隨著人工智能的早期采用者為他們的客戶提供定制產品，提供智能和引人入勝的體驗，那些最初坐在邊緣觀察革命的人現在熱衷于趕上。很快。

隨著零售，醫療和汽車行業等開拓者的到來，金融業正在成為追求更智能，更個性化產品的增長最快的企業之一。

數據的價值

金賽全球最近的一份報告顯示，金融行業預計未來3年人工智能支出將增長30%。這甚至超過上述健康和零售業。但為什么呢?什么導致了這種變化?

數據已成為21世紀的新油。它擁有豐富的信息，并具有多種用途，可以為行業和個人提供動力。然而，它不會很快耗盡。事實恰恰相反。

世界上90%的數據是在過去兩年中創建的，其中大部分數據都是非結構化的，而且傳統上難以利用。

優化非結構化數據

風險管理是目前通過分析第三方新聞，財務報告，白皮書甚至社交媒體來實現此類數據的眾多領域之一。通過將此分析與內部風險分析數據相結合，它允許機器人經紀人獲得實時洞察和早期預警，這比人類完成此任務要快得多。

由于世界上不到1%的數據被分析，因此可以很容易地理解人工智能的潛力，并擁有如此豐富的信息來源。

現有的痛點

金融業目前充斥著漫長而艱難的客戶旅程。從購買房屋，追逐欺詐交易到處理呼叫中心和半熟的聊天機器人，改善的景觀既豐富又豐富。新的開放式銀行法的可獲得性改變了我們可視化財務狀況以及如何共享這些信息的方式。此外，區塊鏈的可信管制和歷史交易的可見性使其財務實施變得豐富，自然語言處理的進步為數字助理提供的額外服務和功能打開了許多大門。

集成技術

作為人類在2019年，我們已經成功地使用數字技術進行了擴充。從未有過任何技術對我們的生活，工作和溝通方式產生如此深遠的影響，但我們仍然在努力爭取更多。事實上，我們期待它。

人工智能處于這種期望的最前沿。從Spotify找到我們下一個最喜歡的樂隊，亞馬遜推薦我們可能想要購買的產品或FitBit告訴我們起床和做更多，我們已經接受AI作為代表我們工作的值得信賴的顧問。AI不僅提供創新的用戶體驗，還幫助我們收集和使用進一步增強所需的數據。

金融部門正逐漸接受這種接受，產品可以幫助我們更好地管理我們的預算，更明智地投資并在我們每次購買卡片時提醒我們。地平線已經讓我們看到了通過自拍獲得的健康保險，適應您需求的終身抵押以及查看當前財務行為的信用檢查，而不僅僅是歷史薪水，儲蓄和借來的錢。作為客戶，如果成熟的公司不提供更好的產品，那么破壞者(例如Monzo)將不會滿足客戶的需求。

適應數字化團隊

隨著人工智能的民主化和可訪問性，機器學習，數據豐富的API和低成本的可擴展計算，機會充足，資源豐富。但是，具有諷刺意味的是，適當的人才和資源的缺乏證明了許多大公司從同一個池塘捕魚的最大阻礙者之一。

但即使是優秀的人才也會受到他們必須使用的數據質量的影響。我們如何發揮其全部潛力并提供其承諾的見解和經驗需要一種新的思維方式。事實上新的工作角色。

產品團隊目前正在發展，以最好地適應AI的機會。數據工程師，AI科學家，機器學習研究人員，AI工程師和AI顧問正迅速成為招聘門戶網站上的熱門搜索術語。傳統的工作方法也受到挑戰，也是對以用戶為中心的設計的巨大轉變。精益和敏捷方法正在迅速成為應對人工智能應用中不斷變化的通量和增長速度的唯一方法，并且這是第一次，更大的金融巨頭正在積極地取代緩慢，繁瑣且記錄在案的瀑布和孤立的工作方式。

摘要

財務部門正在大力投資人工智能，并且很可能在未來3年內縮小其他領先行業的差距。豐富的產品，數據和客戶數量有助于提供更好的用戶體驗和服務，盡管實現目標并非易事。金融部門已經承擔了巨大的責任，公正和治理，因此引入需要更多數據，更多訪問和更少用戶摩擦的技術可能是一個難以破解的難題。但正如他們所說的“財富有利于大膽”。