金融服务业人工智能带给金融服务业的机遇与挑战( 二 )

提供数字和财富管理咨询服务，以减少净值市场细分，从而降低费用和佣金
智能钱包监控和学习用户的习惯和需求，并在适当的时候提醒和教导用户表现克制，改变个人财务支出和节约行为(如e-wallet.ai)。
保险承保人工智能系统使承保过程自动化，并利用更详细的信息做出更好的决策
数据驱动的人工智能应用程序，以做出更明智的贷款决策
嵌入最终用户设备、个人机器人和金融机构服务器的应用程序可以分析大量信息，并提供定制的财务建议、计算和预测。这些应用程序还可以制定财务计划和战略，并跟踪其进展。这包括对各种定制投资机会、贷款、利率和费用的研究。
通过互联网帮助用户确定保险需求的自动化代理
可信的金融社交网络允许用户找到其他愿意捐钱相互借贷并分享投资的用户。

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新的管理决策
数据驱动管理决策的低成本可能导致一种新的管理模式的出现。未来银行和保险的领导，如果有问题可以咨询机器而不是人类专家。机器帮助领导分析数据，做出决策，激励下属。
减少欺诈和打击犯罪
人工智能工具学习和监控用户的行为模式，以识别异常和欺诈的意图和事件迹象，并收集必要的证据来打击犯罪。
商业问题
随着企业开始越来越依赖数据驱动的人工智能应用程序，这些新应用程序会带来新的业务问题、安全和隐私问题，包括:
他们如何区分自己？
用户如何区分一个自动网银应用和另一个？
如何判断一个标杆和排名建议的好坏？
用户信任的金融机构和应用程序可以在金融机构中提供对其财务信息的访问。
跨机构更全面的数据访问能提供更好的建议吗？
如何证明这一点？
实施速度、实际行动和提供实时或接近实时信息的能力对建议来说更重要还是一样？
因为AI系统也可以解释他们的建议。用令人信服、易懂的方式解释建议的能力有多重要？
系统使用起来有多容易？
以上都将是决定金融机构的哪些产品和服务在市场上占主导地位的特征。

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安全和隐私问题
当事情失败或人工智能应用程序受到攻击、访问被拒绝或由此产生的建议被篡改时，后果可能是毁灭性的。
如果应用程序被损坏或篡改，用户会得到不好的或错误的建议。
如果用户无法在高度保证的情况下识别应用程序的真实性和有效性，用户可能会将个人信息和目标转移到错误的应用程序，或者对恶意或恶意建议采取措施。
有没有相当于机器人顾问的“系列”认证，谁负责提供不合适的建议？
同样，如果一个应用程序不能充分确定其用户，罪犯就可以成功地模仿真实用户，说服应用程序传输敏感数据或从错误的人那里得到指令。
除此之外，还可能导致资金流失，贷款和保险资格下降，信誉下降。
我们如何评估和审计开发和运行这些应用程序的金融机构和第三方？
隐私权以后可能会变得更严重。用于提出建议的更相关的数据也可以用于可能被视为侵犯个人隐私的目的。一方面，用户愿意与公司进行一对一的交易。通过警报和其他技术，他们可以快速找到他们需要的在线信息，并在每次交易中更好地管理他们的资金。另一方面，分析使企业能够以几年前无法想象的方式收集和使用消费者数据。就消费者隐私而言，这种动态正在制造一场“完美风暴”，发展中的各种冲突、趋势和伦理挑战显示出这个问题的巨大复杂性。为了提供一些见解，研究院发布了《隐私进入青少年》报告，结论是消费者没有放弃隐私，他们被骗了，公众和个人数据的土地抢购正在加速。金融服务行业需要更好地理解这些隐私问题，以及它们与美国各州和国家的消费者保护和隐私法律以及欧盟指令95/36/EC(所谓的“欧盟Cookie指令”)的关系。正如麻省理工学院媒体实验室创业项目主任亚历克斯·彭特兰(Alex Pentland)所建议的那样，金融机构将为用户提供一个仪表板，显示他们对你的了解和他们共享的内容，你可以决定是关闭还是打开它。