AI当道，人工智能将如何改变金融业？( 二 )
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【AI当道，人工智能将如何改变金融业？】
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3.反欺诈
AI在金融领域的另一个应用就是发展迅速的欺诈检测 。 网络犯罪行业偷取了约6000亿美元 ， 约占全球商业创造的GDP总量的0.8% 。 网络犯罪分子越来越精明 ， 用现代技术实现犯罪目的 。 Statista预测 ， 到2022 年 ， 综合反欺诈和预防市场的增长将超过400亿美元 。
所以AI是如何起作用的？通过AI ， 现代机器学习网络罪犯融合监督式和独立技术 ， 建立一个有准确预测能力的模型 。
监督式学习使用注释数据（由人工处理且被认作是欺诈活动的数据） ， 并从公司数据集中学习复杂的模式 。 同时 ， 非监督式学习处理此前未被识别的数据 ， 自行推断数据结构 。 其它反欺诈的方法还包括回归和分类 。 这两者能分析数据 ， 决定交易是否属于欺诈行为 。
用于解决问题的标准监督算法包括：
· 决策树帮助引入一组规则 ， 这些规则在训练欺诈实例的同时学习正常的客户行为 ， 因此能识别异常情况并发出警报 。
· 神经网络基于人脑 ， 能够学习并适应客户行为从而监测实时欺诈 。
非监督学习算法包括：
· K均值聚类将数据集拆分为相似的数据点集合（簇）以进行异常检测 。
· 局部离群因子确定数据点的局部密度 ， 识别密度相似的区域 。 数据科学家可以用局部性概念来标记密度异常低的点 ， 称为离群点 。 此种方式可用于检测欺诈交易 。
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4.监管科技
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合规遵循是金融的一项重要职能 ， 在像当前这样的经济危机中更是如此 。 遵循与企业风险管理相关 ， 还有处理风险的功能 ， 例如运营、市场和信用风险 。
监管科技是金融科技领域有关合规遵循的高级功能 。 在这里 ， 当被用于持续监测某公司的活动时 ， AI便能体现优势 。 借此 ， 它提供了有价值的实时洞察 ， 能在第一时间阻止违规行为再次出现 。 此外 ， 这种监管模式让公司省去监管资本 ， 并利用自动化来降低过多的合规成本——大型金融公司每年在合规方面的支出高达700亿美元 。
IBM就是该领域的著名玩家 。 不久前 ， IBM收购了有600名员工的鹏睿（Promontory ， 监管金融初创企业） ， 此收购促进IBM用众多AI赋能的解决方案来管理财务合规性 。
比如 ， IBM正在用其专有的AI工具沃森（Watson AI）及鹏睿的监管金融专业实力来开展实时语音对话分析 ， 以确保合规能力 。 部分过程包括将语音对话转为文本 ， 再用自然语言处理进行文本分类 ， 最后便能检测潜在的不合规行为 。
其它的AI应用包括自动化阅读及法律文件解读（尤适用于确定含义） 。 总部在伦敦的Waymark就向金融公司提供这项服务 。
尽管AI在金融领域应用诸多 ， 却也存在弊处 。 业界需要纠正实际问题以增强AI的应用 。
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最大的担忧之一就是合适数据的可用性 。 尽管R语言和Python可以读取从Excel表格到SQL / NoSQL数据集的任何形式的数据 ， 但AI驱动的解决方案的运行速度仍慢于企业准确组织其内部数据的能力 。 通常 ， 数据存储在各个部门不同系统的不同筒仓中 ， 不同系统的监管和内部政治困境限制了信息共享 。
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