譯者| 崔皓
審校| 孫淑娟
#和每個領先行業一樣，由於市場需求的變化和技術的進步，金融科技（FinTech）市場經歷了長期的演變。因為許多依賴金融科技的公司轉換了營運模式，參加這場技術變革的盛宴。
這一演變無疑形成了幾個令人興奮的趨勢，從紙製記錄日常金融交易到建立模擬計算設備，從開發第一代電腦到將人工智慧（AI）和機器學習（ ML）納入金融科技數位產品，該產業經歷了前所未有的成長。
全球有超過30,000家金融科技SaaS公司，其中許多品牌現在完全或部分依賴AI和ML技術。
透過這篇文章，讓我們深入了解AI和ML是如何重塑現在的SaaS金融科技的，以及這些變化對我們而言意味著什麼。
人工智慧和機器學習是目前不斷成為新聞頭條的熱門詞彙。它們聽起來可能並不熟悉，因為大多數人都在交替使用它們，所以讓我們先定義它們。
人工智慧（AI）是人工智慧的縮寫，它透過為電腦配備不同的訊息，利用人類的智慧來創造自給自足的系統或機制，同時它還可以模仿人類在物理世界中的行動。
一個簡單的人工智慧機器人是iPhone上的Siri或數位家用設備中的Alexa。這些人工智慧程式被設計用來解決人類和電腦產生的問題；它們的主要功能是完成任何給定的任務，並在給定的時間範圍內成功完成目標。
機器學習是一種技術，使電腦能夠理解新的場景，並在面對更複雜的情況時完善其決策能力。機器學習利用電腦演算法和分析方法建立預測模型，幫助解決不同的問題，特別是金融領域的問題。
如前所述，人工智慧和機器學習透過開發有助於決策的預測分析，在今天的SaaS金融技術工具中發揮重要作用。這種人工智慧的增值可以在各個領域感受到，從專業作業到一般使用者。以下是人工智慧和機器學習對SaaS金融技術的一些影響。
銀行和其他金融科技組織一直在尋找最小化風險的模式。基於人工智慧的決策樹方法透過為複雜和非線性的財務狀況制定簡單和可追溯的規則，從而使用這些規則影響風險管理。同時，支援向量技術有助於確定貸款的重要信貸風險。
許多金融服務部門僱用了機器學習顧問，他們使用深度學習和機器學習技術，為其組織開發預測模型。
由於消費者和資金安全無法完全保證，因此詐欺是許多銀行都面臨的問題。人工智慧可以透過分析龐大的交易數據來發現隱藏的詐欺模式，從而幫助減少詐欺行為。它可以即時檢測這種模式，並防止其發生。此外，機器學習的 "邏輯回歸 "演算法可以幫助理解詐欺模式並阻止其發生。
PayPal是使用人工智慧進行詐欺偵測的典型案例。 PayPal使用機器學習演算法來分析其平台的數據，並識別潛在的詐欺交易。
人工智慧系統查看各種數據點，如交易地點、用於進行交易的設備、交易金額和用戶在平台上的歷史。
例如，如果交易是從一個通常不與使用者帳戶相關聯的設備進行的，或者如果交易金額比平常大得多，系統可能會標記該交易進行審查。 PayPal的人工智慧系統已被證明在偵測詐欺方面非常有效。據該公司稱，其係統可以偵測出詐欺性交易，詐欺率僅佔該公司收入的0.32%。這幫助PayPal每年避免了因詐欺而造成的數百萬美元的損失。
人工智慧可以確保客戶在正確的時間獲得正確的金融資訊。透過研究客戶資料和重要的分析，人工智慧可以根據客戶的偏好或要求進行客戶回應。 SaaS品牌使用AI和ML的典型案例是Zendesk和Salesforce。他們的工具AnswerBot和Einstein可以理解客戶的意圖，並即時提供相關回應。該演算法還能從每次互動中學習，並隨著時間的推移變得更加聰明。
像其他每個部門一樣，人工智慧和機器學習也影響了專業人士處理或管理金融資產的方式。有了人工智慧，資產管理者可以自動制定客戶報告和文件，提供詳細的帳戶報表，並準確地執行更多的功能。
將人工智慧和機器學習納入SaaS金融技術為整個產業帶來了極大的利益。以下是整合人工智慧（AI）和機器學習（ML）的一些關鍵點。
在引入機器學習技術之前，每天都有少量的金融交易被記錄到帳簿中。大量的交易和有限的理解能力導致了一些錯誤和不平衡的帳戶。人工智慧和機器學習為準確性提供了空間，針對重複性的計算任務包括：帳戶平衡和帳戶分析，並確保這些計算工作的正確性。正因為這些新的進展，讓結果更準確，進而減少損失。
在SaaS金融科技中使用人工智慧和ML的另一個好處是提高效率，改善生產力，並減少完成任務所需的時間。使用人工智慧聊天機器人來處理客戶的要求，有助於提高客戶支援的整體效率。
人工智慧和機器學習為SaaS技術的決策提供協助。金融分析師可以輕鬆分析數十億的數據，研究股票的模式和趨勢，並使用該技術做出策略性和有益的決定。
幾年前，只有富人才能負擔得起個人財務顧問，這些顧問可以幫助富人管理財富和調節開支。但是，在基於人工智慧的應用程式的當下，可以為任何人進行帳單追蹤、股價預測、市場或加密貨幣分析，所有這些工作坐在家裡就可以完成。
儘管將人工智慧和機器學習納入SaaS金融科技收益是顯而易見的，但值得注意的是，同時也伴隨著挑戰。
包括以下風險：
開發人工智慧金融科技應用程式需要花費資金，為了收回這些成本，開發出的應用程式必須被大眾使用。然而，與金融科技應用相比，人們更有可能在健身或食譜編撰的應用程式上花費50美元。
需要在應用程式價值、個人資訊和資料隱私之間找到一個平衡點是相當困難的。客戶已經意識到資料隱私問題，並希望在註冊時盡可能少提供個人資訊。如果你問了太多的問題或要求太多的設備訪問，客戶很可能會離開。如果幾乎沒有得到任何訊息，又如何訓練人工智慧來開發更多的個人化功能呢？
人工智慧和機器學習的成功往往受到資料偏見的挑戰。這些偏見大多來自於沒有機會接觸到金融科技的少數群體，或是訓練人工智慧的人類，他們的判斷力出現偏差。偏見往往是由人類產生的——一旦輸入就會傳播到演算法中。
COVID-19事件以及相關政府措施帶來工作場所的巨大變化，加速了全球範圍內對尖端技術的採用。在封鎖期間，人工智慧驅動的企業不僅看到了生產力的提高，並推出了許多新的人工智慧產品，跨領域的軟體，以及對兩者進行融合的用法。
由於人工智慧和機器學習的不斷發展，SaaS金融科技領域在未來幾年可能會經歷一場變革。這種變化將使更多的公司獲得競爭優勢，提高他們的財務業績，並最終完成他們的財務管理業務目標。
原文連結：//m.sbmmt.com/link/63ceea56ae1563b4477506246829b386
##以上是人工智慧和機器學習是如何重塑SaaS金融科技的？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
