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2019年，我們已經看到了一系列令人眼花繚亂的人工智慧創新，未來人工智慧將繼續加深在金融行業的影響地位。然而，要充分發揮人工智慧的作用，就需要訪問非常大規模的數據。從數據中，智能算法將能夠完成高度精確的預測、風險管理和持續的監控。 這意味著人工智慧將在未來繼續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年金融行業的三類人工智慧發展趨勢。
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，人工智慧可以解決這個問題，優化金融機構的業務。在風險管理方面，人工智慧將極大改善它們的風險識別技術能力。
人工智慧通過對金融財務數據和投資者相關風險的分析，可以判斷用戶處於的潛在風險類別。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（人工智慧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，並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複雜，根據數據統計2019年這些問題引起了全球金融行業242.6億美元的損失。人工智慧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，人工智慧有望提高金融機構的欺詐檢測能力。隨著現代網絡攻擊的複雜性和規模的快速增長，人工智慧將利用海量數據判斷可能存在問題的登錄、支付、投資行為，並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
雖然人工智慧並沒有顯著地重塑金融業，但它確實徹底改變了投資銀行業。
人工智慧數字助理已經取代了很多從業人員，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，投資銀行的從業者已經減少了20%至30%，在未來幾年裡，人工智慧有望繼續實現這一領域的自動化。
總結
對於傳統金融業來說，人工智慧是一個重塑金融服務的強大工具，它是風險管理和業務創新中必不可少的一項技術，也將成為這個行業的重要部分。在未來幾年內，我們將不再認為它是一項創新技術，而會將人工智慧作為金融行業的基礎之一。
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