人工智能正在迅速成为银行业的改变游戏规则的因素，2023年看到这些工具在欺诈检测和客户体验等领域的更深入整合。银行业的数据驱动性质为快速和有效的人工智能部署提供了理想环境。
随着我们进入2024年，很可能在已经使用的领域中，采用和效果都将快速增长，银行业将继续保持在人工智能“现实世界”应用的前沿。
1.生成式人工智能
生成式人工智能的兴起承诺为银行及其客户带来创新、效率和个性化的浪潮。这可以彻底改变银行业务和服务的交付方式。它还可以创造新颖独特的服务，为银行业务带来巨大效益，并改变最终用户与银行的互动方式。
根据麦肯锡的数据，跨银行业，这项技术每年可以提供价值2000亿至3400亿美元的额外收益。这可以通过各种使用案例和应用来实现，在银行后端实现巨大效率。银行客户还将见证提升的支持以及独特的银行服务和体验。
2.负责任的人工智能
随着人工智能在银行和金融应用中的增加使用，需要拥有真正可解释的人工智能模型，这些模型可以轻松被业务利益相关者和监管机构理解、分析和增强。此外，这些模型的输出需要易于被普通用户理解和分析。
我们还需要确保这些模型的输出没有偏见（针对任何客户群体或人口统计学），并且是公正和安全的。负责任的人工智能是确保其在银行业广泛部署的唯一途径。
3.人工智能治理
全球大多数政府和监管机构正在努力制定严格的人工智能治理，旨在充分利用人工智能的能力，同时将其视为一种安全和有用的技术，并采取相应的规章制度来防范任何意外后果。
对于在不同银行和金融机构中安全使用人工智能，将增加对严格治理和合规流程的需求。
4.人工智能实现财务福祉
财务福祉将是一个非常重要的概念，可通过可解释的人工智能帮助银行和金融机构实现。例如，管理银行末端流程、日内流动性预测、情感分析等。
这也将对客户有益，例如在财务困难时预测现金流和提供支持，或者帮助选择最适合的抵押贷款或财富咨询。可解释的人工智能将有助于支撑稳定的金融市场，以及为银行末端客户提供健康的金融支持。
5.扩大数据来源
随着物联网和社交媒体的兴起，将有更多关于银行业及其末端客户的数据可用。人工智能可以在提取非结构化社交媒体数据和海量物联网数据方面发挥重要作用，并将其与客户银行数据融合。
这将使银行应用能够以各种方式帮助和支持银行及其末端客户，从而提供可以改变未来银行面貌的新颖独特服务。
Hani Hagras是银行软件公司Temenos的首席科学官和人工智能业务部门负责人。Temenos是可解释的人工智能和在银行业中进行道德和负责任部署的发展方面的世界领导者。Hani还是英国埃塞克斯大学的人工智能教授，担任计算智能中心主任和人工智能研究小组负责人。
