AI在金融领域的应用

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者：Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间：2023年4月19日译者：通往AGI之路，若有瑕疵之处，请在段落评论中斧正，谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史，它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型（LLMs）通过生成式人工智能，代表着一次重大的飞跃，正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能可以创造全新的内容。这种能力，结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力，可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。与其他平台转变——如互联网、移动设备、云计算——不同，在这些转变中金融服务行业的采用速度较慢，在这里，我们预计最优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。

金融服务公司拥有大量的历史金融数据；如果他们使用这些数据来微调大型语言模型（或者像[BloombergGPT](https://www.cnbc.com/2023/04/13/bloomberg-plans-to-integrate-gpt-style-ai-into-its-terminal.html)那样从零开始训练模型），他们将能够迅速地回答几乎任何金融问题。例如，一个经过公司客户聊天记录和一些额外产品规格数据训练的LLM，应该能够立即回答有关公司产品的所有问题，而一个经过公司十年可疑活动报告（SARs）训练的LLM，应该能够识别出一组表明存在洗钱计划的交易。我们相信金融服务行业已经准备好使用生成式人工智能来实现五个目标：个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理、以及动态的预测和报告。在[现有企业与初创公司之间的竞争](https://a16z.com/2015/11/05/distribution-v-innovation/)中，由于拥有对专有金融数据的访问权限，现有企业在使用AI推出新产品和改进运营时将拥有初始优势，但他们最终将受到对准确性和隐私的高标准的限制。另一方面，新进入者最初可能需要使用公开的金融数据来训练他们的模型，但他们将迅速开始生成自己的数据，并逐渐使用AI作为新产品分销的突破口。让我们深入了解这五个目标，看看现有企业和初创公司如何利用生成式AI。