人工智能是近几年来的科技热词。通过电脑操作机器来达到和人工操作一样的效果，甚至比人工更快。而当人工智能遇上银行业，会碰撞出怎样的火花呢？那么下面就带大家来一起了解一下人工智能银行的相关信息。

　　1. 为消费者提供更便捷的技术

　　2015年以来，我们已经看到了基于AI-产品设计，对于普通消费者，我们还看到将AI嵌入到消费者已经使用的产品中。

　　在不久的将来，这可能会扩展到AI用于为银行或投资应用等金融产品创建更直观的用户体验。随着具有财务知识和技术精通的年轻一代越来越富裕，银行和金融创业公司将需要提供更多产品来提高信用评分，获得更好的投资回报和执行其他功能。

　　2. 精细的资产管理算法

　　将有更好的资产管理算法。资产管理公司越来越依赖机器学习和大数据分析来代表其投资者和客户做出更明智，更实时的投资决策。

　　这些算法可以以几种不同的方式进行。例如，他们可以将更多数据纳入他们的决策树，他们可以动态地试验新策略以进行自我改进，并且他们可以扩大他们的注意力以考虑更多样化的资产。

　　Pagaya Investments 的首席执行官Gal Krubiner 最近在福布斯预测：“资产管理公司将先进技术的速度，规模和准确性与人类的创造力和细微差别相结合，将在2019年取得成功。那些未能建立数字技能或进入有效的数据将难以维持下去。”

　　3. 降低费用

　　人工智能广泛采用的最大优势之一是减少了对体力劳动的依赖。可以想象取代人类工作者的算法或技术产品每年可为公司节省数万美元，并大大降低消费者支付的成本和费用。

　　多年来，由于这些工作的高级批判性思维要求和复杂性，人工智能认为金融业中的大多数工作都是不可替代的。但现在估计，到目前为止，由于人工智能和自动化，到2025年，300,000个资产管理职位中有90,000个将会消失。

　　但是，人工智能还可以使金融服务的员工能够完成更多人性化和高级别的任务。人工智能不是直接替换他们的工作，而是提供一种革命性的新方式(人们)工作，可以节省金融专业人员所需的时间，专注于更重要的事情。这也意味着普通投资者可以获得更大的可访问性和盈利能力。

　　这些投资者 - 包括许多企业家 - 可能会依靠资产管理算法收回0.5%的收益，而不是向经纪人每年支付5%的投资组合收益。某些财务流程和服务(如支票或转账)也会降低成本，从而进一步降低消费者的财务负担。

　　通过算法进行的交易 已经存在了几十年，但只有通过机器学习和改进，这种交易才能弥补其固有的一些弱点。例如，历史上，算法使市场更具波动性。例如，许多算法可能会同时注意到抛售的条件。

　　如果他们随后开始大量出售股票，那么大盘将会引起注意，并开始加深抛售。这可能会导致闪存崩溃，或者更糟糕的情况，如果不加以考虑。这不是假设 ： 闪电崩溃发生在2010年5月，2013年4月，2015年1月和2016年10月; 更小的崩溃发生得更频繁。

　　幸运的是，机器学习的进步使开发人员能够创建更多样化的交易算法，因此更少依赖于相同类型的决策。机器学习还将允许在2019年不断自我完善，产生更好的算法，可以主动避免这些问题。

　　5.更个性化的金融产品

　　人工智能还使金融机构能够创建更加个性化的消费产品。在收集到足够的客户消费习惯数据后，银行可以推荐特定类型的贷款，或者不同类型的账户，以更好地满足客户需求。他们还可以根据利率，持续时间以及对特定用户重要的其他因素定制不同的抵押贷款，汽车贷款和其他金融产品。

　　在2019年，我们将开始看到更多的银行和信用合作社利用这个机会。与此同时，银行业消费者将获得更多动态的建议，他们应该尝试使用这些产品; 他们将接触到新类型的广告以指导他们的购买。凭借更智能的资产管理，更加个性化的金融产品以及更多的可访问性和直观性，金融行业各级的普通消费者可能会以深刻影响其盈利的方式受益。

　　以上的这些就是有关于人工智能银行的信息了。人工智能在未来已经是大势所趋，银行和人工智能相结合也是迟早的事情。我们要理性看待这种结合，做科技的受益者。