银行如何应对人工智能应用的挑战？
在银行业采用人工智能（AI）会面临一些挑战，这些挑战可能会阻碍成功实施。2024 年的一项调查显示 安全和数据隐私问题 是主要障碍，其中 39%将其视为重大问题的银行百分比.此外、, 33% 的受访者强调了 缺乏人工智能技能或专业知识 在其员工队伍中，以及 30% 他们认为，难以衡量投资回报是采用人工智能的一个障碍。
主要收获
- 在银行业采用人工智能可提升客户体验、运营效率、欺诈检测和风险管理，但同时也需要解决与传统系统的集成和监管合规问题。.
- 数据隐私、安全问题、数据质量和算法偏差是人工智能应用中的重大挑战，需要强大的加密技术、包容性数据表示、全面的人工智能风险管理框架以及遵守法规。.
- 要在银行业成功实施人工智能，解决人工智能人才缺口、高昂的开发成本和道德问题至关重要，这就需要有针对性的培训、合作伙伴关系、透明的报告以及开源框架的战略性使用。.
了解人工智能在银行业的应用范围
银行业已经开始利用人工智能和机器学习的巨大潜力，特别是在提升客户体验和运营效率方面。. 人工智能驱动的聊天机器人, 例如，聊天机器人可提供全天候客户支持、了解客户行为并提供个性化服务。这些聊天机器人通过自动化流程简化了传统银行业务，例如 KYC 验证 和 贷款发放自动化, 此外，人工智能还能通过分析交易模式和实时识别异常情况来加强欺诈检测，从而确保客户获得及时的支持和服务。此外，人工智能还能通过实时分析交易模式和识别异常情况来加强欺诈检测，从而显著改善银行业的安全和风险管理。.
不仅限于客户服务，人工智能技术在欺诈检测和风险管理方面也发挥着重要作用。基于人工智能的欺诈检测系统分析大量交易数据，预测和识别可疑活动，确保强有力的人工智能风险管理。这些系统可自动做出关键决策，并将复杂的案件移交给人工分析师，从而为欺诈检测和金融稳定提供了一种分层方法。此外，人工智能通过分析市场趋势和海量数据，帮助进行金融预测，从而做出明智的投资决策和预测分析。通过利用预测分析，银行可以获得有价值的客户洞察力，增强其定制服务和产品以满足客户需求的能力。.
机器人流程自动化（RPA）通过将重复性任务自动化，大大提高了银行业的运营效率，从而降低了成本并提高了生产率。通过利用人工智能识别数据中的模式和相关性的能力，银行可以发现新的销售机会并改善运营指标，从而使人工智能的实施改变金融服务行业的游戏规则。.
数据隐私和安全问题
采用人工智能还带来了有关数据隐私、数据泄露以及需要采取强有力的网络安全措施等方面的重大问题。人工智能系统处理的大量客户数据容易受到恶意攻击，可能会中断银行业务并泄露敏感信息。薄弱的安全措施会助长洗钱和内幕交易等不法活动，给金融机构带来严重风险。.
银行需要采用区块链等先进的加密技术来降低这些风险。区块链技术通过去中心化和不变性增强了数据安全性，降低了与集中式数据存储漏洞相关的风险。不变性特征可确保数据完整性，防止未经授权的篡改，保护消费者的金融数据。.
此外，要负责任地安全使用人工智能，就必须采取强有力的安全保障措施，并遵守监管规定。银行必须建立全面的合规性和风险控制措施，以保护消费者并确保以合乎道德的方式处理敏感数据。.
金融决策中的算法偏见与公平性
在财务决策领域、, 采用人工智能面临重大挑战 算法偏见。合乎道德的人工智能实践对于确保人工智能模型不会放大历史训练数据中存在的社会偏见，从而导致不公平的决策和歧视性结果至关重要。例如，有偏见的数据会使保险和抵押贷款中的非法红线等歧视性做法长期存在，从而破坏公平的贷款做法。.
金融机构需要确保包容性的数据表示，并使用复杂的集合模型来解决这些问题。仅仅从训练数据中移除受保护的特征字段是不够的，因为不受保护的特征可以充当这些特征的代理，从而继续偏见的循环。金融公司必须制定人工智能风险管理原则，严格审查数据质量和算法公平性，以维护金融稳定和消费者信任。.
金融服务业必须采用稳健的人工智能风险管理框架来减少这些偏见。人工智能使金融机构能够根据客户的不同需求制定高度定制化的金融战略，从而促进金融服务的公平性和包容性。.
利用传统系统实施人工智能的挑战
对许多银行来说，将人工智能与传统系统集成是一项艰巨的挑战。传统系统往往缺乏人工智能解决方案所需的灵活性，使得整合变得复杂而具有挑战性。这种复杂性需要周密的规划、协调和大量的专业知识，以确保新的人工智能工具与过时的基础设施之间的无缝运行。.
在尝试整合之前，银行需要
- 评估传统系统与人工智能技术的兼容性
- 将智能系统和复杂算法与标注数据整合在一起，确保系统的互操作性和坚实的技术堆栈
- 减少部署延迟并确保可扩展性
- 设计符合现有业务框架的人工智能风险管理战略
这种方法有助于设计与现有业务框架相一致的人工智能风险管理战略。.
监管合规与法律挑战
银行业人工智能的监管框架多种多样，给导航带来了巨大挑战。自 2024 年春季起生效的《欧盟人工智能法案》通过对人工智能技术进行基于风险的分类，确立了以消费者保护为导向的方法。该法案要求金融机构遵守严格的法规，特别是对于高风险用例，如基于人工智能的信用评估和保险中的风险评估。.
金融公司必须确保遵守法律和道德要求，如数据隐私法，以避免与偏见相关的声誉和法律问题 人工智能模型。. 合规成本可能很高，但对于在既定法律框架内管理风险、确保稳健的治理和文件记录而言，合规成本是必要的。.
国家主管当局（NCA）将监督这些法规的执行情况，并将新的人工智能框架纳入其监管活动。通过利用 Suptech 等技术，国家主管当局可以增强其监管合规能力，确保金融机构遵守最新的人工智能治理和风险管理要求。.
人工智能专业知识的人才缺口
银行业存在巨大的人工智能人才缺口，这使得招聘和留住技术熟练的专业人员变得更加复杂。要弥补这一差距，银行需要
- 实施有针对性的人工智能培训计划并建立大学合作伙伴关系
- 采用战略性招聘方法
- 建立与大学的紧密联系，在有前途的人工智能人才进入职业生涯的早期就将其招致麾下
在以吸引熟练的人工智能专业人才而闻名的地区创建技术中心，可以进一步解决人才短缺问题。此外，在金融团队中培养持续学习的文化对于保持竞争力和适应影响银行的新兴趋势至关重要。.
银行正在摒弃僵化的职位描述，将重点放在可适应不同项目的人工智能技能上。这种灵活的方法与管理人工智能计划的集中模式相结合，可以优化稀缺人才的分配，有效实施人工智能战略。.
伦理考虑和透明度
要保持人们对金融服务的信任，就必须在采用人工智能时首先考虑道德问题。人工智能系统可能会在没有适当权限的情况下处理个人数据，从而引发严重的隐私问题。人工智能决策缺乏透明度使这些道德挑战更加复杂，因为通常很难确定数据的来源和决策是如何做出的。强调人工智能伦理和促进透明的人工智能实践对于有效解决这些问题至关重要。.
为了解决这些问题，金融业和银行业必须确保作为金融业重要组成部分的金融服务业采取以下步骤：
- 建立全行业标准
- 实施透明的报告做法
- 确保合规性和风险控制
- 促进负责任地安全使用人工智能
这些措施有助于减轻道德挑战，保护消费者利益。.
高昂的开发成本和经济可行性
发展 人工智能 由于项目复杂、数据质量要求高以及对专业硬件和熟练专业人员的需求，银行业解决方案的成本很高。进行成本效益分析对于确保许多金融机构的经济可行性至关重要。.
为了管理这些开支，银行可以利用 TensorFlow 和 PyTorch 等开源人工智能框架，这些框架可以降低开发成本，但需要大量的专业知识。合作开发计划和伙伴关系也有助于分摊成本，提供共享的专业知识和资源，促进技术创新和市场趋势分析。.
部署和响应时间缓慢
金融人工智能系统普遍存在部署和响应速度缓慢的问题。采用简化的监管流程和敏捷方法可以大大缩短银行业人工智能模型的部署滞后时间。这些方法可确保人工智能系统高效实施，并能快速适应不断变化的市场条件。.
实施实时分析和快速反应算法可以进一步提高金融人工智能应用的速度和效率。利用这些技术，银行可以改善运营指标，有效管理金融风险。.
InvestGlass：应对人工智能应用挑战的正确解决方案
InvestGlass 提供全面的解决方案，以克服银行业采用人工智能所面临的挑战。作为瑞士云平台，InvestGlass 提供专为现代银行机构设计的工具，包括
- 数字化入职
- 客户关系管理
- 投资组合管理
- 无代码自动化
这些工具能够与现有系统无缝集成，提高运营效率和客户满意度。.
InvestGlass 的主要功能之一是通过序列等功能实现自动推广和参与、, 审批程序, 以及自动提醒。这种人工智能驱动的自动化提高了响应率，简化了销售流程，使其成为银行希望提高数字入职操作和客户参与度的理想解决方案。.
InvestGlass 的人工智能具有以下优势：
- 通过统一技术和工作流程，实现部门和团队之间的协作
- 培养有凝聚力的工作环境
- 帮助银行有效应对采用人工智能的挑战
- 帮助银行在金融服务业保持竞争力。.
摘要
银行业采用人工智能面临着众多挑战，从数据隐私和安全问题到算法偏差和高昂的开发成本。然而，通过了解这些挑战并实施切实可行的解决方案，银行可以利用人工智能整合来改变其运营并获得竞争优势。.
InvestGlass 为应对这些挑战提供了全面的解决方案，为数字化入职、客户关系管理、投资组合管理和无代码自动化提供了工具。通过采用 InvestGlass，银行可以确保无缝的人工智能集成流程，促进创新并保持在金融服务业的竞争力。.
常见问题
银行业采用人工智能的主要挑战是什么？
银行业采用人工智能的主要挑战包括数据治理、监管框架、数据隐私和安全问题、算法偏差、与遗留系统的集成、监管合规性、人才缺口、道德考量、高昂的开发成本以及缓慢的部署时间。要在银行业成功实施人工智能，这些因素都需要仔细考虑和规划。.
银行如何解决人工智能人才缺口问题？
为解决人工智能人才缺口问题，银行可以实施人工智能培训计划、建立大学合作关系、战略性招聘、创建技术中心，以及培养持续学习的文化。这种多层面的方法有助于缩小人才差距，并在银行业建立一支强大的人工智能人才队伍。.
什么是欧盟人工智能法？
欧盟人工智能法案》是一个监管框架，旨在解决合规成本和法律框架问题，根据风险对人工智能技术进行分类，并针对高风险用例制定严格的合规要求。它尤其关注基于人工智能的信用度和保险风险评估。.
为什么 InvestGlass 被认为是应对人工智能应用挑战的正确解决方案？
InvestGlass 被认为是应对人工智能应用挑战的正确解决方案，因为它提供人工智能驱动的自动化，并通过全面的工具套件（包括数字入职、客户关系管理、投资组合管理、无代码自动化以及与现有系统的无缝集成）提高客户参与度，从而满足现代银行机构的需求。.
InvestGlass 如何提高客户满意度？
InvestGlass 利用人工智能集成提供数字化入职工具，实现推广和参与自动化，促进部门协作，从而提高客户满意度，为竞争优势和无缝高效的客户体验做出贡献。.