预测分析和机器学习，为我们以人为本的未来奠定了基础。

一鸣网12月5日报道（编译 金辉）：金融体系大于其各部分的总和。管理它们的基本规则可能看起来很简单，但是什么表面是动态的，混乱的和某种自组织的。流经这种分形心跳的血液是数据。

今天，每天生产2.5亿字节的数据。到2020年，这一数字预计将增长到44泽字节。这些数据，以及互连性，相关性，预测分析和机器学习，为我们以人为本的未来奠定了基础。

自2010年以来，AI基础设施创业公司投资了超过21亿美元，仅2015年就投资了13亿美元。 AI应用程序初创公司在投资中所占的份额最大，自2010年以来，AI应用程序初创公司的投资额超过69亿美元，2015年总共募集了36亿美元。

这些运动正在导致金融服务领域的大规模创新，AI正在帮助解决日益增长的数据量，改变人口统计数据和他们的需求，监管不断变化的技术景观的紧张关系。

培养人工智能的平台，开发人员和数据科学团队旨在通过使用设备创建一个无摩擦的简单，以减少人与人之间的接触，增加互动的需要。这对于银行业来说尤其如此，年轻的客户宁愿看牙医，而不是听银行说的话。这意味着断开连接并最终偏离其他基于应用程序的平台。当采用一个系统时，所提供的经验虽然最佳的，但却能增加便捷性。英国苏格兰皇家银行（Royal Bank of Scotland）这样在其服务渠道中推出一个名叫Luvo的机器人的银行也意识到这一点：虽然Luvo最初需要接受培训以了解科目，但是RBS坚持认为，从错误中学习“这将使其”随着时间的推移更准确。”

除此之外，更接近客户，是“对话商务”的兴起，这是一个移动系统，使用AI来分析语音和采取预期的行动，如订购你妈妈最喜欢的花为她的生日，或回报你的朋友一个晚上借来的钱。三星升级并购买了VIV，据传，苹果Siri的下一次迭代也将发展为对话式商业领域，因为支付生态系统的发展，使我们所有人更容易从我们辛苦赚来的收入解放到零售商网络。

除了机器人，我们还将寻求robo顾问帮助我们的投资组合，并提供更好的回报。像Wealthfront和INVSTR这样的公司正在北美和英国加紧进行。在韩国也取得了一些令人印象深刻的成果。一些robo顾问提供2％的回报率，国内股票基金-3％，KOSPI -2.2％。在日本，一些银行已经部署了Pepper，这是一种超越算法的情感机器人，希望与更深层次的互动。这可能是早期采用的关键。

然后我们需要考虑欺诈。很早以前（大约10年前），PayPal认识到应用于欺诈的机器学习的价值，并且已经实施了自己的内部系统来检测可疑活动，更重要的是，将假警报与真实欺诈相分离 - 超过49亿（2015年）为202个国家的1.88亿客户。

从2017年到2025年

因此，很明显，争夺数据，机器学习和其他AI技术为金融机构和客户带来巨大的价值。这些趋势将继续到2025年。

随着AI在硬件层面通过强大的移动设备和集成的AI平台变得无处不在，我们将看到更多的受控和关闭系统应用程序。将内置实际功率，代码将不断更新。通过数十亿用户的行为和生成的数据提供学习，我们将看到可以自动化和什么可以为用户每天提供价值的巨大进步。

金融服务劳动力将向专业开发人员，数据科学家，基础设施架构师，编码伦理学家和人工智能培训师转变，发展成为更具中心和关键的职能。顾问，计票员和客户服务工作将受到很大影响，人们填补这些职位的需求将会减少。

银行，贷款人，保险公司，中央货币基金和新的金融业参与者将需要聚集在一起，以确定机会，并制定路线图，以及深思熟虑的监管原则。我们必须以统一和商定的方式确保金融系统的完整性和稳定性。为此，必须在国内和国际层面考虑和实施与使用人工智能有关的伦理，法规和政府政策决定。这是我们迈向一个有意识的银行业世界最大的障碍之一。

该方法需要双管齐下需要用独立的数据机构和人工智能专家取代银行体系内旧规则，这些专家可以提供关于如何道德培训系统以避免积极的歧视或偏好的严格指导方针。然后，确保数据科学家和开发人员接受培训，以在全球银行和货币体系中实现一致的方式实施道德。国际货币基金组织，世界银行和其他国家将需要进入这一角色，并争取获得更多挑战性的经济体，如中国和俄罗斯在船上。

最终的希望是，一旦我们制定了如何最好地规范和导航这个越来越分形的生态系统，数据共享和整体市场优化将导致我们的经济更定。

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