你有没有想过，你的钱是否会由人工智能而不是银行来管理？如果你的银行不存在于真实的地方，而是存在于几千公里之外的某台大型超级计算机上，那会怎样？这可能有一天会发生，让我们看看它是如何发生的！！

在本文中，我们将探讨人工智能和云计算的含义以及它们目前如何影响和改变金融的未来。

调查可能出现的挑战并探索详细的案例研究，例如摩根大通、高盛和花旗集团。说明人工智能和云计算的复合年增长率分别为16.40%（2024-2029 年）和28.46%（2024-2030 年），将如何创造创新并创造全球金融未来的可能性。

人工智能和云计算概述：

在展望未来之前，让我们先看看人工智能和云计算以及它们与金融的关系。人工智能代表人工智能；简而言之，它的意思是“教计算机自己思考和学习”。人工智能不是只遵循一组固定的指令，而是帮助计算机分析数据、理解模式并根据这些信息做出决策。到 2030 年，人工智能的市场规模有望达到 8267 亿美元，这表明其在金融领域的广泛应用是不可避免的。

另一方面，云计算意味着按需提供计算服务，例如服务器、无限存储、数据库等。它以无与伦比的速度提供服务，收费最低，时间灵活。到 2029 年，云计算的市场潜力将达到 1.44 万亿美元，最终将接管金融世界。

在金融领域，人工智能和云计算相互依存，云计算为人工智能提供了运行的基础设施。此外，人工智能通过提供高级分析和决策支持来升级云计算服务。

揭秘人工智能和云计算对金融的影响

讨论人工智能和云服务对金融的影响以及它们将如何影响未来。通过深入了解预测分析、欺诈检测和算法交易等概念，我们将了解人工智能和云计算将如何为这些技术做出贡献。

个性化金融服务与成本监管

金融个性化意味着提供满足个人客户独特需求和选择的金融服务和产品。数据变得非常庞大，需要高存储容量和成本效益，而有效的服务定制只有通过人工智能模型才能实现。

人工智能：

聊天机器人在人工智能中的作用有助于实现许多金融应用程序和网站的询问和响应过程的自动化，最终减少时间并为组织节省资金。因此，运营成本得以降低。人工智能建立了自己的技术来回答查询、指导客户完成财务流程，并根据用户的历史和模式提供建议性建议。

抄送：

DeFi（去中心化金融）是金融个性化的一个很好的例子。它有助于消除中介机构并利用去中心化网络，确保分布式低成本。此外，云计算有助于存储和处理大量客户数据。个性化金融服务包括数字金融咨询、投资和支出规划、储蓄框架等，从而努力提高客户满意度。

财务流程自主化

人工智能与云计算的结合，通过自主操作重复性任务，彻底改变了传统的财务流程。自动化一直是人工智能的支柱，借助云服务，人工智能旨在实现金融领域的更高成就。

人工智能：

2022 年全球人工智能市场价值为 1365.5 亿美元。机器人流程自动化 (RPA)和线性和逻辑回归等人工智能算法可以经过训练以提供出色的结果，从而减少对人工干预的需求并实现数据输入、交易核对、财务报告和合规文档的自动化。

抄送：

云计算为部署和扩展人工智能自动化解决方案提供了必要的基础设施，使金融机构能够简化运营并降低运营成本。云计算为部署和扩展人工智能机器人解决方案提供并维护先决条件基础设施，使金融机构能够有效、高效地执行任务。

欺诈检测和安全

金融欺诈现象屡见不鲜，例如臭名昭著的世通诈骗案、庞氏骗局等等。自公元前 3000 年左右金融诞生以来，安全问题一直是一个长期存在的问题。随着技术的进步，人们已经采取了许多革命性措施，但随着技术的进步，违规风险也随之增加。

人工智能：

由人工智能驱动的欺诈检测系统可以分析用户财务数据中的模式、异常和不信任行为，以调查潜在的欺诈和案件。“在传统欺诈检测模型失效的情况下，人工智能使欺诈检测更快、更可靠、更高效。”随着威胁检测、漏洞评估和风险管理等应用的出现，人工智能在网络安全中的贡献正在迅速增加。

抄送：

云服务可防止未经授权的访问、网络攻击以及机密和敏感财务数据的存储。此外，云的最新改进使 AI 欺诈检测系统能够更高效、更有价值地运行。

预测分析和决策

在金融领域，预测就是一切。预测哪只股票会涨跌，交易中会亏损或获利多少，或者哪家公司会倒闭。这些都是预测的例子。组织最近将人工智能集成到云服务中以进行这些预测。因此，从历史和实时数据中为他们的客户和客户找到未来趋势。我们将看到这两种技术如何帮助预测分析和决策。

人工智能：

AI 分析客户数据来预测未来行为。各种金融机构都使用 AI 驱动的预测数据库。这些数据库可以实现许多应用，例如投资组合监管、信用风险评估、贷款承保以及根据人口统计和行为进行客户过滤。

抄送：

云服务器存储大量数据，快速访问信息有助于它们更快地做出决策。实时数据分析、按需可扩展性和可访问性加快了决策过程。凭借大量投资，云计算将在未来几年体现这些因素，从而创造更多数据驱动的决策。

塑造未来银行服务和客户体验

无论是人工智能的超级高效系统还是云的无限存储，用户都希望应用程序或程序能够轻松访问且使用起来舒适。服务在塑造金融未来方面发挥着关键作用。云产品和人工智能自动化的协作有助于改善银行服务和客户体验。

人工智能：

金融领域的客户体验包括公司与客户之间的所有互动。人工智能通过其流畅、快速的学习智能极大地改善了客户互动。人工智能部署了聊天机器人、虚拟助手和推荐引擎。人工智能模型完成的自动化和数据提取有助于塑造金融服务的未来。

抄送：

云计算的可扩展性功能有助于为组织和用户部署 AI 生成的解决方案。云计算的惊人速度加速并确保了 AI 算法的安全、一致的云服务，从而提高客户参与度。云可以帮助金融机构培养忠诚度并推动业务成功。

算法交易和风险管理

全球算法交易市场规模预计将从2023 年的 21.9 亿美元增长到 2030 年的 35.6 亿美元。在这样的潜力下，不确定性和威胁的可能性也变得迫在眉睫。因此，统一这些技术可以为算法交易和管理相关风险提供无缝体验。

人工智能：

人工智能算法和模型分析市场数据和交易机会，并评估算法交易的市场情绪。机器学习技术从数据中学习，并高速、频繁地适应不断变化的条件。人工智能通过实时分析、预测建模和情景预测技能帮助加强风险管理。各种风险，如市场、信贷和运营风险，都得到了及时缓解、识别和评估。

抄送：

云计算提供全球基础设施、合规性和安全性。它还简化了复杂的交易算法，使交易和风险管理更加有效和可扩展。金融领域的许多风险，如数据安全、灾难恢复、全球可访问性等，都可以通过云计算来消除，云计算还提供了存储设施，这是风险管理流程的先决条件。

人工智能和云服务对金融的当前影响

摩根大通

许多公司将人工智能金融用于各种应用，包括欺诈检测和风险管理；摩根大通就是其中之一。人工智能和机器学习帮助摩根大通协助员工、加快响应速度并帮助客户。OmniAI是他们的内部创新；它从大量数据中提取见解，并为客户和客户创造数据驱动的价值。首席执行官杰米·戴蒙 (Jamie Dimon) 表示，人工智能将通过将一些员工的工作时间减少三天半来提高员工的生活质量。