2019年，我們已經看到了一系列令人眼花繚亂的人工智能創(chuàng)新，未來人工智能將繼續(xù)加深在金融行業(yè)的影響地位。然而，要充分發(fā)揮人工智能的作用，就需要訪問非常大規(guī)模的數據。從數據中，智能算法將能夠完成高度精確的預測、風險管理和持續(xù)的監(jiān)控。 這意味著人工智能將在未來繼續(xù)加深金融和技術部門之間的合作。

下面，我們來一起分析即將改變2020年金融行業(yè)的三類人工智能發(fā)展趨勢。

加強風險識別識別技術

過去，金融機構對彼此之間共享數據一直持有懷疑態(tài)度，認為這將會構成潛在的威脅。然而，在現代的數據驅動的世界中，人工智能可以解決這個問題，優(yōu)化金融機構的業(yè)務。在風險管理方面，人工智能將極大改善它們的風險識別技術能力。

人工智能通過對金融財務數據和投資者相關風險的分析，可以判斷用戶處于的潛在風險類別。雖然風險識別技術的應用已經不是一個新現象，但深度學習（人工智能的一個重要組成部分）可以將多個不同來源的數據組合分析，并實時識別可能存在風險的交易，加強風險識別技術。

靈活有效地預防欺詐

目前，很多身份欺詐和盜竊問題越來越復雜，根據數據統(tǒng)計2019年這些問題引起了全球金融行業(yè)242.6億美元的損失。人工智能不僅可以識別那些潛在的欺詐者，還能夠適應這些技術的變化。

未來幾年，人工智能有望提高金融機構的欺詐檢測能力。隨著現代網絡攻擊的復雜性和規(guī)模的快速增長，人工智能將利用海量數據判斷可能存在問題的登錄、支付、投資行為，并根據設定好的模式對一些可疑的交易進行凍結，從而在根源上解決用戶的安全難題。

投資銀行加速自動化

雖然人工智能并沒有顯著地重塑金融業(yè)，但它確實徹底改變了投資銀行業(yè)。

人工智能數字助理已經取代了很多從業(yè)人員，而自然語言處理（英文NLP，指計算機解釋人類語言的能力）在這一轉變中起著至關重要的作用。事實上，投資銀行的從業(yè)者已經減少了20%至30%，在未來幾年里，人工智能有望繼續(xù)實現這一領域的自動化。

總結

對于傳統(tǒng)金融業(yè)來說，人工智能是一個重塑金融服務的強大工具，它是風險管理和業(yè)務創(chuàng)新中必不可少的一項技術，也將成為這個行業(yè)的重要部分。在未來幾年內，我們將不再認為它是一項創(chuàng)新技術，而會將人工智能作為金融行業(yè)的基礎之一。