金融服務中產生式人工智慧的 10 個用例和真實例子

您是否考慮過金融業驚人的精確度和成長速度？ 在這個領域中，錯誤極少，準確性至關重要，進步是永恆的。 但到底是什麼讓這一切在幕後發生？ 嗯，這就是生成式人工智慧。

金融領域的生成式人工智慧已成為該行業的寶貴創新工具，其優勢在於重新定義了金融營運和服務提供的方式。

它與金融機構的整合極大地提高了效率、決策和客戶參與。 透過自動化重複任務和優化工作流程，生成式人工智慧可以簡化營運、減少錯誤並削減成本，最終提高企業的利潤。

上表顯示，從2022 年到2032 年，金融服務領域的生成式人工智慧預計將實現28.1% 的複合年增長率。將超過94.8 億美元。

不斷擴大的市場規模清楚地表明，為企業投資產生人工智慧提供了巨大的機會，使他們能夠利用其變革能力並開啟新的成長和創新途徑。

本部落格將深入探討金融領域生成式人工智慧的各個方面，包括其用例、現實世界的範例等等。 因此，事不宜遲，讓我們直接進入細節。

金融領域的生成式人工智慧：深入探索

在金融領域，生成式人工智慧已成為金融機構不可忽視的工具。 它以無與倫比的功能改變營運和決策流程。

創新技術具有顯著提升業務的潛力。 根據德勤的報告，生成式人工智慧的進步可以將企業生產力提高 1.5 個百分點。 因此，金融企業可以透過將生成式人工智慧整合到其流程中來大幅提高生產力和收入。

該報告還詳細介紹了生成式人工智慧如何透過引入情境感知和類人決策能力來增強企業和財務工作流程，從而可能徹底改變傳統工作流程。 這些進步是透過基礎模型實現的，該模型利用受人腦神經元組織啟發的深度學習演算法。

此外，根據 BCG 的報告，跨國公司的財務部門正在擁抱 ChatGPT 和 Google Bard 等人工智慧工具的變革潛力。 這些工具預計將重塑財務職能部門的未來工作、徹底改變流程、提高效率並推動創新，從而要求財務長對其影響有細緻的了解。

生成式人工智慧與金融業務的整合預計將遵循 S 曲線軌跡，顯示出巨大的成長潛力。

目前，財務團隊正在積極探索生成式人工智慧簡化流程的能力，特別是在文字生成和研究等領域。

展望未來，生成式人工智慧有望徹底改變核心營運並重塑金融領域的業務合作夥伴關係。 此外，預計將與傳統的人工智慧預測工具合作，以提高財務職能的能力和效率。

另請閱讀：人工智慧對金融的變革性影響

金融領域的頂級生成式人工智慧用例

生成式人工智慧和金融的融合代表著一種前沿的融合，透過複雜的演算法改變傳統的金融實踐。 生成式人工智慧在金融領域的應用涵蓋廣泛，包括風險評估、演算法交易、詐欺偵測、客戶服務自動化、投資組合優化和財務預測。

讓我們深入研究金融科技中生成式人工智慧被利用和提升業務的多種方式。

監理法規變更諮詢

金融領域的產生人工智慧可以分析大量監管數據，並為組織提供如何有效適應監管法規變化的見解。 解讀複雜的監管要求有助於企業保持合規並有效降低監管風險。

量身訂製的財務建議

生成式人工智慧和金融融合，提供量身定制的財務建議，利用先進的演算法和數據分析為個人和企業提供個人化的建議和見解。 這種量身定制的方法可提高客戶滿意度，並幫助個人就投資、儲蓄和財務規劃做出明智的決策。

簡化財務文件的搜尋和合成

金融領域的生成人工智慧透過自動從不同來源提取相關訊息，簡化了搜尋和合成金融文件的過程。 此功能可為財務分析師節省時間，並透過提供全面的見解來改善決策。

自動化會計流程

生成式人工智慧在自動化日常會計任務（例如資料輸入、對帳和金融交易分類）方面非常有優勢。 減少手動工作並最大限度地減少錯誤可以提高財務記錄保存的效率和準確性。

高效的財務報告生成

生成式人工智慧有潛力透過綜合多個來源的數據並以結構化格式呈現來簡化產生財務報告的過程。 這使企業能夠為利害關係人、監管機構和投資者提供及時、準確的報告。

檢測詐欺並確保資料隱私

生成式人工智慧在金融領域的有效應用之一是詐欺偵測和資料安全。 生成式人工智慧演算法可以偵測顯示金融交易中詐欺活動的異常情況和模式。 此外，它還透過實施強大的加密技術和監控對敏感財務資訊的存取來確保資料隱私。

（另請閱讀：銀行業中的人工智慧——人工智慧如何在銀行中使用）

投資組合和風險管理解決方案

金融領域的生成人工智慧透過分析歷史數據、市場趨勢和風險因素，實現複雜的投資組合優化和風險管理。 它幫助金融機構做出數據驅動的決策，以最大限度地提高回報，同時最大限度地降低風險。

演算法交易策略的實施

生成式人工智慧演算法透過分析市場數據和識別有利可圖的交易機會來開發和實施演算法交易策略。 這提高了交易效率，並使交易者能夠即時利用市場波動。

稅務流程優化

生成式人工智慧透過分析稅務法律、法規和財務數據來自動化稅務合規流程，以優化稅務規劃和報告。 它幫助企業最大限度地減少納稅義務，同時確保遵守稅務法規。

客戶情緒分析

生成式人工智慧可以分析來自各種來源的客戶回饋，例如社群媒體、調查和客戶支援互動，以衡量對金融產品和服務的情緒。 金融機構可以透過了解客戶情緒來調整其產品和行銷策略，以更好地滿足客戶的需求和偏好。

信用風險評估

生成式人工智慧在金融領域的一項突出用途是信用風險評估。 生成式人工智慧演算法可以分析不同的資料來源，包括信用歷史、財務報表和經濟指標，以評估個人借款人或企業的信用風險。 這使得貸方能夠在貸款審批、利率和信貸限額方面做出更準確、更明智的決策，最終最大限度地降低違約風險並優化貸款組合。

開發財務聊天機器人和虛擬助理

生成式人工智慧為聊天機器人和虛擬助理提供支持，提供個人化的客戶支援、回答查詢並執行日常財務任務。 這些人工智慧驅動的助理可增強客戶體驗並簡化金融機構與客戶之間的互動。

金融服務中生成式人工智慧的真實範例

讓我們深入研究頂級產業參與者如何利用銀行和金融領域的生成式人工智慧的力量來徹底改變他們的方法、增強客戶體驗並提高獲利能力。

透過詳細的探索，我們將揭示產生人工智慧對金融的樂觀影響。

摩根大通

全球領先的金融機構摩根大通透過對尖端人工智慧技術的積極投資，展現了對創新的堅定承諾。 在這些進步中，生成式人工智慧脫穎而出，成為該品牌用來提升其營運各個方面的關鍵工具。

從完善風險管理框架到增強交易策略和提升客戶服務體驗，生成式人工智慧在摩根大通的生態系統中發揮多方面的作用。

高盛

高盛以其在投資銀行和資產管理方面的實力而聞名，它已經接受了人工智慧和機器學習技術（包括生成式人工智慧）的變革潛力。

透過將生成式人工智慧融入其交易業務，高盛致力於優化投資策略、改善風險管理協議並保持領先市場趨勢

摩根士丹利

摩根士丹利是財富管理和金融服務領域的佼佼者，處於探索人工智慧驅動創新以增強競爭優勢的前沿。 摩根士丹利專注於利用生成式人工智慧，旨在增強其詐欺偵測能力，優化投資組合管理流程，並為客戶提供個人化的財務建議。

多種生成人工智慧模型在金融領域尋找運營

金融科技產業依靠創新而蓬勃發展，不斷尋求新方法來增強其方法並提高獲利能力。 生成式人工智慧模型在這追求進步的過程中發揮關鍵作用，提供了一系列有價值的工具和技術，供金融企業用來實現其目標。

讓我們深入研究這些模型，並探討它們如何為金融科技產業的成功做出貢獻。

變分自動編碼器 (VAE)

VAE 是學習編碼和解碼高維度資料（例如圖像或文字）的神經網路架構。 它們被廣泛用於產生真實且多樣化的輸出。

生成對抗網路（GAN）

GAN 由兩個神經網路（一個生成器和一個判別器）組成，它們一起進行競爭性訓練。 GAN 擅長產生逼真的影像、影片和其他形式的資料。

自迴歸模型

自迴歸模型，例如自迴歸移動平均 (ARMA) 和自迴歸積分移動平均 (ARIMA)，根據過去的觀察值來預測時間序列中的未來值。 它們通常用於時間序列預測任務。

變壓器型號

Transformer 模型，如 OpenAI 的 GPT（生成式預訓練 Transformer）系列，基於自註意力機制，使它們能夠更有效地處理資料序列。 這些模型用途廣泛，可以產生文字、圖像和其他類型的資料。

深度強化學習 (DRL) 模型

DRL 模型將深度學習與強化學習技術相結合，以學習複雜的行為並產生動作序列。 它們通常用於機器人和其他動態環境。

像素CNN

PixelCNN 是一種自回歸模型，專門用於逐像素生成高解析度影像。 它捕獲相鄰像素之間的空間依賴性以創建逼真的圖像。

基於流的模型

基於流的模型是生成模型，透過一系列可逆變換將簡單的機率分佈轉換為更複雜的機率分佈。 這些模型用於影像生成、密度估計和資料壓縮任務。

具有歸一化流的變分自動編碼器 (VANF)

VANF 結合了變分自動編碼器 (VAE) 和歸一化流的優勢，從複雜的資料分佈中產生高品質、多樣化的樣本。 它利用歸一化流對複雜的潛在空間分佈進行建模並實現更好的樣本品質。

如何將生成式人工智慧融入您的財務營運—關鍵步驟

讓我們深入探討將生成式人工智慧整合到金融服務中所需的整體和策略方法。 透過對系統方法的全面理解並與可靠的開發公司合作，企業可以有效地利用生成人工智慧的變革潛力來推動創新並實現其目標。

需求評估和目標

首先啟動全面的研究階段，深入研究金融計畫的複雜性。 這涉及進行細緻的需求評估，以準確識別和定義當前的挑戰和目標。

資料收集和準備

在資料收集階段，全面收集各種來源的財務資料。 接下來，仔細清理和預處理資料以消除錯誤並標準化格式。 使用額外的相關特徵來增強資料集，以增強其豐富性和多樣性。 確保整個過程符合法規，以維護資料完整性。

模型開發與實施

有了可靠的資料集，就可以開始開發和實施專為金融專案量身定制的生成式人工智慧模型了。 此階段涉及部署正確的演算法和方法來解決已識別的挑戰並實現既定的目標。

測試和驗證

完成模型開發後，建立嚴格的測試和驗證協議。 這涉及對生成式人工智慧模型進行跨不同金融用例和場景的詳盡測試。 識別並解決任何潛在的缺點或差異，以確保部署前模型的穩健性。

整合到軟體工作流程中

與軟體工程師密切合作，將模型無縫整合到現有軟體工作流程中，確保 UI/UX 互動並提高財務領域的營運效率。

持續監控和優化

擁抱部署後的持續監控和改進，以適應不斷變化的財務趨勢。 實施即時效能追蹤、資料分析和迭代增強，以保持模型的有效性和相關性。

滿足需求：金融服務中產生式人工智慧挑戰的解決方案

讓我們全面探討金融企業在涉足生成式人工智慧領域時所遇到的巨大挑戰。 我們將深入研究這些挑戰，推出旨在克服這些障礙的創新解決方案，並為金融業的變革性進步鋪平道路。

數據品質和偏差

生成式人工智慧模型很容易受到訓練資料偏差的影響。 這可能會導致貸款審批、信用評分或演算法交易等領域出現不公平的結果。 有偏見的數據可能會延續歷史上的不平等並導致歧視性做法。

解決方案

• 實施強大的資料清理技術來識別和消除訓練資料集中的偏差。
• 整合不同的資料來源來代表更廣泛的財務資訊。
• 開發公平性指標和監控工具來追蹤模型輸出中的潛在偏差。
• 對人工智慧產生的關鍵財務決策採用人工監督和審查流程。
• 優先考慮負責任的人工智慧原則和策略，以避免數據偏差並確保公平公正的結果。

可解釋性和可解釋性

生成式人工智慧模型可能很複雜，因此很難理解它們如何得出特定的輸出。 對於需要證明人工智慧的建議或決策合理性的金融機構來說，缺乏透明度可能會帶來問題。

解決方案

• 利用可解釋的人工智慧 (XAI) 技術來深入了解模型的推理過程。 這有助於建立信任並確保遵守法規。
• 對模型輸出進行人類可讀的解釋，以促進金融專業人士的理解。
• 優先開發專為金融應用設計的可解釋的生成式人工智慧模型。

整合與變革管理

將生成式人工智慧模型與現有金融系統整合可能很複雜。 此外，金融機構需要讓員工做好人工智慧整合的準備，解決潛在的工作流失問題和再培訓需求。

解決方案

• 制定分階段採用人工智慧的方法，從試點計畫開始測試整合的可行性。
• 投資員工培訓計劃，讓員工具備有效使用生成式人工智慧所需的技能。
• 培育創新和協作文化，確保人工智慧順利融入財務工作流程。
• 公開交流人工智慧的潛在好處，以解決勞動力問題並鼓勵積極變革。

模型的一般性和適應性

金融市場不斷發展，歷史數據可能並不總是未來趨勢的完美預測。 在靜態資料集上訓練的生成式人工智慧模型可能難以適應這些變化，導致輸出不準確或過時。

解決方案

• 使用新資訊不斷更新訓練數據，以確保模型的通用性。
• 開發自適應生成人工智慧模型，可以根據即時資料流學習和調整其輸出。
• 採用遷移學習技術，在新的金融場景中運用現有模型的知識。

（另請閱讀：防止人工智慧模型崩潰：解決合成資料集的固有風險）

資料可近性有限

生成式人工智慧模型在大型、高品質的資料集上蓬勃發展。 金融資料的取得成本可能很高，分散在不同的機構中，並且受到嚴格的隱私法規的約束。 這種有限的數據存取可能會阻礙金融領域生成式人工智慧模型的發展和有效性。

解決方案

• 探索社群媒體情緒或經濟指標等替代資料來源，以補充傳統的財務數據。
• 制定金融機構之間的數據協作協議，以共享模型訓練的匿名數據，同時遵守隱私法規。
• 利用合成資料產生技術創建用於培訓目的的人工但真實的財務資料集，確保遵守資料隱私規則。

全球監管碎片化

人工智慧的監管環境，特別是在金融領域使用生成式人工智慧方面，仍在不斷發展，並且在不同國家/地區存在差異。 缺乏一致的全球監管為國際金融機構帶來了不確定性，並阻礙了技術的廣泛採用。

解決方案

• 透過產業合作以及與監管機構的接觸，倡導針對金融領域的生成人工智慧制定清晰、一致的全球法規。
• 制定合規框架，確保生成式人工智慧模型遵守現有的財務法規和新興準則。
• 隨時了解不斷變化的市場法規，並相應地調整人工智慧實踐以保持合規性。

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作為一家專業的金融軟體開發公司，Appinventiv 提供將生成式人工智慧融入金融業務的全面方法，其特點是細緻的專案規劃、深入的研究分析和尖端的技術解決方案。 我們的思想領袖團隊將卓越的服務與該領域的專業知識相結合，為老客戶和新客戶提供量身定制的體驗。

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常見問題解答

Q：生成式人工智慧如何應用於金融領域？

答：生成式人工智慧在金融領域提供了大量應用，從客戶參與到風險管理。 它可用於分析客戶情緒、產生個人化的財務建議以及自動化投資策略。

此外，生成式人工智慧有助於產生綜合財務數據，用於訓練預測模型、優化投資組合管理和簡化財務文件處理。

Q：生成式人工智慧如何幫助產生用於訓練預測模型的綜合財務資料？

答：金融領域的生成式人工智慧透過模仿現實世界金融資料的模式和特徵，在產生用於訓練預測模型的合成資料方面發揮著至關重要的作用。 透過產生對抗網路 (GAN) 和變分自動編碼器 (VAE) 等技術，產生人工智慧可以創建與實際財務資料非常相似的合成資料集，同時保護隱私和機密性。

Q：企業在將生成式人工智慧整合到其財務專案中時面臨的主要挑戰是什麼？

答：企業在金融專案中採用生成式人工智慧時會遇到一些挑戰，包括資料隱私問題、模型可解釋性、與遺留系統的整合、遵守法規、人才招募和成本分析。 在像 Appinventiv 這樣的專家技術合作夥伴的幫助下應對這些挑戰對於金融領域的成功實施和創新至關重要

實施強大的資料加密技術以增強隱私性，開發可解釋的人工智慧模型以提高可解釋性，並提供全面的培訓計劃來彌補人才差距，是應對這些挑戰的潛在解決方案。