生成式人工智能在金融科技中非常重要，因为它能够自动执行复杂任务、简化流程、个性化服务、改善客户服务、降低风险和改善决策。
金融技术，即FinTech，是消费者用来管理财务的技术。例如现金转账应用程序Venmo、嵌入式金融解决方案（如ShopifyBalance）和加密货币钱包服务（如Abra）。金融科技提供商Plaid最近发布的一篇文章指出，“使用技术管理财务的美国消费者比例从2020年的58%跃升至2022年的80%——这意味着现在使用金融科技产品的人数多于使用社交媒体的人数。”
金融科技的好处包括为用户提供更多机会来管理、分享、储蓄和投资他们的资金，包括那些传统金融机构过去服务不足的用户。波士顿咨询集团的以下视频指出了生成式人工智能在金融领域的用例。正如您将看到的，视频简明扼要地解释了好处，并强调了收益。
与其他数字技术的创造者一样，金融科技开发者必须找到方法，让他们的产品尽可能对消费者有用且无害。这包括解决安全性、数据准确性、合规性、资产管理和神经网络结构等重要因素。在以下章节中，成都软件定制开发将探讨金融科技公司如何使用人工智能来解决这些关键优先事项。但首先，成都软件定制开发来探讨一下什么是生成式人工智能，以及为什么它在新兴的金融科技领域发挥着如此重要的作用。
在成都软件定制开发最近的白皮书《8大金融科技趋势：从Web3到开放银行》中，成都软件定制开发讨论了生成式人工智能代理在保护数据和财务管道方面发挥的一些作用。京上云的首席技术官JusticeErolin表示，生成式人工智能代理可以帮助解决基于传统技术构建的大型金融系统中的安全问题。随着金融和银行机构在人工智能时代经历数字化转型，新兴解决方案可以帮助加速新技术的安全采用。
生成式人工智能通过分析大量财务数据并识别正常模式和表明欺诈活动的异常来帮助检测欺诈行为。欺诈检测模型会随着时间的推移从历史数据中学习，从而变得更加有效，这是京上云的客户Abra所熟知的。
Abra工程副总裁WilleWang在成都软件定制开发的金融科技白皮书中表示：“人工智能将在收集和评估特定协议的信息和风险方面发挥作用。它可以采取警报系统的形式。如果某个协议出现异常动作，成都软件定制开发可以第一时间知道并防止资金损失。”
在金融科技行业中，欺诈检测有多种形式，包括网络安全、区块链安全、DDoS保护、DNS安全、用户身份验证和优化通信接口。使用基于AI的生成工具，公司可以增强其网络防御能力，确保敏感财务数据的安全。
鉴于准确的数据对于金融科技用户做出关键决策的重要性，金融科技提供商必须准备好解决人工智能不准确的问题。《福布斯》科技委员会的一篇文章指出，“由于生成式人工智能偶尔会产生错误或‘幻觉’，因此质量控制对于避免不准确的输出至关重要。”对金融科技提供商来说，关注数据准确性至关重要，因为“实现准确性对于建立金融机构与其客户之间长期成功所必需的信任至关重要。”
与数据准确性相关的是数据质量。为了最有效地发挥作用，生成式人工智能需要大量高质量数据。为了确保高质量，金融科技提供商必须在从源中提取数据、将其转换为可用资源并加载到数据仓库时对其进行监控。这种数据处理方法称为ETL。生成式人工智能可以通过填补缺失的数据点和识别财务数据集中的异常值来为其做出贡献。
生成式AI模型可以以保护敏感个人信息的方式执行这些任务。它们通过生成与原始数据具有相同统计属性的合成数据来实现这一点，这些数据可以在分析操作期间代替原始数据。这一操作对于维护数据隐私至关重要，而数据隐私对于金融交易至关重要。
生成式人工智能可以通过分析要求并识别公司可能违反规定的领域来帮助公司遵守相关法规。对于希望避免罚款或处罚并保持监管机构和公众信任的公司来说，这一过程至关重要。
最近，合规领域中备受关注的一个领域是“玻璃盒透明度”的概念。在欧洲，《人工智能法案》为透明人工智能提供了一套规则。据《纽约时报》报道，该法案要求“ChatGPT聊天机器人等人工智能系统的制造商披露更多有关用于创建其程序的数据的信息”，并要求披露内容是否由人工智能生成。
金融科技是一个快速增长的市场，涉及一系列复杂的考虑因素，从消费者隐私和安全到消费者保护法规以及对公众的责任。考虑到所有这些因素，能够帮助推动公司成功的技术非常有用。除了上述生成式人工智能的变革性用途外，它还可以通过以下方式提供帮助。
聊天机器人是基于人工智能的程序，可以与金融科技用户沟通并帮助他们执行任务。多年来，聊天机器人不断发展，不再只是用直截了当的答案来回答简单的问题。它们现在可以生成情境驱动的内容，以帮助用户选择投资或做出其他财务决策。
生成式人工智能可以分析用户历史记录、既定财务目标和风险承受能力，从而提供个性化财务建议，例如相关产品和服务建议。此类工具可以为消费者提供所需的信息，帮助他们在储蓄、投资和财务规划等方面做出明智的财务选择。
正如成都软件定制开发在上文中看到的，金融科技中的生成式人工智能可以为金融科技产品的提供者和使用者带来各种好处。但是，为了确保该技术以富有成效的方式运行，人类必须密切监督其使用及其结果。
更广泛的道德考量，尤其是在处理客户数据时，是人类监督至关重要的另一个领域。必须识别和纠正潜在的偏见，例如上文讨论的性别偏见。如果不加以控制，这些偏见可能会演变成更大的系统性问题，不仅会加剧现有的不平等现象并阻碍社会流动，还会削弱人们对特定机构或整个金融体系的信任，尤其是在金融技术领域。
生成式人工智能可以帮助金融服务行业为众多消费者创造机会，包括那些过去可能无法获得有用金融工具的消费者。然而，为了提供最大的价值并避免偏见和道德问题等挑战，金融科技提供商必须密切关注他们使用的生成式人工智能解决方案。
