人工智能是近幾年來的科技熱詞。通過電腦操作機器來達到和人工操作一樣的效果，甚至比人工更快。而當人工智能遇上銀行業，會碰撞出怎樣的火花呢？那么下面就帶大家來一起了解一下人工智能銀行的相關信息。

　　1. 為消費者提供更便捷的技術

　　2015年以來，我們已經看到了基于AI-產品設計，對于普通消費者，我們還看到將AI嵌入到消費者已經使用的產品中。

　　在不久的將來，這可能會擴展到AI用于為銀行或投資應用等金融產品創建更直觀的用戶體驗。隨著具有財務知識和技術精通的年輕一代越來越富裕，銀行和金融創業公司將需要提供更多產品來提高信用評分，獲得更好的投資回報和執行其他功能。

　　2. 精細的資產管理算法

　　將有更好的資產管理算法。資產管理公司越來越依賴機器學習和大數據分析來代表其投資者和客戶做出更明智，更實時的投資決策。

　　這些算法可以以幾種不同的方式進行。例如，他們可以將更多數據納入他們的決策樹，他們可以動態地試驗新策略以進行自我改進，并且他們可以擴大他們的注意力以考慮更多樣化的資產。

　　Pagaya Investments 的首席執行官Gal Krubiner 最近在福布斯預測：“資產管理公司將先進技術的速度，規模和準確性與人類的創造力和細微差別相結合，將在2019年取得成功。那些未能建立數字技能或進入有效的數據將難以維持下去。”

　　3. 降低費用

　　人工智能廣泛采用的最大優勢之一是減少了對體力勞動的依賴。可以想象取代人類工作者的算法或技術產品每年可為公司節省數萬美元，并大大降低消費者支付的成本和費用。

　　多年來，由于這些工作的高級批判性思維要求和復雜性，人工智能認為金融業中的大多數工作都是不可替代的。但現在估計，到目前為止，由于人工智能和自動化，到2025年，300,000個資產管理職位中有90,000個將會消失。

　　但是，人工智能還可以使金融服務的員工能夠完成更多人性化和高級別的任務。人工智能不是直接替換他們的工作，而是提供一種革命性的新方式(人們)工作，可以節省金融專業人員所需的時間，專注于更重要的事情。這也意味著普通投資者可以獲得更大的可訪問性和盈利能力。

　　這些投資者 - 包括許多企業家 - 可能會依靠資產管理算法收回0.5%的收益，而不是向經紀人每年支付5%的投資組合收益。某些財務流程和服務(如支票或轉賬)也會降低成本，從而進一步降低消費者的財務負擔。

　　通過算法進行的交易 已經存在了幾十年，但只有通過機器學習和改進，這種交易才能彌補其固有的一些弱點。例如，歷史上，算法使市場更具波動性。例如，許多算法可能會同時注意到拋售的條件。

　　如果他們隨后開始大量出售股票，那么大盤將會引起注意，并開始加深拋售。這可能會導致閃存崩潰，或者更糟糕的情況，如果不加以考慮。這不是假設 ： 閃電崩潰發生在2010年5月，2013年4月，2015年1月和2016年10月; 更小的崩潰發生得更頻繁。

　　幸運的是，機器學習的進步使開發人員能夠創建更多樣化的交易算法，因此更少依賴于相同類型的決策。機器學習還將允許在2019年不斷自我完善，產生更好的算法，可以主動避免這些問題。

　　5.更個性化的金融產品

　　人工智能還使金融機構能夠創建更加個性化的消費產品。在收集到足夠的客戶消費習慣數據后，銀行可以推薦特定類型的貸款，或者不同類型的賬戶，以更好地滿足客戶需求。他們還可以根據利率，持續時間以及對特定用戶重要的其他因素定制不同的抵押貸款，汽車貸款和其他金融產品。

　　在2019年，我們將開始看到更多的銀行和信用合作社利用這個機會。與此同時，銀行業消費者將獲得更多動態的建議，他們應該嘗試使用這些產品; 他們將接觸到新類型的廣告以指導他們的購買。憑借更智能的資產管理，更加個性化的金融產品以及更多的可訪問性和直觀性，金融行業各級的普通消費者可能會以深刻影響其盈利的方式受益。

　　以上的這些就是有關于人工智能銀行的信息了。人工智能在未來已經是大勢所趨，銀行和人工智能相結合也是遲早的事情。我們要理性看待這種結合，做科技的受益者。