轉自HackRead，作者Uzair Amir，藍色摩卡譯

隨著人工智慧的出現，銀行業已被公認為正在經歷重大變革的主要行業之一。憑藉雄厚的財力，該行業有資源將大筆資金投入機器學習的各個領域，從股票交易到客戶服務，再到移動銀行。

消除恐懼

但在向消費者傳達資訊方面，確實存在一個問題。根據英國的一項調查，多達80%的人不信任人工智慧。

考慮到圍繞自動計算機概念的危言聳聽，這或許是可以理解的，更不用說人工智慧的基本功能存在著許多神祕性。然而，正如這方面的專家經常強調的那樣，危險被大大誇大了。

實現飛躍:銀行業的人工智慧

人工智慧在銀行業的可能性是巨大的。據“Business Insider”的一份報告稱，到2020年，該專案有望節省高達4430億美元的成本。

反欺詐的應用程式

同一份報告估計，通過實施AI Know Your Customer procedures，中層管理人員最多可以節省2,170億美元。

機器學習在安全方面有特殊的應用，特別是在適應新威脅和防止ID驗證欺詐方面的能力。在打擊網路犯罪方面，這可能是一項特殊的資產。在網路犯罪中，犯罪行為模式是不可預測的，並在不斷演變。

聊天機器人

大多數銀行都在大力投資於人工智慧客戶服務解決方案。人工智慧在銀行業最顯而易見的用途之一是聊天機器人的興起，比如美國銀行(Bank of America)的艾瑞卡(Erica)。

這些機器人會迴應使用者的詢問，並能執行基本的賬戶功能，比如凍結信用卡和提醒客戶不熟悉的支付。

把一張人形臉放在銀行業上，這些機器人理所當然地吸引了媒體的大量關注。

有充分的理由表明，圍繞聊天機器人的大肆宣傳與現實脫節。目前，即使是最複雜的機器人也只能處理相當基本的財務查詢。他們還有很長的路要走，才能產生自然的語言與客戶進行真正的對話。

內部函式

在這項業務不那麼吸引人的方面，銀行正在投資於功能強大的後臺人工智慧，它可以幫助完成從敲定合同到股市預測分析的所有事情。

演算法交易一直是金融行業的一個常見特徵，但人工智慧的能力已經得到了擴充套件。從長遠來看，它可能會發現應用程式是人類在瞬間做出購買和出售決策過程的一部分。

影象識別軟體已經可以讓銀行在幾秒鐘內篩選數千頁的檔案，為公司節省了無數的工時。

那該何時相信它？

底線是，如果人工智慧不安全、信譽不佳，銀行就不會投資於它，因為拿它們的業務或你的錢冒險不符合它們的自身利益。儘管圍繞人工智慧的擔憂仍在持續，但事實是，人工智慧已經在幫助人們變得更加安全、更加方便了。

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