2022年，人工智能在金融界可能发生什么？以下是领先的学者、分析师和人工智能专家的评价：
使用综合数据集的增加
Lukasz Szpruch，爱丁堡大学数学学院教授，艾伦图灵研究所金融与经济项目主任
"无论你试图使用数据驱动的工具做什么，数据都是它的核心。我们已经了解到，数据并不完美，存在偏见。欺诈检测等案件的挑战在于，每个金融机构都只是从自己的数据集的角度来看待世界。如果我们能够从其他机构获取数据并能够跟踪这些恶意行为者，那么可以做更多的事情。这是一个古老的想法，正在重新加热，因为我们现在可以做得更好。同样的想法正在以市场生成器的名义用于更量化的融资，我们现在开始能够自动化衍生品定价。
财务将是昆腾的第一个严峻考验
Alexander Harrowell，Omdia的资深AI和IoT分析师
"量子计算是否真的有用以及速度有多快还有待观察。金融服务客户是最早在生产中试用该技术的客户，这得益于投资组合优化等问题集与当前量子系统擅长的二进制优化之间的强大契合。在接下来的两年中，Omdia的《量子计算：市场状况调查》表明，我们可以预期生产项目将增加五倍，试点项目将增加7.5倍，并且第一批扩大规模的项目将增加。其中许多将是财务上的。这也意味着金融用户将首先遇到问题。一半的受访者表示，他们采用的最大障碍是"不了解"这项技术可以做什么。在接下来的两年里，他们将找到答案。
道德框架变得越来越普遍
杨凯，汇丰银行APA数据官
"我们希望看到道德人工智能框架成为负责任的公司治理的更常见特征，因为监管机构对银行流程和模式的公平性采取更强硬，更积极的立场。客户也要求在如何使用数据方面提高透明度;因此，道德人工智能文化需要成为企业形象不可或缺的一部分。在汇丰银行，我们的目标是发挥领导作用，作为首批制定人工智能和数据道德原则的金融服务公司之一，最近还与新加坡金融管理局和艾伦图灵研究所合作，帮助制定一个框架，在金融服务行业负责任地采用人工智能。
人类和人工智能将越来越多地在无缝集成中互动
Manuela Veloso，摩根大通人工智能研究主管
"通过语言和图像处理以及机器学习，人工智能将大规模地搜索和理解永不减少的可用数字数据。人工智能将有助于数据标准化、模式检测、安全数据共享、预测和预测。随着我们面临涉及许多参与者和许多目标的日益复杂的决策，我们将依靠AI助手来繁琐地分析，模拟和评估大量替代解决方案。人类和人工智能将越来越多地相互作用，在持续的学习体验中无缝集成他们的能力。人工智能系统将包括解释，并积极请求数据和反馈，以随着时间的推移改善他们的帮助，目标是捕捉潜在的人类价值观和规则。总体而言，我们将继续体验人工智能，使人类梦想能够以各种方式改善生活，包括健康，金融，气候，能源，教育，平等和社会状况。
预期即将出台的监管
Felix Hoddinott，Quantexa首席分析官
"从历史上看，出于监管目的部署人工智能模型的复杂性阻碍了许多金融机构的人工智能计划。但监管机构越来越多地看到，将人工智能应用于描述决策完整背景的更广泛数据，可以实现有影响力的改进。监管机构现在将发布指南，以加速人工智能的使用，特别是在风险评估和监控等领域。这不会减少对合理和公平模型的要求，但澄清的指导方针将更明确地通过新兴技术和方法满足这些要求。建立现代治理流程以简化监管空间中的部署将降低风险并改善客户体验。
提高金融产品的个性化程度
Farouk Ferchichichief 数据分析官， Envestnet
"到2022年，人工智能将在金融领域得到利用，以创造超个性化和统一的客户体验，降低成本，并瞄准优惠和交叉销售产品。鉴于持续的监管压力，金融公司将利用人工智能来改善和自动化对数据质量的监控，特别是对于用于监管报告的产品数据。此外，模型治理的范围将继续扩大，金融机构必须依靠合成数据的组合来测试模型，以及替代数据作为备份。人工智能可以使金融公司能够按市场受众细分产品，并将其作为为客户提供集成的超个性化全渠道体验的一部分进行分发。
几乎所有财务公司都创建共享威胁情报组织
Helen Sutton，Dataminr欧洲、中东和非洲地区销售高级副总裁
"我们看到金融服务机构（FSI）正在寻求实施更深思熟虑的数字化的增长。随之而来的是风险的增加。事实上，超过700个组织在2021年第二季度经历了勒索软件攻击，勒索软件的平均支出几乎是去年的三倍，组织平均支付85万美元。我预计，几乎所有的FSI都将在2022年（如果不是到2021年第四季度）审查是否在网络和物理威胁之间建立一个共享的威胁情报组织。银行和保险公司比以往任何时候都更需要消除其关键信息结构的孤岛化，以确保在采用新技术和平台时获得有效的支持和安全性。我们将看到对支持这种平行趋势的人工智能应用的进一步投资。
随着部署的增加，预计恐惧会消散
Mike de Vere，ZestAI首席执行官
"我们预测，人工智能将继续推动金融服务行业更关键的功能。例如，我们看到人工智能驱动的信用承销在意想不到的地方变得更加流行，比如较小的区域性贷款人和信用合作社。通过用基于AI的模型取代传统的FICO评分，可以获得巨大的数据套利。我们谈论的是，对于难以得分的消费者来说，统计上改善了30%到50%，这转化为贷方数亿美元的利润。随着越来越多的人工智能被整合到企业中，我们将看到人们对其使用的担忧消退。员工将对这项技术更加适应，并意识到它的潜力，以提高团队生产的整体工作质量。对技术取代员工的担忧最终将转变为对技术能力的欣赏。
人工智能将在风险评估中发挥更大作用
KennethChan，ViewTrade Holding Corp.的选址总监兼联合创始人。
"众所周知，人工智能在正在进行的投资民主化中发挥了重要作用。我对明年及以后的预测是，我们在零售投资中看到的主要增长将继续快速增长 - 人工智能将继续推动这种增长。人工智能帮助投资者创造了公平的竞争环境。今天，您不必成为高净值（HNW）投资者即可获得个性化的财务建议，有一个聊天机器人可以做到这一点。这些人工智能驱动的聊天机器人只会继续变得更加智能。机器学习现在可以为用户筛选各种财务帐户和配置文件，并在仪表板上提供推荐待办事项的快照。这将在未来十年继续获得牵引力。人工智能还有助于简化客户入职流程，同时增强客户体验。展望未来，随着零售投资趋势的持续增长，预计人工智能将在风险评估、风险管理和欺诈检测中发挥更大的作用。这将使企业能够扩大规模并跟上剧烈波动的步伐。
