AI和机器学习改变着金融行业：增加收入，提升安全性和改善市场效率。
Summary:
人工智能（AI）和机器学习（ML）在金融领域的应用越来越广泛，超过75%的金融公司正在应用ML来优化其运营。Nvidia的一项研究显示，91%的金融公司正在利用AI来推动业务结果，从而获得准确的预测模型。AI和ML的使用提高了公司的收入并降低了成本。AI被用于开发交易模型，准确分析区块链数据，评估借款人的信用价值。它还增强了区块链系统的安全性，改善了加密货币市场的流动性。由AI驱动的情感分析帮助公司实时了解客户情绪。AI和区块链的结合有潜力重塑全球金融行业。
人工智能（AI）及其子领域如机器学习（ML）在金融领域的影响日益显著，随着其不断演进和变得更加复杂。英伟达最近的一份报告显示，超过75%的金融行业公司正在利用机器学习来优化内部运营。该研究还强调，91%的金融公司正在利用人工智能来推动关键业务结果，从而实现更准确的预测模型。事实上，超过30%的受访者报告称，由于使用人工智能和机器学习，其年收入增长超过10%，而超过25%的受访者表示年工作成本减少超过10%。人工智能在金融领域的影响可与上世纪80年代在华尔街引入计算机驱动的交易模型相媲美。The Blockchain Today的创始人和分析师Jeroen Van Lange解释说，人工智能正在被应用于开发机器学习交易模型，检测交易异常，并以极高的准确性分析复杂的区块链数据。基于机器学习的工具还被用于通过分析各种数据来源来评估借款人的信用价值。加密货币交易所提供的实时数据可以被机器学习算法分析，以预测短期价格波动。此外，这些模型可以比人类更快地处理衍生品交易所的数据，如持仓量和融资利率，从而使交易者能够做出明智的投资决策。人工智能和机器学习的引入还增强了区块链系统的安全能力。基于人工智能的平台可以提供实时威胁信息和有针对性的见解，帮助检测和防止攻击和诈骗。数据流动性的重要性是加密货币市场面临的另一个挑战。FluidAI的首席执行官兼联合创始人Ahmed Ismail强调了提高市场效率的高质量流动性聚合器的需求。这些聚合器使用人工智能，包括FluidAI，实时预测数字资产订单簿价格，为交易对提供更深层次的流动性。由人工智能驱动的情感分析在理解加密货币等各行各业的客户情感方面也发挥着关键作用。由人工智能驱动的情绪分析工具可以理解陈述的语气，使公司能够个性化其营销努力并获得竞争优势。这些工具可扩展并适合处理大量的反馈数据，使公司能够做出明智的决策，以提高客户满意度。人工智能和区块链技术的结合被认为具有重塑全球金融业的潜力。分布式账本技术提供了不可变的数据存储，具有透明度和可追溯性，而人工智能可以处理大量的区块链数据，提供智能见解和准确的预测模型。这些技术的整合使市场参与者能够做出明智的决策并维持健康的市场指标。建议主要金融机构探索自然语言处理、深度学习和边缘计算等技术的应用，以保持在竞争对手之前。虽然人工智能并非万能的解决方案，但它可以作为增强生产力和为投资者带来更好回报的有价值的助手。
Published At
8/31/2023 1:01:00 PM
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