平台尚未推出。 人工智能在金融领域的应用 在 Gartner 最近的一项调查中，64% 的 CFO表示，他们相信自主财务将在未来六年内实现。 这包括从客户服务聊天机器人到自动预测再到人工智能驱动的欺诈检测的一切。 不明确的借助人工智能，欺诈监控、客户支持和个性化营销等任务 可以实现自动化。 许多公司已经在朝着这一目标迈进。 2023 年的一项调查显示，75% 的首席财务官计划今年增加技术支出。 不明确的绝大多数首席财务官越来越依赖技术解决方案。 人工智能未来的成本节约优势对于金融业来说可能是巨大的。 仅考虑银行的中台任务，Insider Intelligence 就预测到2025 年人工智能将为这些机构节省700 亿美元。
NVIDIA 的数据显示，金融领域对人工智能
的最大兴趣集中在自然语言处理、人工智能为客户提供的建议、投资组合优化和欺诈检测。 不明确的超过 25% 的财务高管对使用自然语言处理平台感兴趣。 对于想要理解大量数据的金融机构来说，NLP 是理想的解 俄罗斯电话号码数据 决方案。 NLP 平台可以分析数据并产生见解或评估风险。 它还可以用于检测欺诈，因为人工智能可以调查机器人可能使用的某些单词或短语。 未来，人工智能可能不仅会用于降低成本，还会增加金融机构的利润。 例如，Zest AI提供专注于贷款的人工智能平台。 他们的人工智能帮助银行发现良好的借款人并避免那些可能违约的人。 公司数据显示，Zest 客户在使用其系统批准借款人时，批准数量增加了 30%，且没有额外风险。
一家信用合作社在实施 Zest 平台后
每年带来1100 万美元的额外利润。 不明确的人工智能驱动的贷款有利于银行和借款人。 Portrait Analytics是另一家致力于推动金融行业盈利的公司。 这家初创公司提供的是人工智能投资分析师。 这是一个基于生 美国在线电子邮件列表 成式人工智能的 NLP 平台。 分析师通常会花几个小时阅读和分析公司文件，但这个人工智能应用程序会自动提取数据并总结关键信息。 不明确的Portrait Analytics 的人工智能平台功能很像 ChatGPT，但专注于投资数据。 这使得公司能够节省时间并在竞争之前实现新的投资机会。 该公司最近完成了300 万美元的种子前融资。 医疗保健领域的人工智能 高盛报告称，美国医疗保健专业人员超过 25% 的工作目前可以通过人工智能实现自动化。
