金融科技的未来：预测分析和人工智能驱动的见解

在不断发展的金融科技 (FinTech) 领域，数据已成为新货币。 它推动创新并重塑行业。 随着数字交易、网上银行和移动支付的迅速普及，每秒都会产生数量惊人的数据。

然而，重要的不仅仅是数据量，金融公司和机构如何利用其潜力来获得有价值的见解并推动明智的决策。

在物理世界和全球经济中流通的信息规模巨大且多样化。 它源自各种渠道，如传感器、卫星图像、网络活动、数字应用程序、视频和信用卡交易。

然而，未经处理的数据在与其他数据结合并转化为信息以增强决策之前，意义有限。 通过将历史数据或市场趋势中的销售数据等置于上下文中，数据获得相关性并揭示有价值的见解。 突然间，这些数字可以表明与基准相比或特定策略的结果的增长或下降。

随着金融交易产生的数据量持续激增，金融科技公司必须投资数据分析和人工智能支持的预测分析集成。 为了充分利用这些庞大数据集的潜力并实现高级数据分析，他们经常寻求人工智能开发服务的专业知识。 尤其是那些采用算法和机器学习技术来提取和识别模式并推动明智决策过程的技术。

金融科技人工智能简介

根据 Mordor Intelligence 报告，2023 年人工智能金融科技市场规模预计为 428.3 亿美元。预计到 2028 年将达到 494.3 亿美元。此外，预计在预测期内（2023 年）复合年增长率为 2.91% -2028）。

这证明，通过预测分析，银行和金融机构可以获得对未来趋势、客户行为和市场动态的宝贵见解，从而做出主动、明智的战略业务决策。

此外，麦肯锡最近发布的报告《人工智能的自主性：保持银行业人工智能的前沿》强调了技术，特别是人工智能、区块链、云计算以及数据和预测分析工具在银行业实现效率和推动业务创新方面的重要性。金融业。 这些技术使银行公司能够在其数字平台上以惊人的效率为广大客户群（包括数百万个人客户和企业客户）提供服务。 每账户IT运维成本较低，进一步增强了其服务大众的优势。

利用云计算和数据分析使金融服务行业能够开发卓越的风险模型。 它可以快速评估金融风险并批准客户的信贷产品，这是以前难以想象的过程。

此外，金融公司可以通过成功处理信贷请求并保持成本与回报之间的平衡来创建商业上可持续且有利可图的商业模式。 突出的例子展示了采用技术驱动的解决方案如何改变传统的金融流程和银行业务实践，使更广泛的受众更容易获得和更高效地获得金融服务。

高级数据分析可改善决策

实施人工智能驱动的洞察使金融科技企业能够建立涵盖描述性、预测性和规范性分析的全面数据策略。 机器学习和人工智能的实施扩大了功能，并确保每种类型的分析方法具有更高的数据可信度。

如今，金融组织也纷纷效仿，通过利用分析自动化工具和预测建模来实现数据处理自动化。 根据业务角度，财务团队的数据策略可包括以下内容：

• 描述性分析，涉及将销售数字、计数和客户统计数据等原始数据转换为可指导决策的可操作信息。 金融科技企业可以通过分析历史数据来深入了解过去的表现和趋势。
• 预测分析利用人工智能、机器学习和大数据等先进技术来预测未来事件和结果。 通过识别数据中的模式和相关性，预测分析使企业能够对未来趋势、客户行为和市场动态做出明智的预测。
• 规范性分析通过提供智能建议并提出最佳行动方案以实现预期结果来进一步深化分析。 通过考虑各种数据输入并使用算法，规范性分析可帮助企业应对挑战并做出数据驱动的决策。

规范性和预测性分析为金融科技业务的问题提供了广泛的见解。 它们提供了解决这些问题的最有效策略的指导。 这些分析方法使企业能够优化绩效、提高效率并利用快速发展的市场中的机会。

另一种在银行和金融领域非常重要的分析类型是实时分析。 实时分析是指分析数据和统计模型并实时或近实时生成见解的过程。 它涉及对生成的数据流进行持续监控和处理，从而使金融科技机构能够立即做出决策并采取行动。

人工智能驱动的金融科技洞察的好处

人工智能驱动的所谓“边缘技术”包括自然语言处理（NLP）、语音脚本分析、虚拟代理、计算机视觉、面部识别、区块链、机器人和行为分析。 这些先进功能通过参与渠道、智能咨询和更快的处理等各个方面，在增强客户体验和忠诚度方面发挥着关键作用。 此外，它们还可以通过精确的承保实现个性化报价。 最后但并非最不重要的一点是，它们提高了整个价值链的运营效率。 它们包括客户服务、监控、记录管理等等。

根据麦肯锡的报告，通过优先考虑 AI/ML 用例，金融机构可以实现跨各种客户旅程的 20 多个决策流程的自动化。 值得注意的是，越来越多地转向人工智能和分析能力的银行可以增强关键领域：

• 客户获取，
• 信用决策，
• 监测和收集，
• 加强客户关系，
• 和智能服务。

将预测能力融入金融领域的人工智能和机器学习的几个好处包括：

• 增强客户获取：通过采用端到端自动化和高级分析，银行可以创造卓越的客户体验，并在整个客户获取过程中提供高度个性化的消息。 这种方法为他们带来了竞争优势，从而提高了客户获取率。
• 提高客户终身价值：通过一系列产品和服务持续、明智地与客户互动，加强客户关系，最终提高他们对银行的终身价值。
• 提高运营效率：广泛采用自动化，特别是在采购和服务过程中的文档处理、审查和决策阶段，可以使银行显着降低运营成本。
• 降低信用风险：银行可以通过更精细地筛选潜在客户以及及早发现预示较高违约和欺诈风险的行为来有效降低信用风险，从而确保更加稳定和安全的金融环境。

此外，通过实施能够几乎实时分析广泛且多样化的数据集的 AA/ML 模型，银行可以有效评估信贷服务的新客户，建立适当的贷款限额和定价，并更好地了解未来现金流入的结果以及具有现金流量预测功能的流出。

预测分析在金融服务中的用例

预测分析是高级分析的一个方面，它利用历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测即将出现的结果。

财务领导者广泛采用财务预测分析来辨别数据模式，从而识别潜在风险和机遇。 当代公司通常与大数据和数据科学保持一致，需要应对分散在组织内不同存储库中的大量数据，从日志文件到图像和视频。 因此，数据科学家可以部署深度学习和机器学习算法，从信息库中提取这些有价值的见解，有效识别模式并预测未来事件。 逻辑回归和线性回归模型、神经网络和决策树等著名的统计技术构成了这一预测过程的基石，产生初步的预测学习，从而推动进一步的预测洞察和财务决策。 下面，我们将探讨如何在金融服务中使用预测分析的几个用例。

金融领域的信用评分和风险评估

银行使用预测模型和分析来评估潜在借款人的信用度。 通过分析历史数据、信用评分、财务行为和其他相关因素，预测模型可以评估贷款违约或还款的可能性，使银行能够做出明智的贷款决策。

银行如何进行信用风险管理？

银行采用多种策略来有效管理信用风险。 他们制定精确的贷款标准，其中可能包括规定借款人的最低信用评分。 此外，他们还定期监控贷款组合，评估借款人信用度的波动，并根据需要进行必要的修改。

为了评估风险成本，贷款人利用来自借款人、贷款人本身以及信贷机构等外部实体的广泛数据。 信用评分和信用风险分析模型是采用的方法之一，使贷方能够根据违约概率、违约损失率和违约风险敞口等因素来估计预期损失。

利用人工智能驱动的信用风险分析使贷方能够就贷款申请做出更明智的决策，检测微妙的模式，并更精确地预测潜在的违约，最终降低风险并提高整体贷款组合质量。

优化信用评分如何大幅提高您的收入？

Miquido 邀请 NextBank 首席执行官讨论人工智能的实际应用和金融科技的开创性进展。

在一场以人工智能在金融和银行业务中的应用为中心的免费网络研讨会中，我们重点讨论了人工智能的实际应用以及如何将您的信用评分转变为盈利能力强的公司。 该网络研讨会介绍了 NextBank 的移动银行案例研究。

使用人工智能和机器学习检测欺诈

金融机构可以利用预测分析来实时检测欺诈活动。 通过不断分析交易数据和客户行为模式，银行可以标记可疑交易并防止欺诈活动，从而保护客户资产和银行声誉。

沃尔夫斯堡集团（Wolfsberg Group）是一个由 13 家全球银行组成的协会，旨在制定管理金融犯罪风险的框架和指南，到 2022 年，该集团概述了五种最佳实践，以确保负责任地使用人工智能和机器学习来管理金融犯罪风险。

这些做法包括明确定义人工智能工具的范围和实施治理计划以减轻滥用风险，同时考虑数据盗用和算法偏差。 它强调需要按比例使用人工智能的力量，并定期进行风险评估，以平衡基于风险的警报优先级和欺诈检测等收益。 更重要的是，足够的设计和技术专业知识对于理解人工智能的功能、定义目标、控制偏见等缺陷以及确保研究人员的可解释性至关重要。

该框架还强调整个人工智能生命周期的问责和监督，即使在使用供应商提供的人工智能时也是如此，并进行道德检查和合规性协调。 在监管机构的透明度期望和保密要求之间取得平衡至关重要，人工智能系统应该为风险检测决策提供明确的理由，以保持开放性并确保稳健的审计跟踪。

保护银行客户免受潜在欺诈企图：NextBank 案例研究

NextBank 是一家具有前瞻性的银行公司，认识到安全且用户友好的移动应用程序的潜力。 NextBank 致力于为客户提供无与伦比的安全性和便利性，创建了一款移动应用程序，不仅满足严格的安全要求，而且还提供无缝的银行体验。

NextBank 采用了多层方法，融合了最新的安全协议和行业最佳实践。 他们实施端到端加密和严格的身份验证程序，向用户灌输信任感，鼓励他们安心地进行金融交易。

为了遵守严格的 OWASP 应用程序安全验证标准，Nextbank 的开发团队采用了经济高效、安全的银行应用程序。 这确保了最高的数据保护和安全标准。 NextBank 的案例研究表明，他们为保护客户免受潜在欺诈企图付出了额外的努力。

人工智能驱动的金融客户细分和个性化

预测分析用于根据客户的偏好、行为和需求对客户进行细分。 通过了解客户群，银行可以提供个性化的金融产品和服务，增强客户体验并提高客户忠诚度。 然而，银行和金融组织有责任制定战略，在不违反合规政策和既定法律条款的情况下实现众多细分目标。

金融机构可以根据来自多个活动和接触点的数据创建一个有凝聚力的叙述，从而利用跨销售和营销渠道的细分和个性化举措。 其次，根据产品使用情况和兴趣创建针对小客户群体的个性化博客内容。 最后，根据客户的购买周期对客户进行细分，并定制营销工作以满足他们在每个旅程阶段的需求。 这些方法涉及营销分析和数据驱动的内容创建，以优化客户体验并加强关系。

法学硕士和人工智能将以多种方式影响银行业的用户体验。

福布斯银行业人工智能的未来

示例包括分析客户数据以提供个性化客户服务、定制财务建议和主动欺诈检测。 此外，人工智能可以帮助银行实现日常任务自动化，提高效率并降低成本，同时提供更快的客户支持。 最后，人工智能可以帮助创建对话式银行体验。 在简化用户交互和以多种语言提供银行服务方面，它是首屈一指的。

SBAB 应用程序中人工智能增强的个性化：Miquido 的案例研究

SBAB 移动应用程序由 Miquido 开发，是一个金融储蓄和贷款管理的综合平台。

作为人工智能驱动的个性化的一个典型例子，Miquido 在应用程序中为购房者集成了直观的抵押贷款指南。 SBAB 应用程序使用户可以方便地访问有关抵押贷款的常见信息，从而简化潜在购房者的决策过程。

客户流失预测和客户保留

预测模型帮助银行识别可能流失或关闭账户的客户。 流失预测算法可以利用多种因素进行金融领域的预测分析。 值得注意的因素包括客户人口统计和心理统计、交易、定价数据、经济因素、客户行为要素和客户旅程。

银行可以通过主动干预和提供量身定制的激励措施或个性化优惠来留住有价值的客户并降低客户流失率。

市场趋势分析及投资机会

借助预测分析，金融组织可以分析市场趋势并预测市场状况的变化。 这些见解有助于制定战略投资决策、调整投资组合以及利用新兴机会。

此外，预测分析使金融组织能够通过分析历史数据、市场趋势和客户行为来识别投资机会。 通过了解各种金融工具和资产类别的动态，组织可以做出数据驱动的投资选择。 他们还可以利用新兴趋势，优化投资组合以获得更好的回报。

交叉销售和追加销售机会

预测分析可帮助银行识别现有客户的交叉销售和追加销售机会。 通过分析客户数据和购买历史，银行可以推荐相关的金融产品和服务。 从而增加收入和客户参与度。

投资组合优化

预测模型使用风险偏好、历史市场数据和客户目标来推荐最佳资产配置，以改善投资组合。 投资组合优化对于投资者和管理者来说具有关键优势。 它的目标是在有效管理风险的同时实现回报最大化，在有效边界上实现理想的风险回报权衡。 这通过为每单位风险提供高回报来满足客户的需求。

其次，投资组合优化强调多元化，减少非系统性或非定价风险，保护投资者免受表现不佳资产的负面影响。 充分多元化的投资组合可确保投资者即使在动荡的市场条件下也能保持在舒适的区域。 此外，积极的投资组合管理和市场数据分析使管理者能够先于其他人发现市场机会。 它还使他们能够利用这些机会为投资者谋取利益。

监管合规性

预测分析可帮助银行确保合规性。 银行可以通过分析大量数据来避免处罚并满足监管要求。 他们使用这些数据来识别潜在的合规风险并采取先发制人的措施。

人工智能的出现提高了金融服务行业合规流程的效率、准确性和成本效益。

乔恩·莱特纳 (Jon Leitner) Ascent 总裁

人工智能驱动的工具可以通过分类、标记和索引来有效地组织大量数据和文档。 此功能对于法规遵从性特别有利。 它使金融机构能够快速识别和监控特定交易、客户或行为模式。 此外，人工智能标准化数据结构的能力消除了主观性，确保不同部门之间的一致性并促进轻松比较。 因此，合规报告中出现错误或遗漏的可能性大大降低。

财务预测中的预测模型

预测模型已将财务预测转变为动态的数据驱动学科，为企业提供以前无法获得的见解。 这些模型是企业和金融专业人士不可或缺的工具。 他们帮助进行收入预测、信用风险评估以及在不可预测的金融环境中了解客户。

人工智能在财务预测和决策中的作用

人工智能处理大量数据、发现复杂模式和生成预测的能力引起了行业领导者的关注。 专家强调人工智能有潜力通过提供更精确和实时的洞察来增强财务预测。 此外，人工智能在增强人类决策方面的作用日益增强。 当与人类专业知识相结合时，人工智能可以显着改善复杂和数据密集型场景中的决策结果。

通过利用人工智能驱动的预测分析，金融机构获得了竞争优势。 人工智能驱动的预测提供了对市场趋势、消费者行为、供应链和风险管理的重要见解。 它们还可以做出敏捷且明智的决策。 人类专业知识与人工智能分析能力的结合开创了效率和战略优势的新时代。 它还推动金融和银行业实现持续增长和成功。

金融服务如何通过预测分析投资未来

为了保持领先地位，银行和主要金融机构必须优先投资适当的技术基础设施。 这可能涉及采用基于云的解决方案、培养 NLP 或聊天机器人开发方面的内部专业知识，以及与金融科技初创公司建立合作。 此外，应重点实施严格的数据治理和安全措施，以确保合规性并防止欺诈。