AI 的金融應用是什麼？
AI 的金融應用說明，金融機構如何透過機器學習和自然語言處理等先進技術，利用 AI 提升效率、營運和網路安全，並促進更個人化的體驗和深度資料見解。
金融服務為什麼需要 AI？
在金融服務部署 AI 不但可以提升營運效率，更可創造更多瞭解客戶並與之互動的機會。
例如，機器學習和深度學習等 AI 技術協助企業自動識別交易模式，所以有利偵測詐騙或反應市場趨勢。自然語言處理（NLP）驅動大型語言模型（LLM）協助回答問題，並助企業深入瞭解客戶需求和可能的解決方案，從而實現可與客戶和專業人士互動的 AI 聊天機器人與個人助理。
總之，這些創新讓金融服務業如虎添翼，協助他們符合嚴格的法規規範，同時提升競爭力和適應能力。
金融服務的檢索增強生成（RAG）
金融服務機構評估 LLM 與生成式 AI（GenAI，利用 AI 生成內容）的業務潛力後得知，RAG 有助減少不準確回答產生的責任。RAG 是部署 LLM 的創新方法。在回答查詢時，RAG 的 AI 模型會參考企業專用的知識庫，所以 AI 生成的回答會更熟知企業特有的產品服務、品牌和業務需求 鑑於金融服務營運須符合嚴格的法規環境，RAG 也有助自動化和提升合規報告的準確度。
AI 在金融服務的助益
金融服務部署 AI 有眾多好處，包括拓展員工的能力、提供客戶更個人化的服務與互動，及自動後台流程，這些好處可能有助節省時間並降低營運費用。而且據摩根大通研究，這些好處可能對全球經濟產生重大影響。他們估計，全球國內生產毛額（GDP）可能因 GenAI 增加 10 兆美元或 10%。1
金融機構逐步實現數位轉型的目標時，AI 不僅是基石，更協助他們以更符合法規的方式實現這些目標。AI 可近乎即時分析大量資料，同時支援決策、協助自動偵測和防止詐欺交易，甚或協助組織偵測與應對網路安全威脅，避免威脅淪為管制型產業的風險。
摩根大通 研究估計，全球 GDP 可能因 GenAI 增加 10 兆美元。1
AI 的金融使用案例
許多使用案例證明 AI 應用在金融服務的價值，而且有更多創新應用等待實現。這邊有幾個例子可供參考：
- 洗錢防制（AML）與詐欺偵測：AI 可近乎即時分析交易模式、識別可疑活動，並警示金融機構即時調查及補救。
- 數位貨幣與加密市場：AI 支援的監控與分析延伸至數位貨幣，協助確保健全的交易。另外，AI 導向的預測分析有助預測市場趨勢，協助投資人做出明智的決策。
- 程式碼生成：金融機構的企業 IT 部門目前利用 AI 個人助理，協助開發人員撰寫新專案的程式碼，加速實驗，同時易於支援其他部門。
- 個人化財務建議與金融產品服務：AI 個人助理目前足以成熟分析客戶資訊與風險承受能力，並協助管理資產組合、提供財務方向或產品，方便客戶存取資訊。
- 機密運算與聯合學習：金融機構可部署專屬的 AI 模型，分析並學習其他組織加密的客戶資料共享集區，同時維護他們的智慧財產權與客戶關係的機密性，從而產生更純熟的 AI 模型，且更善於識別模式和趨勢。
- 信用風險評估、資格與認識客戶（KYC）流程：AI 可分析聯合銀行記錄等大量資訊，協助組織大幅降低風險與責任。
- 流動資金與風險管理：AI 可大幅提升市場分析與運算的速度，瞭解證券、期貨、外幣和其他投資交易倉位的安全性，同時遵守國際法規（例如《交易簿基礎原則審視（FRTB）》標準）。
- 資本市場交易、高頻交易（HFT）：AI 在推動自動交易系統方面發揮關鍵作用，在差之毫秒即可影響成功率的環境中，依據獨到的策略和市場現況，在最佳時機執行交易。此外，部分部署也仰賴 AI 協助，才能確保使用的模型和處理的資料完整且保密。
- 分析非結構化資料：為支援上述幾個使用案例，AI 和 NLP 目前已可更高效地收集大量非結構化資料（例如社群媒體和新聞）來產生見解，協助評估市場情緒並預測日後趨勢。
人工智慧在金融業的前景
根據產業目前的情況，AI 的金融服務應用已具有潛力，可提升效率、個人化與安全性。隨著 AI 技術發展，更成熟的 AI 模型可提供更具深度的見解和更精確的預測。LLM 與 GenAI 導向的個人助理可更貼近客戶心理，及瞭解客戶想法與之互動，提供更個人化的服務。AI 在風險管理和詐欺偵測的應用地位會更穩固，並緊隨著數位威脅更新，隨時根據即時資料採取行動，保護交易與資產。
