金融业致力于创造一个明智的未来

随着人工智能的早期采用者为他们的客户提供定制产品，提供智能和引人入胜的体验，那些最初坐在边缘观察革命的人现在热衷于赶上。很快。

随着零售，医疗和汽车行业等开拓者的到来，金融业正在成为追求更智能，更个性化产品的增长最快的企业之一。

数据的价值

金赛全球最近的一份报告显示，金融行业预计未来3年人工智能支出将增长30%。这甚至超过上述健康和零售业。但为什么呢?什么导致了这种变化?

数据已成为21世纪的新油。它拥有丰富的信息，并具有多种用途，可以为行业和个人提供动力。然而，它不会很快耗尽。事实恰恰相反。

世界上90%的数据是在过去两年中创建的，其中大部分数据都是非结构化的，而且传统上难以利用。

优化非结构化数据

风险管理是目前通过分析第三方新闻，财务报告，白皮书甚至社交媒体来实现此类数据的众多领域之一。通过将此分析与内部风险分析数据相结合，它允许机器人经纪人获得实时洞察和早期预警，这比人类完成此任务要快得多。

由于世界上不到1%的数据被分析，因此可以很容易地理解人工智能的潜力，并拥有如此丰富的信息来源。

现有的痛点

金融业目前充斥着漫长而艰难的客户旅程。从购买房屋，追逐欺诈交易到处理呼叫中心和半熟的聊天机器人，改善的景观既丰富又丰富。新的开放式银行法的可获得性改变了我们可视化财务状况以及如何共享这些信息的方式。此外，区块链的可信管制和历史交易的可见性使其财务实施变得丰富，自然语言处理的进步为数字助理提供的额外服务和功能打开了许多大门。

集成技术

作为人类在2019年，我们已经成功地使用数字技术进行了扩充。从未有过任何技术对我们的生活，工作和沟通方式产生如此深远的影响，但我们仍然在努力争取更多。事实上，我们期待它。

人工智能处于这种期望的最前沿。从Spotify找到我们下一个最喜欢的乐队，亚马逊推荐我们可能想要购买的产品或FitBit告诉我们起床和做更多，我们已经接受AI作为代表我们工作的值得信赖的顾问。AI不仅提供创新的用户体验，还帮助我们收集和使用进一步增强所需的数据。

金融部门正逐渐接受这种接受，产品可以帮助我们更好地管理我们的预算，更明智地投资并在我们每次购买卡片时提醒我们。地平线已经让我们看到了通过自拍获得的健康保险，适应您需求的终身抵押以及查看当前财务行为的信用检查，而不仅仅是历史薪水，储蓄和借来的钱。作为客户，如果成熟的公司不提供更好的产品，那么破坏者(例如Monzo)将不会满足客户的需求。

适应数字化团队

随着人工智能的民主化和可访问性，机器学习，数据丰富的API和低成本的可扩展计算，机会充足，资源丰富。但是，具有讽刺意味的是，适当的人才和资源的缺乏证明了许多大公司从同一个池塘捕鱼的最大阻碍者之一。

但即使是优秀的人才也会受到他们必须使用的数据质量的影响。我们如何发挥其全部潜力并提供其承诺的见解和经验需要一种新的思维方式。事实上新的工作角色。

产品团队目前正在发展，以最好地适应AI的机会。数据工程师，AI科学家，机器学习研究人员，AI工程师和AI顾问正迅速成为招聘门户网站上的热门搜索术语。传统的工作方法也受到挑战，也是对以用户为中心的设计的巨大转变。精益和敏捷方法正在迅速成为应对人工智能应用中不断变化的通量和增长速度的唯一方法，并且这是第一次，更大的金融巨头正在积极地取代缓慢，繁琐且记录在案的瀑布和孤立的工作方式。

摘要

财务部门正在大力投资人工智能，并且很可能在未来3年内缩小其他领先行业的差距。丰富的产品，数据和客户数量有助于提供更好的用户体验和服务，尽管实现目标并非易事。金融部门已经承担了巨大的责任，公正和治理，因此引入需要更多数据，更多访问和更少用户摩擦的技术可能是一个难以破解的难题。但正如他们所说的“财富有利于大胆”。