隨著金融科技產業跨越 2024 年，它發現自己處於科技革命的核心，人工智慧 (AI) 開始脫穎而出，成為這場變革的推動者之一。這個創新時代正在重新規劃金融服務的輪廓，提高營運效率，增強安全措施，並個人化客戶體驗。人工智慧在這項轉型中的作用至關重要，它讓我們得以一睹金融服務更容易獲得、更安全、更適合數位優先人群需求的未來。
這波變革是由幾個關鍵趨勢支撐的：高度關注網路安全，以打擊日益複雜的詐欺企圖— 人工智慧的使用是金融機構和網路犯罪分子的一個因素 – 在開放銀行 API 和正在開發的人工智慧驅動的風險管理模型的推動下，嵌入式金融和銀行即服務的激增，同時監管環境也在不斷發展以跟上這些新的創新。這些轉變是在消費者對數位金融解決方案的需求不斷增長的背景下發生的，全球大流行對線上服務的推動大大加速了這一趨勢。
隨著開發人員致力於創造更具吸引力和更有效率的金融服務，金融科技的未來敘事將貫穿各個領域。
人工智慧在金融科技中的關鍵作用
人工智慧正在大幅改變金融科技領域，預示著更智慧、更有效率的金融服務時代的到來。這種轉變不僅僅是技術進步，而是金融互動和營運本質上的方法轉變。
戰略與知情決策： 生成式人工智慧使系統能夠深入研究大型資料湖以獲取洞察，從而促進創新和更明智的收入策略。 人工智慧處理和分析這些龐大數據集的能力使公司能夠做出決策 這些不僅及時，而且基於對市場動態和客戶需求的深刻理解。
個人化財務指引： 除了一般建議之外， 人工智慧已經可以提供量身定制的財務規劃和管理解決方案。透過分析個人客戶數據，人工智慧可以根據個人財務目標和情況制定個人化建議，從而提高客戶參與度。
快速且準確的詐欺檢測： 在打擊金融詐欺的鬥爭中，人工智慧是一個寶貴的盟友。它能夠快速分析交易模式，能夠及早發現詐欺行為，防止潛在的財務和聲譽損失。
穩定性風險評估： 人工智慧在分析歷史數據和識別模式方面的能力在風險評估中發揮關鍵作用。這確保了金融營運更加穩定和安全，為機構主動管理潛在風險做好準備。
金融科技的廣泛應用： 從優化信用評分和資產管理到確保監管合規人工智慧在金融科技領域的應用廣泛且多元。值得注意的是，人工智慧提高了信用評估的準確性，透過智慧演算法簡化了資產管理，並簡化了對複雜監管要求的遵守。
生成式人工智慧透過實現自動化、數據驅動的交易策略和改進防止詐欺的金融安全協議，正在徹底改變演算法交易和安全等領域。
嵌入式金融與銀行即服務 (BaaS)
人工智慧（AI）與嵌入式金融和銀行即服務（BaaS）的整合正在推動金融服務進入新時代。這種融合不僅僅是將銀行服務無縫整合到一系列平台中；人工智慧在客製化服務、增強安全性和處理大量資料集以做出富有洞察力的決策方面的能力極大地豐富了它。
嵌入式金融允許非傳統金融參與者直接向客戶提供解決方案，從而實現金融服務的民主化。 人工智慧透過利用深度數據分析來提供超個人化的金融服務來增強這一點。透過分析交易歷史記錄，平台可以預測金融需求，並在其應用程式中無縫地提供量身定制的金融產品推薦。
BaaS – 透過第三方經銷商提供銀行產品和服務，重新定義銀行價值鏈 – 使非銀行企業能夠將受監管的金融基礎設施整合到其產品中，從而實現新的、專業的金融主張，以及 人工智慧正在為這些產品提供支持，特別是在大多數非金融機構尚未準備好應對的複雜監管合規領域.
網路安全挑戰與創新
2024 年的金融科技格局將重點放在加強網路安全措施，因為威脅和對數位金融服務的日益依賴導致網路犯罪分子的攻擊日益複雜。
財務專業人士正在發出信號，表明他們正在轉向優先考慮網路安全和 IT 管理。 Gartner 最近的一項研究強調 72% 的金融企業計劃在 2024 年比 2023 年增加軟體支出，專注於網路安全增強。同一項研究也指出，財務軟體購買者在尋找既能提供強大的安全性又能與現有系統無縫整合的解決方案時面臨挑戰。這表明市場已經意識到並積極主動地解決網路安全問題，強調了安全在金融軟體購買決策中的關鍵作用。
此外，數位銀行業正在為持續轉型做準備，並專注於網路安全。行動錢包和非接觸式卡等數位支付方式預計將獲得進一步的關注。這就需要同時增加對網路安全措施的投資，以保護這些不斷增長的數位交易方式。預計銀行將大力投資整合系統和增強身分驗證控制，以確保資料和交易的安全。
Gartner 對 2024 年的預測也揭示了未來的網路安全策略。他們建議，大量組織將專注於實施零信任計劃，反映出向更全面、更成熟的網路安全框架的轉變。這種方法需要多個組件的整合和配置，旨在減少網路安全操作摩擦並增強控制採用。
生成式人工智慧正成為該工具庫中的主要工具，能夠實現任務自動化、減少人為錯誤並加速對網路威脅的偵測和回應。這些人工智慧驅動的解決方案利用預測智慧來預見攻擊，實現安全措施和用戶體驗之間的平衡，同時最大限度地降低詐欺風險。
人工智慧也帶來了與特定產業相關的挑戰；因為同樣的預測情報是一把雙面刃，網路犯罪者也可以利用它來攻擊金融機構。安全專業人員和攻擊者之間的這種軍備競賽——這個故事本身就和互聯網一樣古老——導致網路攻擊方法日益複雜，需要網路安全策略的不斷更新和調整。
即將發生的監管變化
隨著金融科技產業的發展，圍繞人工智慧整合的監管環境變得越來越重要。人工智慧發展的動態性質及其對金融服務業的深遠影響需要具有前瞻性和適應性的監管方法。今年，從歐盟到中國等全球經濟體都在製定人工智慧治理政策，在促進創新的必要性與減輕相關風險的需求之間取得平衡。
國際貨幣基金組織闡述的人工智慧治理五點行動計畫尤其具有指導意義，提出了一個框架，不僅旨在防範人工智慧的缺點，而且旨在培養其增強金融包容性、安全性和效率的潛力。
人工智慧在金融犯罪雙方的使用也凸顯了對能夠與技術進步同步發展的監管框架的迫切需要，確保強有力地防禦人工智慧驅動的欺詐，同時培育創新蓬勃發展的環境。
當金融科技公司和金融機構應對這種複雜的監管環境時，他們的策略必須反映出對人工智慧的好處和挑戰的細緻理解。強調人工智慧在金融服務中的作用的透明度、可解釋性和客戶教育將是維持信任和合規性的關鍵。更重要的是，隨著人工智慧能力的不斷進步，監管機構、私營部門和國際合作夥伴之間的合作對於制定全球一致的金融科技人工智慧治理方法至關重要。
風險管理的未來
人工智慧整合正在顯著改變風險管理實踐。憑藉機器學習(ML)、自然語言處理(NLP)、預測分析、機器人流程自動化(RPA) 和電腦視覺的功能，人工智慧正在重新定義金融機構處理信用評分、詐欺偵測、監管合規和個人化財務的方式服務。
人工智慧驅動的風險管理的關鍵創新：
- 增強信用評分和金融包容性：
- 人工智慧演算法使用傳統和替代資料來源評估信用度。
- 透過為信用記錄有限的人提供信貸機會來促進金融包容性。
- 進階詐欺檢測：
- 簡化監理合規性：
- 自動執行合規性監控並遵守財務法規。
- 透過人工智慧自動化降低處罰風險並增強治理。
- 保險科技（InsurTech）與 DeFi 的創新：
- 保險中的人工智慧可加快索賠處理和風險評估。
- 促進去中心化金融（DeFi）平台的智慧合約和效率。
挑戰和考慮因素：
- 模型驗證與治理：
- 積極與監理機關就審慎發展和策略進行接觸。
- 重點關註解決方案、恢復策略和有效的風險管理。
- 道德、公平與透明的人工智慧使用：
- 數據品質和可審計性：
- 採用有效的資料治理架構以確保資料品質和相關性。
- 實施足夠的審計日誌以進行調查和合規。
- 持續監控與第三方供應商管理：
- 對人工智慧模型進行定期審查、持續監控和重新驗證。
- 對開發人工智慧應用程式的第三方供應商進行適當的盡職調查。
演算法交易與金融市場預測
演算法交易和市場預測處於人工智慧對金融科技領域變革影響的最前線。人工智慧分析大量資料集、識別模式和以無與倫比的速度執行交易的能力不僅增強了市場流動性和效率，而且還重塑了投資策略和風險評估。
增強的演算法交易
人工智慧在演算法交易中的作用正在擴大，利用機器學習 (ML) 和預測分析來分析市場數據、識別模式並高效、快速地執行交易。這種方法不僅增強了市場流動性，還透過最小化交易成本和最大化交易機會為金融機構提供了競爭優勢。 人工智慧在演算法交易中的使用凸顯了向數據驅動、自動化金融市場的轉變，決策速度顯著加快。
預測市場走勢
由人工智慧支援的預測分析使金融機構能夠以前所未有的準確性預測市場趨勢、客戶行為和信用風險。透過處理大量歷史數據並採用統計演算法，人工智慧驅動的預測分析提供了支援策略決策和風險管理的寶貴見解。這種能力在波動的市場中特別有用，因為了解未來的趨勢可以顯著影響交易和投資策略。
金融產品和服務的進步
人工智慧的應用範圍不僅限於交易，還增強了整體金融產品和服務的品質。從促進普惠金融的人工智慧增強信用評分，到根據個人需求量身定制的個人化金融建議，人工智慧正在打造更客製化、高效的金融服務格局。這種個人化不僅提高了客戶滿意度和忠誠度，也為金融服務提供者開闢了新的收入來源。
人工智慧金融的未來
人工智慧與金融科技的日益融合，凸顯了向更智慧、高效、包容的金融生態系統的關鍵轉變。人工智慧的深遠影響，從徹底改變演算法交易到增強詐欺偵測和風險管理， 預示著未來金融不僅更安全，更容易獲得並根據個人需求量身定制.
人工智慧與新興技術和監管框架的融合正在為金融格局奠定基礎，在安全、透明和以客戶為中心的服務的基礎上，創新蓬勃發展。人工智慧透過改善信用評分和個人化財務建議等舉措，在金融民主化中發揮作用，預示著金融包容性時代的到來。
此外，人工智慧在複雜的監管環境中提供的敏捷性確保了金融科技的發展既負責任又符合全球標準。展望未來，人工智慧和金融科技之間的協同作用必將深化，帶來變革，重新定義金融服務的提供和體驗方式。
——傑西卡·珀迪
