人工智能金融？用例、优势和挑战
金融领域的人工智能？如果您不熟悉这种组合，您很可能会错过很多东西。金融机构（银行、对冲基金和保险公司）的主要目标是最大限度地降低风险、降低成本，并使用人工智能为客户提供高端客户服务。
金融领域拥有海量数据，利用人工智能进行数据分析、风险管理、个性化服务和投资组合管理变得越来越重要。根据NVIDIA在 2023 年对美国和欧洲的 200 家金融机构进行的一项调查，这些公司正在研究以下用例：
- 其中 26% 的人正在研究大型语言模型
- 推荐系统 23%
- 23% 用于投资组合优化
- 22% 用于欺诈检测
一半的受访者认为 AI 将使他们的年度回报提高 10%，三分之一的人估计 AI 将使他们的年度支出减少 10%
在此博客中，我们将了解 AI 在金融领域的用例、其优势以及金融机构在采用 AI 时面临的挑战。
金融领域的人工智能
人工智能是数据、计算能力和技术的结合。人工智能的技术方面如下：
机器学习：机器学习由可以在有监督或无监督的金融数据上进行训练的算法组成，用于分类、预测和发现金融数据中的异常。
深度学习：深度学习使用神经网络来分析财务数据。当我们有数十亿条市场数据记录时，深度学习是合适的。
自然语言处理：金融中的自然语言处理用于分析和提取合同信息、金融市场情绪分析，并使用聊天机器人增强金融科技的客户体验。
人工智能在金融领域有哪些用例？
欺诈识别
银行业和金融业的欺诈行为不仅会造成财务困境，还会影响机构的形象。人工智能接受过历史数据训练，可以区分典型交易和异常交易。随着更多数据和研究方法的出现，人工智能系统检测欺诈的准确性将进一步提高。
风险评估
风险评估对于检查贷款资格和借款人拖欠贷款的可能性至关重要。人工智能可以分析信用记录和财务报表以评估借款人的风险状况。此外，审计师可以使用人工智能检查财务记录，以确保公司遵守适用的法律法规。
贸易
人工智能根据多年的财务数据进行训练，可以识别肉眼难以看到的趋势。简而言之，人工智能会生成更好的交易信号。人工智能可用于高频交易，即根据价格的微小波动瞬间进行交易。投资组合管理公司可以开发人工智能系统以获得更高的回报率，从而赢得客户的信任，进而带来更多业务。
24/7 客户服务
在银行业，人工智能驱动的聊天机器人可以通过回答常见问题来提供 24/7 全天候客户服务。随着 ChatGPT 的出现，不可否认大型语言模型的商业潜力。
在金融中使用人工智能有什么好处？
节省时间
金融领域的人工智能通过自动执行重复性任务来节省时间，让人类有时间处理复杂的问题。审计师在审计时不必阅读公司的财务记录。此外，在金融科技应用程序中使用客户支持聊天机器人可以节省时间、加快流程并提供 24/7 服务。
省钱
AI 有助于在贷款时进行欺诈检测、投资组合管理和风险评估。因此，使用人工智能可以帮助金融机构做出明智的决策，最大限度地减少损失。
高效的
金融生态系统中的人为错误可能会产生不利影响。人工智能系统在复杂的决策制定中是高效的，减少了人为错误的风险。
在金融中使用 AI 的挑战
数据质量
垃圾进垃圾出。为金融机构制定有效的数据策略需要尽职调查。识别和审查数据源、收集数据并将其转换为所需的形式对于人工智能驱动的金融部门来说可能具有挑战性。
数据隐私和安全
金融机构每天都在使用个人数据。因此，他们必须采取安全措施来保护个人数据的私密性。此外，他们应遵守数据监管法律以了解数据的合法使用。
偏见
对颜色、种族、民族或性别等变量的诺斯替行为在 AI 中称为偏见。历史训练数据可能存在可以转化为 AI 系统的偏差。有偏见的申请可能是有害的：限制向少数群体提供贷款。公正的人工智能应用程序需要风险评估和管理。
AI 金融 - 前进之路
金融领域的人工智能可以增强客户体验、检测欺诈交易、评估风险、帮助制定对冲基金的交易策略等等。人工智能生态系统（应用和研究方法）在不断发展，客户倾向于无忧体验。金融机构应根据客户需求和可用的前沿人工智能用例不断更新人工智能系统。
