通过AI的数据领导的创新：转型金融服务：埃里卡·安德森（Erica Andersen）

由于金融服务行业正在经历地震转变，这是由于数据的指数增长和人工智能的变革力量（AI）的驱动，因此具有前瞻性的机构正在利用这些资产来彻底改变一切，从客户体验和风险管理到欺诈检测和投资策略。本文探讨了金融服务如何通过AI拥抱以数据为主导的创新，突出了实际应用，展示了现实世界的结果，并在数据准备方面具有挑战性的传统智慧。

数据驱动的革命：加油创新

金融服务格局的数据陷入困境。交易记录，客户互动，市场趋势，风险评估 – 数量，速度和多种数据是前所未有的。曾经是被动资产的大量信息现在是创新的命脉。 AI算法能够分析大量数据集并识别人眼看不见的模式，它发挥了令人难以置信的潜力。

实际应用和切实的结果

数据和AI在金融服务中的应用是多种多样和有影响力的：

• 个性化客户体验： AI驱动的聊天机器人提供了即时的客户支持，对金融产品的量身定制建议以及基于单个支出习惯的积极见解。这导致客户满意度，忠诚度和收入产生。
• 欺诈检测和预防： AI算法实时分析交易数据，识别可疑活动并防止欺诈性交易。这样可以保护机构及其客户，从而减少财务损失并提高安全性。
• 风险管理： AI模型评估信用风险，预测市场波动并优化投资组合。这使金融机构能够做出更明智的决策，减轻潜在的损失并改善整体财务绩效。
• 算法交易： AI驱动的交易系统分析市场数据，确定交易机会并自动执行交易。这提高了效率，速度和准确性，从而提高了投资回报。
• 过程自动化： AI自动化重复任务，例如数据输入，文档处理和合规性检查。这使人类员工释放了更加战略性和复杂的活动，提高运营效率并降低成本。
• 信用评分和贷款： AI算法可以分析包括替代数据源在内的更广泛的数据点，以评估信誉。这允许更准确的风险评估，更快的贷款批准以及为个人和企业提供更广泛的信贷。

超越炒作：现实世界的成功故事

以数据为主导的金融服务创新的成功不仅是理论上的。几个机构取得了显着的结果：

• 提高效率： 银行通过自动化手动流程和简化工作流程来降低运营成本。
• 提高客户满意度： 金融机构通过个性化的建议和积极的支持增强了客户体验。
• 减少欺诈损失： 通过部署先进的AI驱动检测系统，由于欺诈而导致的损失大大减少了。
• 增强的投资回报： 对冲基金和投资公司通过AI驱动的交易策略提高了投资组合业绩。
• 更快的贷款批准： 贷款机构通过AI驱动的信用评分模型加速了贷款批准时间，并减少了信用风险。

停止在数据清洁上浪费时间（和金钱！）：您的竞争对手已经知道的AI秘密

成功实施AI的最重要的障碍之一就是相信数据必须“完美”，然后才能使用它。这通常转化为冗长而昂贵的数据清洁项目，这可能会延迟甚至使AI计划脱离。

但是，一种更聪明的方法正在出现： “干净”革命。

“干净”方法：AI成功的更聪明的道路

在建立任何AI模型之前，传统的数据制备方法通常涉及广泛的预处理，包括清洁，标准化和转换。这可能是一个耗时且昂贵的过程，尤其是在处理大型且复杂的数据集时。

另一方面，“干净的方法”方法优先考虑效率和敏捷性。它认识到数据质量是一个持续的过程，而不是一次性事件。组织不再努力寻求完美，而是专注于在需要时仅准备特定AI应用程序所需的数据。

以下是“清洁”方法的工作方式：

• 从用例开始： 定义要使用AI解决的特定问题。确定所需的结果及其实现所需的数据。
• 专注于相关数据： 确定对您的AI应用程序最关键的数据元素。优先考虑清洁并准备这些数据点。
• 利用AI进行数据清洁： 利用AI驱动的工具来协助数据准备。机器学习算法可以识别和纠正错误，填充缺失值并标准化数据格式。
• 迭代改进： 实施一种迭代方法来制备。从最小可行的数据集开始，部署您的AI模型，然后根据性能和反馈不断完善数据。

金融服务中的现实示例：

• 贷款申请： 而不是预先清洁所有客户记录，而是专注于准备与贷款申请有关的数据。使用AI从应用程序文档中提取关键信息，验证数据条目并随着时间的推移提高数据质量。
• 客户细分： 与其尝试标准化所有客户数据，不如关注与客户细分有关的数据，例如人口统计学，交易历史记录和交互数据。使用AI来识别模式并根据可用数据创建客户群。
• 欺诈检测： 与其清洁整个历史事务数据库，不如将与最近交易和高风险交易类型相关的清洁数据确定优先级。使用AI实时检测欺诈活动并改善预防欺诈策略。

瑞士奶酪原则：构建强大的AI系统

重要的是要了解AI系统不需要完美的数据即可有效。相反，它们需要强大的保障措施和错误检查机制。这是瑞士奶酪原理发挥作用的地方：每一层保护都覆盖了其他层的孔。

• 人类的监督： 实施人类审查和验证AI的产出的过程，尤其是在关键决策领域。这种人类的方法捕获了AI可能会错过的错误。
• 验证规则： 建立规则以检查数据是否存在不一致和异常。这可以像检查合理范围之外的值或标记违反业务规则的条目一样简单。
• AI信心得分： 使用AI的内置信心得分来确定AI不确定的领域。这使您可以优先考虑人类的审查和验证最有问题的预测。
• 商业逻辑检查： 合并业务规则和领域专业知识，以完善AI的产出。该层为AI的分析增加了上下文和常识。

AI的未来：辅助情报

多年来，我们意识到我们主要需要重新考虑AI。人工智能中的“人造”总是感觉有些偏离，不是吗？ AI的未来不是要复制人类智能。这是关于开发自己独特的形式。 AI在与我们合作而不是反对我们时擅长。当我们停止将人工智能视为替代人类技能的替代，而要专注于如何帮助我们，就会发生了不起的事情。

我们已经在成功的AI项目中亲眼目睹了这一点，因此如今，我们将AI视为“辅助智能”！

“魔术不是完全使AI完全接管了 – 它在于建立人类和机器智能的伙伴关系，共同贡献他们的独特优势。在一个越来越多地由技术恐惧统治的环境中，控制着我们所看到的内容的算法以及对未来的不确定性，我们希望为我们之间的关系重新创造一个激动人心的新技术，以使我们的生活变得令人兴奋，以使我们的生活变得更加令人兴奋。 Oliver King-Smith创始人兼首席执行官Smartr AI

结论：现在的未来是：以数据为主导的创新作为新标准

金融服务行业处于关键时刻。这不仅是一种技术转变。这是对业务如何完成的基本重组。数据和AI不再是可选的额外功能；它们是推动创新，效率和以客户为中心的核心引擎。从个性化的经验​​到先发制人的欺诈检测，不可否认的是数据主导的创新的潜力，其成功的例子正在迅速增加。

希望在这个新景观中蓬勃发展的机构的关键要点很明确：拥抱“干净 – 您可以”方法，瑞士奶酪原则，不要忘记AI代表辅助智能！不要在追求完美数据时被陷入困境。相反，专注于构建迭代性改进的强大AI系统，并结合人类的监督，验证规则和业务逻辑。这种敏捷的方法允许快速实验，持续学习以及适应市场所面临的不断发展的挑战和机遇的能力。

认识到这种范式转变，优先级速度和适应性的金融机构将有效地利用数据，这将是主导未来的数据。他们将是建立更牢固的客户关系的人，以更高的精度减轻风险，并解锁新的收入来源。辩论的时间结束了。金融服务的未来是数据驱动的，而到达未来的旅程现在开始了。