金融科技中的 AI

金融科技 (Fintech) 是指利用数字工具、数据和自动化来改造并加速银行和整个金融业的运作。它还包括消费者用于获取金融服务的软件和应用程序，例如帮助制定预算、跟踪支出、买卖股票和申请抵押贷款的工具。金融科技创新正在帮助银行业紧跟金融领域数字化转型的步伐，而人工智能则有助于加快金融科技的自动化。

自 20 世纪末以来，银行和金融机构一直在逐步实现流程的自动化和数字化。从 1967 年第一台 ATM 机的问世，到 21 世纪初涌现的数字存款以及 Venmo 和 Zelle 等应用程序，科技极大地改变了人们的金融交易方式。它彻底革新了人们转账、购买保险、申请贷款和进行投资的方式。

金融科技拓展了人们获取银行产品和服务的渠道，并简化了许多繁琐的业务流程。现有的金融科技通常以软件的形式呈现，这些软件结合了应用程序编程接口 (API)、移动应用程序和基于 Web 的服务。这些技术手段既能帮助银行安全地共享敏感的客户数据，又能为客户提供流畅便捷、极具吸引力的用户体验。

在金融科技行业，许多初创金融科技公司专注于软件开发，然后与金融领域的大型银行、投资公司和支付公司合作。

随着金融行业越来越数字化，交易和其他服务产生的数据量也在不断增长。AI 可以通过浮现和呈现相关信息，帮助简化金融流程，增强业务合作关系。它可以帮助计算风险、预测未来状况并优化财务分析、规划和组织。

金融科技产品主要分为以下几大类：数字银行和电子钱包、数字支付、个人金融、投资和信贷。随着 AI 在金融领域日益普及，人工智能驱动的应用程序和机器学习算法使得分析数据集、自动执行任务和改进数据驱动的决策变得更加容易。

AI 增强的金融科技对所有以某种方式与金融组织打交道的用户都大有裨益。这些用户包括普通客户、开发人员、行业分析师、战略规划人员以及金融组织（如零售银行、商业银行、投资银行、交易平台、电子商务平台和拥有数字化业务的企业）的风险管理者。

AI 系统与金融科技软件的集成方式有多种。以下是 AI 在金融科技领域的一些用例：

• 信用风险评估与管理
• 欺诈检测
• 虚拟助理
• 基于 AI 的个人金融工具和服务
• 算法交易和投资组合管理

银行业存在一些风险。信用风险就是其中之一。过去，金融组织为了预测客户的还款可能性，开发了信用风险模型。

风险管理是 AI 可以做出重大贡献的领域之一。通过分析大量数据，AI 算法可识别表明有潜在风险的模式和趋势。例如，AI 可以帮助找出哪些贷款客户更有可能违约，从而帮助金融机构做出更明智的决策，更有效地降低风险。

AI 算法可以取代传统统计模型来计算信用评分。它能够快速分析收入、交易、信用记录、工作经历，并将实时变化和在线活动的最新信息纳入考虑，使信用评估更加准确。运用 AI 技术可以减少准备和总结报告所需的时间和精力。它还能简化信贷审批流程。

银行经常面临的另一个风险是欺诈。AI 模型和深度学习是识别模式和查找异常的绝佳工具。经过训练，它们可以近乎实时地分析交易，监控用户的行为模式和消费习惯，从而发现欺诈活动。

例如，AI 可以识别客户典型行为之外发生的异常支出模式或交易，从而帮助检测信用卡欺诈。

AI 还能分析多个变量，例如购买频率、交易次数、用户的地理位置以及单次购买所花费的金额。

除了检测客户账户中的欺诈行为外，金融机构还可以在其网络安全框架中实施人工智能驱动的解决方案 ¹，以快速检测网络威胁和漏洞。

人工智能驱动的助手可以使用自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解技术，通过聊天机器人界面与客户互动。它们可以使用会话式 AI、用户账户信息以及与如何处理银行技术基础设施相关的信息，定制更加个性化的客户支持方法。这些客户支持聊天机器人可以通过自然对话 24x7 全天候响应常见问题和请求。

它们还可以引导客户了解新功能和服务，并提供对客户业务或财务状况有帮助的产品和服务方面的个性化推荐。相较于没有 NLP 能力的传统聊天机器人，AI 驱动的交互需要的人工干预更少。这些 AI 应用程序有助于提升客户满意度，进而增加公司的收入²。

在企业方面，这些人工智能驱动的聊天机器人还能帮助银行提高运营效率。AI 可为繁琐的文书工作提供流程自动化，如数据录入、发票开具、付款处理以及整理和分析财务数据³。它可以协助进行客户研究、贷款和投资核销，并验证提交的文件。它还可以分析客户互动数据和现有金融科技解决方案的性能，为优化收入、支出管理、节约成本和风险管理提供客户洞察分析和建议。

对消费者而言，人工智能驱动的个人金融工具和服务能够进一步改善客户体验。金融机构通过利用 AI 分析消费习惯、投资偏好和互动模式，可以定制其产品以满足每个人的不同需求。

AI 应用程序还可以充当机器人顾问，帮助消费者根据自己的需求制定更明智的预算，维护财务记录，跟踪个人支出、账单、资产和负债，并提供储蓄策略建议。

AI 可以提供有价值的洞察，并预测市场趋势、汇率或投资的变动。AI 应用程序⁴ 利用数据分析，综合考虑新闻资讯、当前金融市场状况、社交媒体上的舆情、经济指标和历史金融数据。它们能够通过提供风险回报分析和财务建议，辅助进行自动化交易和投资组合管理。

这些技术可以根据过去的投资决策和财务目标，针对个人风险状况进行定制，以提出可操作的见解或为投资策略提供信息。例如，汇丰银行正在利用 AI 提升其预测性分析能力，以识别潜在的高增长股票。

AI 在金融科技领域的应用前景广阔，有望彻底革新金融服务业。AI 将在金融科技的诸多方面发挥关键作用，例如风险管理、欺诈检测、客户服务以及个性化理财方案。

随着 AI 代理和 AI 助手技术的不断进步，金融科技公司将能够更有效地将这些技术融入其商业模式，从而保持市场竞争力，以更快的速度响应市场变化，并为客户提供更优质的服务。

将 AI 融入金融科技领域，有望通过降低客户服务、欺诈防范以及文书处理等方面的运营成本，实现成本节约⁵。它还能深入分析客户的各项数据，提供更优的解决方案和建议，进而提升客户体验。相较于人工顾问，人工智能驱动的金融顾问服务更加便捷、经济，普通消费者也能轻松获得。

AI 还能降低数据解读过程中人为失误⁶和偏见的发生率，从而改进金融策略。然而，要实现这一目标，AI 模型必须具备良好的数据治理和透明度，这样管理人员才能了解 AI 是如何分析问题并得出特定决策或解决方案的。AI 适应性很强，这意味着它可用于支持广泛的金融科技工具。

金融行业受到严格监管⁷。这意味着，金融科技市场的任何创新都需要遵守现行监管规定。在大多数情况下，由于技术发展日新月异，监管框架往往滞后⁸。

总体而言，算法偏见⁹、数据隐私和数据保护仍然是关注的重点。由于多数金融组织可能缺乏适当的技术基础设施或具备技术专长的金融专业人员，因此不得不依赖第三方提供的 IT 基础设施和数据。第三方的这种参与也可能会使金融机构面临财务、法律和安全风险。

根据美国财政部 2024 年的一份报告¹ ，"生成式 AI 模型仍在开发中，目前实施成本非常高，而且很难对高保证应用进行验证"。因此，他们为编写报告而调查的大多数金融公司都选择了企业解决方案，而不是允许公众访问或使用公共应用程序编程接口（API）的生成式人工智能提供商。