人工智能与金融服务的交叉点

INTE R S EC TI O N OFAI&FI N ANC I AL SER VIC E S AI如何为嵌入式金融增压 AUTHORS ArjunVirSinghMichaelEidenMohammadNikkarMichaelBatemanIyadHalabiMuhammadDanial博士 在我们不断发展的数字环境中，人工智能（AI）正在推动多个领域的创新。它 现在已经与嵌入式金融相交，嵌入式金融将金融服务编织到非金融平台中，从而增强用户体验并简化流程。AI有可能充分发挥嵌入式金融功能，提供打击欺诈，策划个性化体验和管理风险的工具。在这个观点中，我们揭示了人工智能和嵌入式金融之间的相互作用，分享当前的应用程序，未来的轨迹，以及面临的各种挑战。 嵌入式金融，将金融服务无缝整合到非金融平台中，标志着金融服务的巨大转变。其变革潜力是不可否认的。到2025年，全球嵌入式金融市场预计将达到3500亿美元。其共生关系 -广场,一个金融服务平台，利用机器学习(ML)承销和向传统银行绕过的小企业提供贷款。 -电子商务平台Shopify嵌入AI 与人工智能的整合是另一种变革力量，正在加速嵌入式金融的发展。虽然人工智能对金融的历史贡献，如算法交易和欺诈检测，仍然是基础，但它有望支持嵌入式金融的发展并解决一些问题它的挑战。 支付服务处理器的能力条纹,提供个性化的解决方案，从而扩大其商家的销售潜力。 -零售巨头亚马逊依靠AI来 剖析数据并策划以销售历史为基础的个性化贷款优惠。 由于生成AI(GenAI)、大型语言模型(LLM)和深度学习的进步，AI正在发展成为嵌入式金融革命的关键。GenAI可以创建针对个人用户的产品。LLM可以更准确地处理客户查询、管理数据和预测市场趋势(见图1)。 这些例子只是表面上的。图2揭示了人工智能在嵌入式金融中的影响力。 AI加速和放大嵌入式金融的潜力不可低估。这种协同作用 不仅仅是有益的；在许多方面，它是不可或缺的。 人工智能已经从促进到实时创造、创新和塑造金融。它对嵌入式金融的深刻影响正在迅速扩大，一些人可能会认为我们才刚刚开始这一旅程。 嵌入式金融的本质是与非金融平台的全面集成，确保用户可以在不中断其主要业务的情况下访问和利用金融服务。AI提升了这一点 已经存在过多的应用程序，这些应用程序可能会预测AI推动嵌入式金融更广泛采用的能力： 功能；其先进的个性化功能在用户需求变得明显之前就可以识别用户需求。 嵌入财务：AI之前和之后 例如，通过数据分析，AI可以立即向在线购买高端电子产品的用户提供特定的金融产品，如分期付款计划或短期贷款。 嵌入式金融可以通过与人工智能的结合来大大加速其增长， 金融世界围绕着信任。虽然传统金融机构几十年来建立了这种信任，但嵌入式金融解决方案没有这么充裕的时间。这就是AI脱颖而出的地方。其预测分析和欺诈检测功能可验证金融交易是否安全、透明且符合用户的最佳利益。提供金融服务的电子商务平台将更快地获得信任，如果其人工智能支持的系统表现出透明度，最大限度地减少错误，并抢先解决用户的担忧。 广泛的应用程序促进了其采用并加深了用户体验的亲密感。三个广泛的应用程序类别脱颖而出： 1.更顺畅的客户旅程。人工智能可以超越处理，为客户扩大价值主张。它为应用程序带来了敏捷性，加快了承保速度，并完善了信用评估，最终实现了更快，更准确的决策。这种简化的体验增强了客户满意度并培养了忠诚度。由人工智能支持的聊天机器人增强，客户支持变得更加流畅，查询得到及时解决，对人为干预的依赖减少，创造高效的客户体验。 此外，人工智能的可扩展性，尤其是随着LLM和GenAI等技术的进步，意味着它可以随着嵌入式金融的发展和多样化而同步适应。它可以处理更大的数据集，与其他系统交互，处理日益复杂的用户查询，并满足不同的金融需求，而无需额外的资源。 2.改进风险管理。人工智能提高了风险评估的准确性，重新定义了金融包容性，使那些以前被传统金融系统边缘化的人可以获得服务-无论是由于人口统计学、非常规信用记录还是感知风险。意识到这些细分市场中未开发的潜力将转化为大量的收入机会。AI还可以在侧面增强投资组合管理和优化。供应商和客户。 表1显示了一些用例，并说明了通过AI实现的改进。我们seethetrendofsuperchargingembeddedfinancewithAIcontinuedasnewandmoreinnovativeusecasesemerginginthefuture(seeFigure3).WeexpecteddevelopmentinallfourcategoriesshowninFigure3,whichmayinclude: -生物特征认证(客户 旅程)。对安全的承诺至关重要，因为金融机构基本上将客户外包 3.更快、更准确的欺诈检测。人工智能可以剖析大量数据集以发现异常。对交易数据的持续审查，再加上行为分析，可以增强系统对欺诈的能力。鉴于客户获取的控制权通常取决于嵌入实体，因此这一层警惕层对于减轻提供商侧的风险至关重要。 acquissiontoembedders.Advancedbiometricauthentication,poweredbyAI,standsattheforeadoftheshifttowarduseracquisitionthroughtheembedders.Thisapproach,whichincorbesfacing,principle,voice,and 虹膜识别，承诺为所有金融交易提供更高的安全性。 -财富科技中的情绪分析(风险管理)。AI驱动的情绪分析 -监管合规和区块链（风险管理）。AI通过法规进行解析 利用自然语言处理（NLP）从社交媒体和新闻中提取观点和情感，为市场趋势和投资提供预测优势策略。再加上制定摘要和报告的LLM，这项技术将彻底改变财富技术部门，无论是在嵌入式金融领域还是在嵌入式金融领域之外。 明确需求，确保遵守，突出差异。区块链交易的增加需要审查，人工智能可以完成。它检测模式和异常的能力在打击欺诈中起着关键作用。 -语音激活交易(欺诈 detection).音频处理和LLM的集成改变了我们与财务互动的方式。随着音频激活的交易成为现实，AI可以采用语音生物识别技术来认证和安全地验证用户。 -定制的财务建议 （个性化）。机器人顾问和财务顾问的传统范式有望发生重大转变。人工智能可以根据个人的独特情况定制财务建议，包括行为，风险承受能力，收入，和消费习惯。这超越了传统投资组合方法的局限性。 -动态风险管理和行为 分析(风险管理)。实时风险管理至关重要。通过处理大量市场数据，人工智能可以即时评估和抵消风险敞口，并针对新出现的威胁及时发出警报。与此同时，人工智能的行为分析功能通过识别典型用户模式中的任何偏差来增强安全性和用户体验。 -自动收债(风险 管理)。AI使容易出错，以人为主导的债务收集有组织且高效。它使用NLP与债务人进行沟通并策划可行的付款计划。 -财务规划的高级预测(个性化)。作为家庭 -自动化客户服务。LLM驱动的聊天机器人可以提供更有洞察力的， 随着成本的飙升，高级预测成为财务规划的灯塔。人工智能通过提供可行的建议，为收入、支出和储蓄提供复杂的预测。人工智能专注于个人财务管理，为用户做好财务准备。 LLM不仅仅是促进交易:他们提供实时帮助,预测用户需求,并建议替代付款方式。 -个性化的财务建议。 个性化是现代消费者互动的核心。LLM能够处理大量数据并生成类似人类的语言，可以提供感觉真正定制的财务建议。这些模型可以筛选购买历史和偏好，以帮助用户自信地浏览产品和服务。LLM支持嵌入式贷款，深入了解最佳还款策略，并教育用户主动贷款管理，为他们提供透明、可管理的体验。 这些进步为金融部门描绘了一幅充满希望的图景，确保服务更高效、更安全，并深度适应个人需求。 A D D I N G LLM s I S N O TJU S T A N I N C R EMEN TA LS T E P，I T 'S A L E A P I NT O A F U T U R E -法规遵从性。LLM可以进一步 完善这项任务，简化监管流程，并具备理解详细文件的能力。虽然最终决策总是会涉及到人的自由裁量权，但LLM可以使流程更快、更稳健。在嵌入式保险中，通常涉及许多保单细节，LLM，特别是与知识图结合时，可以指导用户通过复杂的条款，帮助他们理解保险细节。 嵌入金融的LLM维度 发卡平台Marqeta利用OpeAI的LLM加快了嵌入式金融应用程序的推出。结果，MarqetaDocsAI聊天机器人，是一个GeAI工具，允许客户快速浏览网站。客户可以提出问题并收集信息，并获得有关平台产品的更多知识。该工具还解决了嵌入不同类别的支付服务的过程。Marqeta是嵌入式金融的一个很好的例子。和AI开始合并和利用LLM。 很明显，添加LLM不仅仅是一个渐进的步骤。这是对未来的飞跃，在未来，金融不仅仅是数字，而是提供周到，个性化的用户体验。随着嵌入式金融的继续提升，利用LLM的功能可能是它的下一个大机会。 我们对AI变革性影响的探索包括另一个不断发展的维度：GPT-4等LLM。这些模型通过其先进的语言生成和理解能力，带来了极大提升嵌入式金融的潜力。成熟的公司，特别是那些专注于嵌入式金融的公司，可以通过在其运营结构中添加GeAI功能来获得竞争优势，包括：。 挑战与道德考量 -监管、合规和法律风险。从模拟到数字的过渡带来了监管挑战。这一趋势 指向数据存储和共享的本地化方法，这很难调和withtheglobalnatureoftheInternet.Theemergenceoflocalprivacyregimentsposestheriskofincreasedfraudasanunintendedconsequence.Whateless,standardslike支付卡行业数据安全标准(PCIDSS)增加了运营负担。 当我们继续我们的旅程时，至关重要的是应对突破性创新不可避免的挑战和担忧。尽管有好处，但消费者和提供商仍需要考虑一些实际因素： -信任和透明度。Thenature 嵌入式金融整合到非金融平台面临着怀疑，并加剧了对数据隐私和安全的担忧。此外，欺诈已经成为一个普遍的主题，使信任更加关键。在数字经济中，正如最近人工智能支持欺诈的激增所强调的那样，企业有责任维护这种信任。 -操作风险。运营挑战 随着人工智能工具的推出，实时支付加剧了 这种情况 创造了一个有利于欺诈的环境。数据安全性的不断发展要求企业进行调整，但如果没有明确的行业标准，路径仍然模棱两可。 -AI时代的数据安全。AI可以 加强网络安全，但其处理大量数据流的权力灌输忧虑。金融平台需要阐明其保护措施，尤其是考虑到预测的激增支付欺诈损失，预计到2027年将超过400亿美元。 -模型风险，包括幻觉。 人工智能，尤其是深度学习模型，可能会产 生意外输出或“幻觉”。财务决策容易带来严重的风险，因为错误的预测会导致重大影响。 -“黑匣子”的困境。AI决策 如果这些决策缺乏透明度，可能会危及信任；公平性和潜在偏见是重大问题，特别是在涉及财务决策时。 -声誉风险。未能管理 以上可能会损害公司的形象，尤其是在敏感的财务领域。由AI漏洞引起的重大欺诈事件可能会侵蚀客户的信任并影响公司的地位。 -解决算法偏差。AI中的偏差反映了 societalissues;embeddedfinance’smissiontodemocracyaccessisdecidedifbiasespersisted.EffortslikeexplainableAI(XAI)canoffertransparency. 当我们反思AI的承诺时，很明显，前进的道路将需要在创新与道德，效率与透明度以及能力与责任之间