金融服务中的目标和挑战

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最近的一项调查询问了 FSI 高管对生成 AI 应用程序的期望。 他们中的大多数人相信这项技术将在欺诈检测 (76%)、风险管理 (68%) 和客户体验 (66%) 方面帮助他们的组织。2

然而，AI 包括一系列广泛的技术，涉及数据、文本、视觉、语音等领域。 因此，无论你是在银行、资本市场还是保险业工作，都可以将更多 AI 用例应用于 FSI 业务。 尽管如此复杂，FSI 行业仍面临一些共同的目标和挑战。

目标

大多数财务目标都源于财务数据的最大机密性。 FSI 组织需要以最负责任的、谨慎的方式管理数据：

  • 数据隐私和保护：FSI 中的 AI 解决方案需要遵循严格的数据隐私和保护过程。 这种担忧通常意味着要添加多层数据安全性。 AI 系统可以帮助以更高效的方式确保这些措施。
  • 合规性：FSI 是一个高度监管的行业。 行动必须遵循精确而严格的协议。 AI 可以通过检测异常情况和监视过程来帮助强制实施合规性。
  • 自动化：FSI 组织必须自动化尽可能多的数据流程，包括发现和策略创建。

照片显示会议室中的参会人员。

挑战

然而，AI 在金融领域的实施存在特定障碍。 当团队设计 AI 解决方案时，必须注意以下问题：

  • 旧硬件和软件：FSI 组织有时依赖于过时的技术。 新的创新 AI 系统可能会与此旧基础结构冲突。 此外，旧系统通常无法与信息保护和数据丢失保护解决方案进行交互。
  • 技术债务：即使硬件和软件本身并不过时，许多解决方案也会积累技术债务，也就是说，代码的某些部分已弃用，并危及系统的可靠性。 在某些时候，必须偿还此技术债务，才能使系统全面运行或可缩放。

提示

花点时间考虑一下特定于你的组织的其他目标或挑战。 照片显示人们坐在桌子旁工作和交谈。

接下来，让我们来探索 AI 在金融服务中的机会吧。