人工智慧 (AI) 有助於從複雜的資料集中獲得可行的見解，金融科技公司可以從中受益。從股票交易和投資組合管理到財務預測、個人銀行業務和客戶服務，人工智慧將幫助簡化人類數十年來所做的事情：分析複雜的資料集以獲得可行的見解。

當大多數人想到人工智慧時，首先想到的是人腦的電腦模擬。雖然真正的人工智慧可能還需要幾年的時間，但當今的技術已經與人類智慧相結合，使用戶能夠利用電腦處理的能力。應用程式是無限的，人工智慧可以移動的資料來源也是如此。在金融服務領域，人工智慧有助於分析各種數據集，從銀行交易和客戶資料到社交媒體情緒——所有這些都是即時的。這很關鍵，因為人工智慧能夠以人類無法做到的方式快速評估並做出決策。光在客戶服務中使用人工智慧就能為銀行節省 30% 的薪資，整體節省潛力高達 80 億美元。同時，由於人工智慧可以實現更快的回應時間，客戶滿意度預計將提高 25%。

讓我們來看看塑造金融科技人工智慧未來的主要驅動因素。
雖然許多人熟悉「人工智慧」一詞，但他們可能不知道塑造這項新興技術未來的所有因素。由於以下幾個令人信服的原因，人工智慧在金融服務中的使用不斷增長。
1. 大數據快速成長
近年來，大數據已成為推動商業價值的強大力量。大數據是指廣泛、複雜的資料集合，這些資料集合太大、太複雜，傳統軟體工具和技術無法處理。為了理解這個定義，IDC 估計 2022 年全球生產和消耗的資料量將超過 93 ZB。到 2025 年，這一容量將達到 149 ZB。因此，大數據已成為人工智慧驅動系統的重要組成部分。評估大數據的演算法旨在收集、處理和分析組織內多個來源的資訊。
2. 聊天機器人的興起
金融機構在客戶服務方法上變得越來越創新，通常以智慧聊天機器人和網站、行動應用程式和社交媒體平台的數位助理的形式出現。推動聊天機器人快速成長的兩個關鍵因素：
    消費者越來越多地尋求更方便的方式與金融科技服務提供者互動。他們希望能夠存取資訊和服務，而無需與人類代表互動。
    聊天機器人幫助管理客戶查詢和高價值交易。事實上，聊天機器人已被證明可以直接影響客戶滿意度。
聊天機器人的興起是對便利客戶服務日益增長的需求的回應。
3. 個人化
隨著客戶越來越熟悉金融科技公司的產品和服務，他們不再希望被視為商品。相反，如今的客戶尋求個人化服務，這促使金融科技公司專注於提高客戶滿意度。
這一因素與數據分析相結合，使公司能夠深入了解如何改善其產品和服務。當數據分析與人工智慧結合時，金融科技公司可以識別客戶偏好並提供更個人化的體驗。
例如，許多金融科技公司使用人工智慧進行客戶細分，這使他們能夠為每個細分市場創建量身定制的產品。這種個性化使 提供者能夠提高保留率。如果顧客覺得自己被當作獨立的個體對待，他們就更有可能留下來。
4. 改善網路安全
金融服務公司更容易受到網路攻擊，而日益嚴重的金融詐欺威脅迫使他們非常重視網路安全。金融機構面臨不同的網路威脅，包括資料外洩、病毒和駭客攻擊。這些攻擊可能會讓他們損失數百萬美元，並使客戶資料的完整性面臨風險。因此，應對網路威脅和保護客戶資料是金融科技公司的首要任務。實現這一目標的方法是透過基於人工智慧的解決方案，該解決方案能夠預測威脅並在威脅發生時向企業發出警報。例如，機器學習可以幫助金融機構在可疑電子郵件和電話到達目標客戶之前檢測到它們。此外，該技術將有助於保護客戶資料並避免重大網路安全詐騙，鑑於該行業日益增長的威脅，這一點至關重要。
5. 降低成本
金融科技公司前進的最大挑戰是在高成本、高端服務和低成本服務之間找到適當的平衡。客戶對金融科技提供者的要求更高，並且願意付費。這種趨勢迫使公司尋找新方法以更低的成本提供更多價值。人工智慧技術為解決這個問題提供了一個有用的方法。例如，巴克萊和富達等金融機構採用人工智慧解決方案來有效支援其高淨值客戶。同時，他們以極低的成本向許多財富管理客戶提供盡職調查和合規建議。因此，我們的目標是以極低的成本提供更複雜、高價值的金融科技服務。埃森哲報告稱，人工智慧將幫助美國金融服務公司降低45%的成本。這種改善將來自於基礎設施和人員支出的減少，以及對收入的直接影響。

如何將人工智慧轉化為投資報酬率

由於人工智慧技術，金融的未來看起來充滿希望。人工智慧將幫助金融機構提高客戶參與度並降低成本，從而提高獲利能力。然而，許多企業發現投資人工智慧和機器學習很困難。對於這些組織來說，重要的是要記住人工智慧並不能解決所有業務問題。請記住：人工智慧的成功沒有單一的秘訣。讓它發揮作用的秘訣是實驗。
首先，您必須選擇正確的數據並定義您的目標。然後，您必須建立並測試您的人工智慧模型。最後，您需要考慮合適的人工智慧工具。例如，您可以使用來自各種 AI 開發供應商（例如 Enova、Zest AI 和 Simudyne）的生產就緒型機器學習 API。或者，您聘請專門的人工智慧開發人員團隊來設計、編碼和實施適合您公司業務需求的模型。
這個過程充滿挑戰，但值得付出努力。您的組織可以採用廣泛的成功人工智慧解決方案，涵蓋從威脅偵測到詐欺防制和多因素身份驗證的各個方面。透過人工智慧提高投資報酬率完全取決於實驗和試錯。當您繼續致力於將人工智慧轉化為公司的投資回報率時，了解可能阻礙您前進的一些障礙至關重要。

總結
人工智慧可能是金融服務業最具顛覆性的力量之一。目前，許多公司正準備從這項技術中獲益。
金融科技公司將越來越多地將人工智慧納入其商業模式。這一趨勢由多種因素推動，包括客戶對自助服務、個人化、創新和網路安全的更大需求。因此，人工智慧將幫助這些組織提高客戶參與度、降低成本並提高獲利能力。金融科技公司必須根據自己的商業模式嘗試和測試各種人工智慧解決方案。人工智慧沒有「一刀切」的方法，但這不是問題。如何將人工智慧轉化為公司的投資報酬率是一個實驗、嘗試和錯誤的問題。