随着金融科技行业跨越 2024 年，它发现自己处于技术革命的核心，人工智能 (AI) 开始脱颖而出，成为这场变革的推动者之一。这个创新时代正在重新规划金融服务的轮廓，提高运营效率，增强安全措施，并个性化客户体验。人工智能在这一转型中的作用至关重要，它让我们得以一睹金融服务更容易获得、更安全、更适合数字优先人群需求的未来。
这波变革是由几个关键趋势支撑的：高度关注网络安全，以打击日益复杂的欺诈企图—— 人工智能的使用是金融机构和网络犯罪分子的一个因素 – 在开放银行 API 和正在开发的人工智能驱动的风险管理模型的推动下，嵌入式金融和银行即服务的激增，同时监管环境也在不断发展以跟上这些新的创新。这些转变是在消费者对数字金融解决方案的需求不断增长的背景下发生的，全球大流行对在线服务的推动大大加速了这一趋势。
随着开发人员致力于创造更具吸引力和更高效的金融服务，金融科技的未来叙述将贯穿各个领域。
人工智能在金融科技中的关键作用
人工智能正在极大地改变金融科技领域，预示着更智能、更高效的金融服务时代的到来。这种转变不仅仅是技术进步，而是金融互动和运营本质上的方法转变。
战略和知情决策： 生成式人工智能使系统能够深入研究大型数据湖以获取洞察，从而促进创新和更明智的收入策略。 人工智能处理和分析这些庞大数据集的能力使公司能够做出决策 这些不仅及时，而且基于对市场动态和客户需求的深刻理解。
个性化财务指导： 除了一般建议之外， 人工智能已经可以提供量身定制的财务规划和管理解决方案。通过分析个人客户数据，人工智能可以根据个人财务目标和情况制定个性化建议，从而提高客户参与度。
快速准确的欺诈检测： 在打击金融欺诈的斗争中，人工智能是一个宝贵的盟友。它能够快速分析交易模式，能够及早发现欺诈行为，防止潜在的财务和声誉损失。
稳定性风险评估： 人工智能在分析历史数据和识别模式方面的能力在风险评估中发挥着关键作用。这确保了金融运营更加稳定和安全，为机构主动管理潜在风险做好准备。
金融科技的广泛应用： 从优化信用评分和资产管理到确保监管合规人工智能在金融科技领域的应用广泛且多样。值得注意的是，人工智能提高了信用评估的准确性，通过智能算法简化了资产管理，并简化了对复杂监管要求的遵守。
生成式人工智能通过实现自动化、数据驱动的交易策略和改进防止欺诈的金融安全协议，正在彻底改变算法交易和安全等领域。
嵌入式金融和银行即服务 (BaaS)
人工智能（AI）与嵌入式金融和银行即服务（BaaS）的融合正在推动金融服务进入新时代。这种融合不仅仅是将银行服务无缝集成到一系列平台中；人工智能在定制服务、增强安全性和处理大量数据集以做出富有洞察力的决策方面的能力极大地丰富了它。
嵌入式金融允许非传统金融参与者直接向客户提供解决方案，从而实现金融服务的民主化。 人工智能通过利用深度数据分析来提供超个性化的金融服务来增强这一点。通过分析交易历史记录，平台可以预测金融需求，并在其应用程序中无缝地提供量身定制的金融产品推荐。
BaaS – 通过第三方分销商提供银行产品和服务，重新定义银行价值链 – 使非银行企业能够将受监管的金融基础设施整合到其产品中，从而实现新的、专业的金融主张，以及 人工智能正在为这些产品提供支持，特别是在大多数非金融机构尚未准备好应对的复杂监管合规领域.
网络安全挑战与创新
2024 年的金融科技格局将重点关注加强网络安全措施，因为威胁和对数字金融服务的日益依赖导致网络犯罪分子的攻击日益复杂。
财务专业人士正在发出信号，表明他们正在转向优先考虑网络安全和 IT 管理。 Gartner 最近的一项研究强调 72% 的金融企业计划在 2024 年比 2023 年增加软件支出，重点关注网络安全增强。同一项研究还指出，财务软件购买者在寻找既能提供强大的安全性又能与现有系统无缝集成的解决方案时面临着挑战。这表明市场已经意识到并积极主动地解决网络安全问题，强调了安全在金融软件购买决策中的关键作用。
此外，数字银行业正在为持续转型做准备，重点关注网络安全。移动钱包和非接触式卡等数字支付方式预计将获得进一步的关注。这就需要同时增加对网络安全措施的投资，以保护这些不断增长的数字交易方式。预计银行将大力投资整合系统和增强身份验证控制，以确保数据和交易的安全。
Gartner 对 2024 年的预测也揭示了未来的网络安全战略。他们建议，大量组织将专注于实施零信任计划，反映出向更全面、更成熟的网络安全框架的转变。这种方法需要多个组件的集成和配置，旨在减少网络安全操作摩擦并增强控制采用。
生成式人工智能正在成为该工具库中的主要工具，能够实现任务自动化、减少人为错误并加速对网络威胁的检测和响应。这些人工智能驱动的解决方案利用预测智能来预见攻击，实现安全措施和用户体验之间的平衡，同时最大限度地降低欺诈风险。
人工智能还带来了与特定行业相关的挑战；因为同样的预测情报是一把双刃剑，网络犯罪分子也可以利用它来攻击金融机构。安全专业人员和攻击者之间的这种军备竞赛——这个故事本身就和互联网一样古老——导致网络攻击方法日益复杂，需要网络安全策略的不断更新和调整。
即将发生的监管变化
随着金融科技行业的发展，围绕人工智能整合的监管环境变得越来越重要。人工智能发展的动态性质及其对金融服务业的深远影响需要具有前瞻性和适应性的监管方法。今年，从欧盟到中国等全球经济体都在制定人工智能治理政策，在促进创新的必要性与减轻相关风险的需要之间取得平衡。
国际货币基金组织阐述的人工智能治理五点行动计划尤其具有指导意义，提出了一个框架，不仅旨在防范人工智能的缺点，而且旨在培养其增强金融包容性、安全性和效率的潜力。
人工智能在金融犯罪双方的使用也凸显了对能够与技术进步同步发展的监管框架的迫切需要，确保强有力地防御人工智能驱动的欺诈，同时培育创新蓬勃发展的环境。
当金融科技公司和金融机构应对这种复杂的监管环境时，他们的战略必须反映出对人工智能的好处和挑战的细致理解。强调人工智能在金融服务中的作用的透明度、可解释性和客户教育将是维持信任和合规性的关键。更重要的是，随着人工智能能力的不断进步，监管机构、私营部门和国际合作伙伴之间的合作对于制定全球一致的金融科技人工智能治理方法至关重要。
风险管理的未来
人工智能集成正在显着改变风险管理实践。凭借机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、预测分析、机器人流程自动化 (RPA) 和计算机视觉的功能，人工智能正在重新定义金融机构处理信用评分、欺诈检测、监管合规和个性化财务的方式服务。
人工智能驱动的风险管理的关键创新：
- 增强信用评分和金融包容性：
- 人工智能算法使用传统和替代数据源评估信用度。
- 通过为信用记录有限的人提供信贷机会来促进金融包容性。
- 高级欺诈检测：
- 简化监管合规性：
- 自动执行合规性监控并遵守财务法规。
- 通过人工智能自动化降低处罚风险并增强治理。
- 保险科技（InsurTech）和 DeFi 的创新：
- 保险中的人工智能可加快索赔处理和风险评估。
- 促进去中心化金融（DeFi）平台的智能合约和效率。
挑战和考虑因素：
- 模型验证和治理：
- 积极与监管机构就审慎发展和战略进行接触。
- 重点关注解决方案、恢复策略和有效的风险管理。
- 道德、公平和透明的人工智能使用：
- 数据质量和可审计性：
- 采用有效的数据治理框架以确保数据质量和相关性。
- 实施足够的审计日志以进行调查和合规。
- 持续监控和第三方供应商管理：
- 对人工智能模型进行定期审查、持续监控和重新验证。
- 对开发人工智能应用程序的第三方供应商进行适当的尽职调查。
算法交易和金融市场预测
算法交易和市场预测处于人工智能对金融科技领域变革影响的最前沿。人工智能分析海量数据集、识别模式和以无与伦比的速度执行交易的能力不仅增强了市场流动性和效率，而且还重塑了投资策略和风险评估。
增强的算法交易
人工智能在算法交易中的作用正在扩大，利用机器学习 (ML) 和预测分析来分析市场数据、识别模式并高效、快速地执行交易。这种方法不仅增强了市场流动性，还通过最小化交易成本和最大化交易机会为金融机构提供了竞争优势。 人工智能在算法交易中的使用凸显了向数据驱动、自动化金融市场的转变，决策速度显着加快。
预测市场走势
由人工智能支持的预测分析使金融机构能够以前所未有的准确性预测市场趋势、客户行为和信用风险。通过处理大量历史数据并采用统计算法，人工智能驱动的预测分析提供了支持战略决策和风险管理的宝贵见解。这种能力在波动的市场中特别有用，因为了解未来的走势可以显着影响交易和投资策略。
金融产品和服务的进步
人工智能的应用范围不仅限于交易，还增强了整体金融产品和服务的质量。从促进普惠金融的人工智能增强信用评分，到根据个人需求量身定制的个性化金融建议，人工智能正在打造更加定制化、高效的金融服务格局。这种个性化不仅提高了客户满意度和忠诚度，还为金融服务提供商开辟了新的收入来源。
人工智能金融的未来
人工智能与金融科技的日益融合，凸显了向更加智能、高效、包容的金融生态系统的关键转变。人工智能的深远影响，从彻底改变算法交易到增强欺诈检测和风险管理， 预示着未来金融不仅更安全，而且更容易获得并根据个人需求量身定制.
人工智能与新兴技术和监管框架的融合正在为金融格局奠定基础，在安全、透明和以客户为中心的服务的基础上，创新蓬勃发展。人工智能通过改进信用评分和个性化财务建议等举措，在金融民主化中发挥作用，预示着金融包容性时代的到来。
此外，人工智能在复杂的监管环境中提供的敏捷性确保了金融科技的发展既负责任又符合全球标准。展望未来，人工智能和金融科技之间的协同作用必将深化，带来变革，重新定义金融服务的提供和体验方式。
——杰西卡·珀迪
