人工智能驱动的预测分析，金融机构迎来新机遇

（文章来源：金马科技）

有人可以说，即使是最具创新能力的银行机构也足够官僚主义，决策缓慢也导致银行失去与金融科技应用，点对点贷款市场和支付处理商相比的溢价。我们已经看到了移动应用程序支付服务的扩展，它向客户的财富管理产品提供了比银行更高的回报。

同时，许多公司扩展到小额贷款业务。银行服务不再是银行的垄断，传统的金融机构必须创新才能生存。非传统金融服务提供商的时代(例如Amazon Payments，PayPal Payments和PayU)已经崛起。欧洲推出《支付服务指令II》，释放了金融科技和支付服务的新动力。

该指令促进了通用技术标准的出现，并支持支付提供商之间的互操作性。PSD2带来的基本变化之一是，银行现在有义务向第三方提供商开放其IT基础架构。该法规将支付服务公司视为银行的直接竞争对手。如所确定的，帐户信息服务提供商现在可以访问客户的帐户信息以汇总其财务信息。

这为消费者打开了一个全新的机会世界，可以跟踪他们的支出，优化他们的财务，更好地了解他们的投资产品，控制其投资风险等等。金融科技初创公司和银行机构为零售消费者和企业客户概念化了一个全新的产品时代。最受欢迎的是：预算工具，机器人咨询，人工智能购买建议，支出优化，储蓄建议和革命性的付款方式。

除金融产品本身的价值外，随着银行转向非银行渠道和资源，银行将失去对客户数据的访问。根据普华永道(PWC)2017年的一份报告，专注于AI的金融科技初创企业平均吸引了10亿美元的投资。直到最近，人工智能在金融领域的最普遍使用还是虚拟客户服务(也称为聊天机器人)的运营。

当然，聊天机器人只是AI给金融科技带来的一小部分：机器人交易，反洗钱，欺诈预防算法，预测分析，风险管理，多层信用评分分析，消费者行为牵引力和定制化承诺永远改变金融的未来。通过分析银行和金融业中生成的大量数据可以获得的见解潜力非常令人兴奋。当然，如果我们旨在最大化AI和机器学习算法的性能。Quadrant Protocol的高级数据顾问Glenn Harrison认为，我们需要按不同来源汇总数据。

利用AI的主要结果是成本最小化，快速的客户服务，业务流程中的自动化，最重要的是降低了人为错误或故意伤害的风险。像每一项新技术一样，人们可能想知道采用该技术是真的还是大肆宣传。根据《金融时报》进行的一项调查，金融机构目前的风险主要是“缩小到执行更基本功能的程序，这些程序涉及逻辑原因，学习和自我更正，而无需明确编程，而愿景是涵盖所有自动化的AI 。”

同一项调查还警告说：“有太多的风险流入聊天机器人等“炒作”的领域，却以幕后流程的投资为代价，在这种情况下，银行可以取得更大的收益。”检查哪些银行已经实施了AI技术并研究采用水平很有趣。JP Morgan正在利用AI分析此法律推文中介绍的法律文件并提取关键数据点。正如他们所称的AI工具一样，COin可以在几秒钟内完成12,000个商业信贷协议，这大约需要360,000个工时。

富国银行(Wells Fargo )投资了一个AI驱动聊天机器人，该聊天机器人通过Facebook Messenger进行操作。客户可以询问其帐户余额，最近的交易，上个月在娱乐上花费了多少以及最近的分支机构的位置等。美国银行推出了智能虚拟助手Erica，可为客户提供24/7全天候服务，并支持“日常交易”。

纽约梅隆银行宣布已实施处理重复性任务的220多种机器人，从响应外部审计员数据请求的自动化程序到纠正资金转账请求中的数据错误的系统。
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