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1、人工智能与机器学习在金融科技领域的应用人工智能广泛应用在过去的几年中，金融行业越来越多地采用智能解决方案应对行业领域不断变化的格局。如今人工智能(AI)和机器学习(ML)广泛应用在各行业领域。2019年，人工智能在金融科技领域中的市场规模为66.7亿美元。预计这一数字将在未来五年内增长到226亿美元以上，而在此期间的复合年增长率(CAGR)高达23.37%，并且没有任何放缓的迹象。人工智能和机器学习发展的驱动力其实不仅仅是金融科技领域，几乎所有行业领域都对人工智能和机器学习解决方案有着更高的需求。目前，人工智能技术用于解决各种业务挑战。人工智能和机器学习最常见的用例包括：38%降低成本37%提
2、供见解34%提高客户体验30%内部流程自动化27%欺诈检测26%提高客户满意度简而言之，人工智能和机器学习技术是几乎所有行业领域变革的动力。通过采用这些技术，组织将对客户需求和企业流程有更深入的了解，能够针对不断变化的市场需求来优化和完善产品和服务。金融科技领域也不例外。金融服务提供商关注这些关键领域人们将看到金融行业在2021年继续按需提供服务，这意味着客户将获得比以往更快、更具个性化的服务和产品。以下是需要关注的金融科技领域在2021年的发展趋势：机器人顾问与按需融资主题保持一致，个性化投资组合管理和产品推荐是2021年最受欢迎的两个人工智能/机器学习解决方案。尽管有关人工智能技术的准确性
3、和道德标准还在争论不休，但它们的应用案例不断增长。金融机构采用最新的解决方案可以根据客户的收入、当前的投资习惯，风险偏好等为客户推荐投资机会。在机器人顾问的应用中，将会看到从在线问卷调查到专用基金和投资组合管理，再到基于算法的再平衡和建议的进步。而在2021年，人们将会看到系统的改进和更加完善的自我学习算法，以帮助投资者。流程优化人工智能和机器学习目前在金融科技领域中最普遍应用的用途之一是流程优化，在2021年仍将继续增长。流程优化可帮助金融机构减少员工的工作量，并在总体上使流程更加高效，提高生产力。通常情况下，流程优化用于自动化呼叫中心功能、优化面向客户的聊天机器人的文书工作，以及改进员工培
4、训。在2021年，将会看到这些技术的改进，并推动更多系统的自动化，例如回复客户查询、生成报告、大数据分析，这将为金融机构提供更重要的见解。信用评分当前一些信用评分系统已经过时。这些系统根据人口统计资料做出决定，其中包括职业、年龄、种族、性别等，但很少考虑贷款者的能力和风险。人工智能和机器学习使金融机构能够更准确地描述客户风险。使用信用评分技术可以将不良贷款减少50%，同时将回报率提高30%，这意味着可以制定更好的贷款决策。这种技术的工作原理是建立模型，验证模型以检查其工作，然后将其快速部署到市场上。这意味着金融机构不太可能向风险更高的客户提供贷款，而符合条件的客户可以更快地获得信贷。未来将提供
5、个性化的服务，并且是即时的贷款决策。安全性根据Experian公司的调查，2020年55%以上的组织报告遭遇欺诈行为，这些组织中的五分之三表示欺诈行为与上一年相比有所增加。一些最关注的问题与开户和金融欺诈有关。而金融行业中的欺诈行为并不是什么新鲜事物。而向数字化的转变意味着欺诈者可能在行动上更具创造力。因此，金融服务提供商必须提高安全性。88%的客户表示信任金融服务提供商。金融机构需要及时了解最新的安全技术，并让其客户了解风险。人工智能和机器学习安全解决方案的应用将在2021年有所增加。例如，分析文档以进行帐户注册(RegTech)、检测帐户中模式的异常等。客户服务毫无疑问，客户的意见很重要。
6、93%的消费者将选择提供出色客户服务的金融机构。那么什么是出色的客户服务?可以归结为两点：响应时间和个性化服务。这就是人工智能和机器学习发挥重要作用的地方。90%的客户希望自己的问题能得到及时的答复，而如果不能，将会转向其他公司。然而，人工智能和机器学习聊天机器人比以往任何时候都更好地吸引客户，也变得更加智能。该技术不仅使他们能够快速回答客户的询问，而且可以洞悉客户的需求。分析的数据越多，就意味着可以定制的客户体验就越多，其中包括从回答问题到提供个性化服务的任何内容，例如，根据客户的收入和面临风险而提供的贷款数额，或者在交易进行之前提供的信息。采用这种技术有什么缺点吗?每一项创新技术都有其质疑
7、和批评者，尽管人工智能和机器学习解决方案正在迅速发展，但它们并非完美无缺。随着技术的进步，人工智能和机器学习将变得更智能，更适应人类行为，从而能够提供更准确的结果。组织应如何采用人工智能或机器学习解决方案以实现最大的效率?对于任何组织来说，选择如何或在何处采用新的解决方案并不是一件容易的事。尽管84%的组织高管认为他们需要采用人工智能才能满足业务增长目标，但76%的高管人员并不完全知道如何实现这一目标。使用人工智能和机器学习技术扩展业务并非易事，但对于任何寻求进步的组织来说，这都是必不可少的措施。因此，无论是对个性化体验的定制、更明智的内部决策、对业务趋势的预见、与客户的交互，还是欺诈目标的模式检测，组织都必须关注业务需求，并找到适合其业务的人工智能/机器学习解决方案。
