根据Nvidia最近对各行各业人工智能用例的调查，人工智能（AI）正在迅速改变金融服务行业。各公司越来越多地将人工智能应用于新领域，包括欺诈检测、对话界面和投资组合管理。调查显示，自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 在 2023 年已攀升至人工智能用例的榜首，并可能在今年保持这一水平。
主要发现
该调查分析了金融服务中的21种不同的人工智能应用程序。研究发现，超过20％的公司使用了至少10种此类应用程序。据35％的受访者报告，运营效率是一项突出的好处。值得注意的是，有20％的受访公司经历了总成本所有权的减少，36％的受访公司观察到年度成本削减了10％以上，这表明了可观的财务收益。人工智能的应用还改善了客户体验和商机，对收入和利润产生了积极影响。超过一半的受访公司采用了三种或更多的人工智能用途，20％的公司已经实施了六种或更多的人工智能用途。
专业法学硕士的重要性
专门从事金融服务行业特定任务的法学硕士至关重要。什么时候 LLM 和 RAG 经过微调以了解财务术语和流程，他们可以更有效地执行分析市场报告、了解客户查询或管理监管合规性等任务。这种专业化需要大量的数据标签，对财务数据进行分类和注释，以帮助人工智能了解背景并做出准确的预测或决策。
微调 LLM 的过程
微调 LLM 模型 涉及使用 LLM 对齐方式调整预训练模型，使其在特定数据集上表现良好。在金融领域，这可能意味着对历史财务报告、客户服务互动或市场数据进行培训。人工智能经过训练，可以了解金融语言的细微差别，辨别情绪，甚至根据趋势做出预测。
数据标签对于微调至关重要，因为它可以让人工智能清楚地了解其分析的数据。金融领域的标签数据可能范围从用于欺诈检测的交易类别到对话式人工智能的客户服务短语不等。通过从标签数据中学习，LLM 可以做出更明智、更准确的评估、建议或决策。
利用 AI 进行风险管理和合规
使用 AI 管理风险
风险管理是金融服务中的一项关键职能，人工智能可以在其中产生相当大的影响。人工智能模型可以处理大量数据，以识别人类可能遗漏的模式，从而使金融机构能够更有效地预测和降低风险。例如，人工智能可以预测市场变化，使企业能够相应地调整策略。高级 AI 功能，包括 自然语言生成，还在创建详细的报告和见解以支持决策方面发挥作用。
合规与人工智能
合规性是人工智能证明无价之宝的另一个领域。财务法规复杂且不断变化，使合规成为一项艰巨的任务。可以对人工智能系统进行培训，以监控交易并举报可能不合规的活动。他们确保金融机构遵守反洗钱（AML）法和《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。
利用人工智能强化投资策略
投资组合管理中的人工智能
投资公司正在使用人工智能通过分析市场数据和趋势来优化客户的投资组合。人工智能可以实时管理和调整投资组合，在新的市场信息出现后立即考虑这些信息。
投资预测分析
人工智能驱动的预测分析可以通过分析历史数据、新闻和经济指标来预测市场走势。这种预测能力支持投资决策，可以为投资者带来更高的回报。
人工智能在个性化银行中的作用
个性化客户服务
银行正在使用人工智能来提供个性化的银行体验。人工智能可以分析客户行为，提供量身定制的建议、推荐产品并自动执行日常客户服务查询，从而使银行业务更加个性化和便于访问。
定制金融产品
得益于人工智能，金融产品变得更加个性化。通过了解个人客户的需求和偏好，银行可以提供定制的产品，例如具有个性化利率的贷款或符合客户风险承受能力的投资产品。
人工智能中数据隐私和安全的挑战
数据隐私问题
随着金融机构利用更多的客户数据来改进人工智能应用程序，对数据隐私的担忧与日俱增。确保 AI 系统的安全以及最谨慎地处理客户数据至关重要。
安全的人工智能实施
金融公司必须实施强有力的安全措施来防范数据泄露和网络威胁。安全的人工智能实施包括数据加密、访问控制和定期安全审计。
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