最近对欧洲创业公司的一项分析显示，许多声称使用人工智能的人实际上并非如此。这似乎是近年来围绕人工智能的炒作的一个很好的比喻，期望大大超过了现实。
阿兰图灵研究所最近的一份报告探讨了金融服务业的期望与现实之间是否存在类似的差距。该报告显示，金融服务是人工智能的第二大消费者 - 仅次于技术领域 - 高频交易公司（HFT）特别热衷于充分发掘算法交易的潜力。
“HFT公司是人工智能在金融领域的主要用户，但现在应用已经扩展到其他领域，包括银行，监管机构，金融科技，保险公司，仅举几例，”作者解释说。“在金融服务行业，人工智能应用程序包括算法交易，投资组合构成和优化，模型验证，回溯测试，机器人建议，虚拟客户助理，市场影响分析，法规遵从和压力测试。”
该报告确定了当今人工智能的三个核心应用：
欺诈检测和合规 -欺诈检测是其中一个更有趣的方法，因为银行和其他金融服务提供商每年花费数十亿美元打击金融犯罪，但过去几年中，与支付相关的欺诈案件有所增加。我们的想法是，通过极大地增加用于预测欺诈的数据，AI既可以使流程更有效，又可以更快。该报告重点介绍了汇丰银行和NatWest等公司的实例，其中AI被用于提高其欺诈检测率。
银行聊天机器人和机器人咨询服务 - 聊天机器人可能是当今金融服务中最明显的人工智能技术，其中大部分旨在帮助客户更有效地管理资金。其中一些应用程序托管在金融公司自己的平台上，其他应用程序则集成了Facebook Messenger或Slack等。
算法交易 -算法交易（AT）迅速成为全球金融市场的主导力量。据估计，机器占股票市场交易的70％，期货交易的60％和国债的50％。逻辑很明确：计算机能够更快，更准确地进行交易，并确保双方都能获得最优惠的价格。同时消除了人为错误的可能性。
然后，本文接着概述了当今使用的各种形式的人工智能，正如您对图灵研究所所期望的那样，这是一个很好的总结。然后，本文探讨了一些需要克服的监管和政策障碍，其中最重要的是确保政策和法规能够跟上技术变革的速度。
作为一个领域，作者认为人工智能也可以发挥有趣的作用，新兴的RegTech市场旨在将新技术推向市场。
“RegTech利用大数据和ML，是一个降低成本和提高效率的新兴领域，”他们说。“研究人员认为ML技术可以提供快速，准确和一致的判断，并简化操作并减少错误。”
人工智能对人工智能进行监管的能力的这种信念或许可以解释为什么政府在人工智能方面投入如此之多，德国以30亿欧元的投资领先，但在技术领域和监管环境中不断跳舞，这是一个政府无法承受的跑步机。
作者总结道：“金融服务行业的人工智能仍处于早期阶段。”“人工智能将在金融领域变得越来越普遍，随之而来的是更多的挑战，包括法律，道德，经济和社会障碍。人工智能还将继续为全球金融生态系统带来新的复杂性。随着越来越多的数据变得可用和计算能力增加，AI程序将变得更加复杂。“
作为帮助理解其中一些问题的起点，本文提供了一个很好的基础。对于对该主题感兴趣的任何人都值得一读。
