但這不僅僅是利潤的問題。從道德角度來看，金融領域的人工智慧還可以擴大信貸和金融工具的取得範圍。在一個日益複雜的世界中，人工智慧可能是改善財務管理的關鍵，從華爾街到社區銀行，甚至是個人預算。請觀看我們 關於金融服務中的數據創造價值的網路研討會，以了解更多資訊。
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了解金融領域的人工智慧
Clario工程副總裁 Volodymyr Shchegel是這樣分解的：
人工智慧 (AI) 是指能夠執行通常需要人類智慧的功能的電腦系統，例如解釋視覺數據、語音識別和決策。在金融領域，人工智慧技術被應用於改善各種流程並揭示銀行、投資、保險等領域的見解。
Volodymyr Shchegel ， Clario 工程副總裁
機器學習
機器學習(ML) 屬於更廣泛的人工智慧 (AI) 類別，它使電腦能夠從資料中獲取知識，而無需直接編程。在金融領域，回歸、隨機森林和神經網路等機器學習技術可以偵測資料模式，以實現流程自動化或對風險、價格、詐欺等進行預測。
深度學習
深度學習(DL) 是一種利用多層人工神經網路的非常專業的機器學習技術。深度的增加使得能夠從金融交易歷史等巨大數據集中學習。深度學習為信用評分、演算法交易、聊天機器人和反洗錢等領域的許多創新提供了動力。
自然語言處理
自然語言處理（NLP）則專注於對人類語言的理解。在金融領域，NLP 分析財報電話會議、新聞、法規、客戶問題和其他文本，以實現流程自動化或發現有關風險、情緒、法律合規性等的見解。
電腦視覺
電腦視覺 (CV) 使電腦能夠解釋並理解任何數位影像和影片。在金融領域，履歷表被應用於處理支票、監控實體資產、分析臉部表情等任務，以打擊詐欺並收集見解。
透過自動化日常任務和揭示隱藏的模式，人工智慧有望為尋求更好地服務客戶的金融機構創造許多效率和新功能。
人工智慧在金融服務的應用
人工智慧正在迅速改變銀行流程，使其更有效率且更具成本效益。透過檢查大量資料集，人工智慧演算法能夠自動執行手動任務，使員工能夠專注於更高價值的工作。
例如，人工智慧聊天機器人現在可以處理許多有關帳戶餘額、付款等的日常客戶服務查詢。
人工智慧也增強了詐欺偵測和預防能力。透過利用金融數據，機器學習模型可以分析數百萬筆交易，以比人類更快、更準確地偵測顯示任何詐欺行為的微妙模式。銀行利用這些分析來即時捕捉詐欺交易，減少詐欺損失。
在這種情況下，數位身分可以透過提供額外的驗證層來幫助減少基於人工智慧的欺詐，確保金融交易和服務只能由合法用戶存取。
Excel Champs創辦人 Puneet Gogia補充道，
另一個關鍵應用是信用決策。人工智慧工具可以獲得收入和支出歷史等不同的客戶數據，以產生信用風險評分。這些基於數據的評分比傳統方法更準確和公平。
Puneet Gogia ， Excel Champs 創辦人
銀行也利用人工智慧根據客戶的交易歷史和消費模式向他們提供個人化的產品推薦。這不僅改善了客戶體驗，還提高了轉換率。
例如，透過分析客戶的財務行為和偏好，人工智慧可以建議與其儲蓄目標相符的最具競爭力的存款利率，確保客戶獲得最佳的存款回報。
人工智慧對財務分析和風險管理的影響
人工智慧也正在改變金融業的風險管理和合規性。透過比人類更快處理大量數據，人工智慧系統可以偵測到否則可能被忽視的風險和詐欺活動。
在這裡，機器學習應用在金融領域的重要性變得顯而易見，因為機器學習模型特別擅長分析複雜的資料集，以改善風險評估和財務分析。
例如，人工智慧工具被用來了解你的客戶（KYC）檢查和反洗錢（AML）監控。透過分析客戶資料、交易模式以及與潛在風險實體的連接，這些系統可以突出顯示可疑活動以進行進一步審查。
這提供了更高的效率並減少了非法資金通過的機會。基於人工智慧的監控還可以透過標記可能違反某些規則的交易來協助監管合規。
人工智慧還可以進行更細緻的財務分析和風險模型。透過識別超出人類感知範圍的龐大資料集中的相關性，人工智慧系統可以實現更好的預測分析、情境規劃和風險評估。這有助於就投資、貸款、保險承保等方面做出明智的決策。
人工智慧在金融服務中的應用也擴展到增強數位金融交易的安全性，特別是在快速擴張的去中心化金融（DeFi）領域。
透過智慧合約審計，人工智慧可以審查智能合約的程式碼，以發現漏洞並防止欺詐，展示了其在防範複雜金融犯罪方面的關鍵作用。
然而，雖然人工智慧帶來了許多好處，但偏見、可解釋性和道德問題仍然存在風險。治理框架和人類監督仍然非常必要。關鍵是找到適當的平衡點，人工智慧系統可以提高速度、準確性和效率，而人類則可以圍繞業務優先順序、風險偏好和道德提供指導。他們共同提供兩全其美的服務。
Jim Pendergast ， altLINE Sobanco 資深副總裁
人工智慧在金融服務中的好處
人工智慧正在重塑整個金融服務業的營運並增強客戶體驗。
在營運方面，人工智慧透過自動化簡化流程並降低成本。例如，機器人流程自動化使用軟體機器人來處理大量重複性任務，例如貸款處理和索賠管理。這不僅加快了這些過程，也減少了人為錯誤。
人工智慧還分析大量結構化和非結構化數據，以揭示人類無法自行發現的見解。銀行利用人工智慧演算法快速分析市場數據和新聞，並利用社群媒體指導投資決策和交易策略。此外，保險公司利用人工智慧更好地預測風險、更早發現詐欺並設定更準確的保費。
Checkr首席人力長 Robert Kaskel解釋：
在客戶體驗方面，人工智慧聊天機器人和 阿爾及利亞電話號碼列表 擬助理可以提供 24/7 的客戶服務，而成本只是人工客服的一小部分。這些機器人可以理解自然語言、存取客戶數據並回答許多常見問題。然而，更複雜的問題卻順利地交給了人類代表。
Robert Kaskel ， Checkr 首席人力官
透過簡化後台營運和增強前端客戶體驗，人工智慧為金融機構節省了大量成本，同時也提高了客戶滿意度。
在金融領域實施人工智慧的挑戰
在高度監管的金融業部署人工智慧系統會帶來許多重大的物流和合規挑戰。金融機構必須謹慎管理人工智慧項目，以確保數據品質、安全性和遵守法規。
一個關鍵障礙是獲取乾淨、代表性的資料來訓練人工智慧模型。由於模型的好壞取決於用於開發模型的數據，因此金融機構必須實施許多強大的數據治理流程。然而，許多銀行擁有複雜、分散的資料架構，涵蓋了數十年歷史的大型主機系統。
為人工智慧專案連接和準備這些數據需要付出巨大的努力。公司還必須確保敏感的客戶資料得到適當的匿名化和保護。
Max Wesman ， GoodHire 創辦人兼營運長
人工智慧系統必須遵守監管從信貸決策到貿易監控等一切事務的金融法規。證明合規性的記錄保存和模型文件要求會帶來巨大的開銷。
公司還必須實施模型風險管理程序，以監控人工智慧系統效能、檢測偏差和管理意外的模型結果。
用於具有大量資料和密集模型訓練的人工智慧工作負載的儲存和運算基礎設施可能非常昂貴。許多金融機構選擇雲端基礎設施，但圍繞資料安全和駐留的嚴格監管要求對雲端採用構成了障礙。公司也可能難以將現代人工智慧工具與遺留 IT 系統整合。
LLC Attorney首席技術長 Javier Muniz表示，
管理人工智慧的監管期望也帶來了許多挑戰。圍繞人工智慧的法律和道德期望正在迅速發展。持續監控各個司法管轄區的監管發展並維護靈活的系統非常關鍵但很困難。透過仔細的專案範圍和治理，金融機構可以克服這些障礙。
Javier Muniz ， LLC Attorney 首席技術官
道德考慮和偏見
人工智慧與金融的融合帶來了重大的道德考慮，特別是在偏見和公平方面。人工智慧系統可能會無意中延續甚至加劇訓練資料中存在的偏見。例如，如果歷史貸款資料反映了針對某些人口群體的偏見，那麼根據這些資料訓練的人工智慧模型可能會繼續使這些群體處於不利地位。
為了解決這些問題，金融機構正在實施具有公平意識的機器學習技術。這些方法旨在確保人工智慧決策不會對任何特定群體產生不成比例的影響。此外，組織正在建立道德委員會並採取透明度措施，以使人工智慧決策過程更易於理解和負責。
金融領域對人工智慧技能的需求
我們在本文中看到，人工智慧為金融業帶來了一些機會和挑戰。對於該行業的工作人員來說，培養正確的技能來應對即將到來的快速變化至關重要。
金融機構嚴重依賴數據進行風險評估、市場分析和決策。人工智慧可以提供獨特的工具，使團隊中的專業人員能夠發現見解並實現流程自動化，從而提高效率和準確性。
為了保持競爭力，金融公司必須為其團隊配備必要的數據和人工智慧技能。DataCamp for Business是這方面的理想夥伴。它提供量身定制的培訓解決方案，使財務團隊能夠掌握有效利用人工智慧所需的工具和技術。
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客製化學習路徑：專注於金融領域的基本人工智慧和資料技能，例如預測建模、演算法交易和詐欺檢測。
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