人工智能 (AI) 有助于从复杂的资料集中获得可行的见解，金融科技公司可以从中受益。从股票交易和投资组合管理到财务预测、个人银行业务和客户服务，人工智能将帮助简化人类数十年来所做的事情：分析复杂的资料集以获得可行的见解。

当大多数人想到人工智能时，首先想到的是人脑的电脑模拟。虽然真正的人工智能可能还需要几年的时间，但当今的技术已经与人类智慧相结合，使用户能够利用电脑处理的能力。应用程式是无限的，人工智能可以移动的资料来源也是如此。在金融服务领域，人工智能有助于分析各种数据集，从银行交易和客户资料到社交媒体情绪——所有这些都是即时的。这很关键，因为人工智能能够以人类无法做到的方式快速评估并做出决策。光在客户服务中使用人工智能就能为银行节省 30% 的薪资，整体节省潜力高达 80 亿美元。同时，由于人工智能可以实现更快的回应时间，客户满意度预计将提高 25%。

让我们来看看塑造金融科技人工智能未来的主要驱动因素。
虽然许多人熟悉「人工智能」一词，但他们可能不知道塑造这项新兴技术未来的所有因素。由于以下几个令人信服的原因，人工智能在金融服务中的使用不断增长。
1. 大数据快速成长
近年来，大数据已成为推动商业价值的强大力量。大数据是指广泛、复杂的资料集合，这些资料集合太大、太复杂，传统软件工具和技术无法处理。为了理解这个定义，IDC 估计 2022 年全球生产和消耗的资料量将超过 93 ZB。到 2025 年，这一容量将达到 149 ZB。因此，大数据已成为人工智能驱动系统的重要组成部分。评估大数据的算法旨在收集、处理和分析组织内多个来源的资讯。
2. 聊天机器人的兴起
金融机构在客户服务方法上变得越来越创新，通常以智慧聊天机器人和网站、行动应用程式和社交媒体平台的数码助理的形式出现。推动聊天机器人快速成长的两个关键因素：
    消费者越来越多地寻求更方便的方式与金融科技服务提供者互动。他们希望能够存取资讯和服务，而无需与人类代表互动。
    聊天机器人帮助管理客户查询和高价值交易。事实上，聊天机器人已被证明可以直接影响客户满意度。
聊天机器人的兴起是对便利客户服务日益增长的需求的回应。
3. 个人化
随着客户越来越熟悉金融科技公司的产品和服务，他们不再希望被视为商品。相反，如今的客户寻求个人化服务，这促使金融科技公司专注于提高客户满意度。
这一因素与数据分析相结合，使公司能够深入了解如何改善其产品和服务。当数据分析与人工智能结合时，金融科技公司可以识别客户偏好并提供更个人化的体验。
例如，许多金融科技公司使用人工智能进行客户细分，这使他们能够为每个细分市场创建量身定制的产品。这种个性化使 提供者能够提高保留率。如果顾客觉得自己被当作独立的个体对待，他们就更有可能留下来。
4. 改善网络安全
金融服务公司更容易受到网络攻击，而日益严重的金融诈欺威胁迫使他们非常重视网络安全。金融机构面临不同的网络威胁，包括资料外洩、病毒和骇客攻击。这些攻击可能会让他们损失数百万美元，并使客户资料的完整性面临风险。因此，应对网络威胁和保护客户资料是金融科技公司的首要任务。实现这一目标的方法是透过基于人工智能的解决方案，该解决方案能够预测威胁并在威胁发生时向企业发出警报。例如，机器学习可以帮助金融机构在可疑电子邮件和电话到达目标客户之前检测到它们。此外，该技术将有助于保护客户资料并避免重大网络安全诈骗，鑑于该行业日益增长的威胁，这一点至关重要。
5. 降低成本
金融科技公司前进的最大挑战是在高成本、高端服务和低成本服务之间找到适当的平衡。客户对金融科技提供者的要求更高，并且愿意付费。这种趋势迫使公司寻找新方法以更低的成本提供更多价值。人工智能技术为解决这个问题提供了一个有用的方法。例如，巴克莱和富达等金融机构采用人工智能解决方案来有效支援其高净值客户。同时，他们以极低的成本向许多财富管理客户提供尽职调查和合规建议。因此，我们的目标是以极低的成本提供更复杂、高价值的金融科技服务。埃森哲报告称，人工智能将帮助美国金融服务公司降低45%的成本。这种改善将来自于基础设施和人员支出的减少，以及对收入的直接影响。

如何将人工智能转化为投资报酬率

由于人工智能技术，金融的未来看起来充满希望。人工智能将帮助金融机构提高客户参与度并降低成本，从而提高获利能力。然而，许多企业发现投资人工智能和机器学习很困难。对于这些组织来说，重要的是要记住人工智能并不能解决所有业务问题。请记住：人工智能的成功没有单一的秘诀。让它发挥作用的秘诀是实验。
首先，您必须选择正确的数据并定义您的目标。然后，您必须建立并测试您的人工智能模型。最后，您需要考虑合适的人工智能工具。例如，您可以使用来自各种 AI 开发供应商（例如 Enova、Zest AI 和 Simudyne）的生产就绪型机器学习 API。或者，您聘请专门的人工智能开发人员团队来设计、编码和实施适合您公司业务需求的模型。
这个过程充满挑战，但值得付出努力。您的组织可以采用广泛的成功人工智能解决方案，涵盖从威胁侦测到诈欺防制和多因素身份验证的各个方面。透过人工智能提高投资报酬率完全取决于实验和试错。当您继续致力于将人工智能转化为公司的投资回报率时，了解可能阻碍您前进的一些障碍至关重要。

总结
人工智能可能是金融服务业最具颠复性的力量之一。目前，许多公司正准备从这项技术中获益。
金融科技公司将越来越多地将人工智能纳入其商业模式。这一趋势由多种因素推动，包括客户对自助服务、个人化、创新和网络安全的更大需求。因此，人工智能将帮助这些组织提高客户参与度、降低成本并提高获利能力。金融科技公司必须根据自己的商业模式尝试和测试各种人工智能解决方案。人工智能没有「一刀切」的方法，但这不是问题。如何将人工智能转化为公司的投资报酬率是一个实验、尝试和错误的问题。