而加快交易速度。

台湾人工智能交易初创公司 HiHedge 是这样说的：他们的软件可以识别人类无法察觉的交易模式，包括来自世界各地交易所的价格和交易量、多种语言的全球新闻、宏观经济和公司会计数据等等。

“机器学习，尤其是深度强化学习，展现了计算机做出公正决策的潜力，”该公司首席执行官兼创始人 Chiachi Ku 说。 “这就是未来的承诺。”

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