人工智能在金融领域的应用存在的4大挑战

金融服务供应商应该有计划地应对AI面临的难题

金融行业投资人工智能热潮带来有关数据安全和透明度的新问题。由于数据管理实践随着新的 AI 解决方案的引入而不断发展，应对这些新问题以及金融服务领域 AI 面临的其他挑战尤为重要。各组织必须认识到可能面临以下挑战，并通过建立保障措施保持发展势头。

安全与合规

金融服务领域 AI 的主要挑战是，需要实施额外的安全措施来处理所收集的大量包含敏感和机密信息的数据。合适的数据合作伙伴将提供各种安全选项，通过认证和法规以及安全标准提供强大的数据保护，确保妥善处理您的客户数据。您要寻找的合作伙伴应符合特定行业或特定地区的数据法规（例如 SOC2 Type II、HIPAA、GDPR 和 CCPA），并能够提供多种选项，例如安全数据访问（对于 PII 和 PHI 至关重要）、安全标注和现场服务选项、私有云部署、内部部署和基于 SAML 的单点登录等。

本地化

 在金融服务行业，本地化至关重要。由于金融公司在设计模型时通常需要考虑他们服务的多个市场，因此，考虑 AI 在跨不同语言、文化和人口统计的金融服务中所面临的挑战至关重要，以便正确定制客户体验。 本地化项目非常适合交由数据合作伙伴帮助您开展，因为他们可以利用由熟练语言学家组成的团队来开发风格指南、语音角色（正式、闲谈等）等内容以及跨多种语言的优化。您的模型能理解英语，这非常好，但您是否打算扩展到西班牙语、韩语或日语？每个客户群的区域特征是怎样的？ 在某些情况下，成品训练数据集对于在新市场中扩展模型有很大的帮助。

透明度、可解释性和信任

您创建的 AI 模型只有在能够向客户说明、为客户所理解与信任时，才算是可提供准确预测的成功 AI 模型。由于开发这些模型可能会使用客户信息，因此客户会希望确保他们的个人信息得到负责任的收集和安全的处理及存储。有些客户甚至想了解数据使用的基本原则。 虽然最高级的 AI 应用更难解释，但您始终可以返回用于开发模型的训练数据，并从数据结构、输入和输出中提取一些可解释性。验证和再训练过程可以使您更加了解模型如何做出预测并让客户满意。

孤岛数据

上述金融服务领域 AI 面临的挑战已经使构建前景变得够复杂了，但这还不包括数据流程方面的考虑因素。连接数十个不同的数据流程组件，并在考虑安全性和合规性问题的基础上集成大量 API 来利用孤岛数据，这绝非易事。要有效实现这一点，金融机构需要确保正确收集和构造可用数据，并确保信息能够使机器学习模型根据 AI 程序中列出的业务目标作出预测。 要将试点项目投入生产，可以向能够提供大量安全性产品的数据合作伙伴寻求帮助。他们的专家团队可以帮助金融服务公司将这些要求苛刻的组件组合在一起，在获得消费者体验的同时为模型的成功和扩展铺平道路。

展望未来

在推出世界级 AI 方面，金融服务行业具有广阔的前景——无论是通过聊天机器人和站点搜索来改善对话式 AI 的体验，还是构建模型来支持客服。 显而易见，只有进入部署阶段的完整运营模型才能提供任何类型的业务价值，而克服不利因素的最佳方式是保障可识别的挑战，并选择可靠的训练数据（与合适的数据合作伙伴）来达到目的的使用场景。 尽管完全由 AI 驱动的金融服务自动化需要逐步实现，但我们相信，越来越多的组织需要通过大量可靠的训练数据将其 AI 项目带入现实世界。只有确保数据处理的安全透明且摆脱孤立的方法，才有可能取得成功。能够实现最高投资回报率的团队会在部署前减少潜在障碍，并专注于典型的数据管理策略。