人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度神经网络(DNN)正在颠覆金融行业的业务，挑战传统价值。
可以肯定的是，人工智能正在通过无数不同的应用悄悄地影响着世界。人工智能技术已经为许多日常活动提供了动力，从开车送我们上班到自动调节恒温器，而且往往是在我们不知情的情况下。根据数据，40%的主要企业将在2020年实施人工智能解决方案，超过一半的企业将在2020年将现有的人工智能解决方案增加一倍。
dForce宣布恢复USX铸造及存款服务:3月15日消息，据官方消息，dForce 宣布恢复通过 LSR 铸造 USX 的服务，用户已可将 USX 存入 dForce Lending。[2023/3/15 13:06:19]
在一些工业人工智能中，机器学习和深度神经网络则有着更多的应用。其中之一就是金融行业，在这个行业中，新技术已经在颠覆商业，挑战着传统价值观。
风险管理
人工智能在风险管理中发挥着至关重要的作用，而在金融世界中，时间就是金钱。对于风险案例来说，算法可以用来分析案例历史并识别出任何潜在的问题。这包括使用机器学习来创建精确的模型，使金融专家能够跟踪特定的趋势并注意到可能的风险。这些模型还可以用来确保获得更可靠的信息，以供将来的模型使用。
金融科技公司Valor涵盖数字资产的ETP产品获批在欧盟募资:金色财经报道，金融科技公司 Valor 涵盖数字资产的ETP产品招股说明书已获得了瑞典金融监管机构 SFSA 的批准，可以在欧盟地区募资。此外，Valor 还公开披露该公司的财务信息，数据显示截至 2022 年 12 月其总资产规模 (AUM)为 7780 万美元，净销售额增至 3.406 亿美元。Valour 现有数字资产 ETP 产品包括 Valour Uniswap（UNI）、Cardano（ADA）、Polkadot（DOT）、Solana（SOL）、Avalanche（AVAX）、Cosmos（ATOM）、Binance（BNB）、Enjin（ENJ）、Valour 比特币碳中和 ETP 和 Valour Digital Asset Basket 10（VDAB10）。（benzinga）[2023/1/10 11:04:32]
在风险管理中使用ML意味着可以在较短的时间内对大量数据进行强大的处理。结构化和非结构化的数据也可以通过认知计算来进行管理。否则，所有这些都意味着人类团队要花很长时间的工作。
LongHash Ventures推出第二只价值1亿美元的基金以支持Web3基础设施:金色财经报道，LongHash Ventures的首席执行官Emma Cui表示，他已经推出了第二只基金，价值1亿美元。LongHash Ventures是一家专注于Web3的投资公司和加速器。[2022/8/11 12:16:54]
欺诈预防
近年来，随着数字客户交易的大幅增长，需要使用可靠的欺诈检测模型来保护敏感数据。人工智能可以用来加强其基于规则的模型，并协助人类分析师。这反过来也可以提高效率和准确性，并降低成本。
Hector Network与多特蒙德足球俱乐部达成合作:金色财经消息，近日，Hector Network宣布与德甲球队BVB（多特蒙德足球俱乐部）达成合作。据介绍，BVB成立于1909年，在德国国内拥有超过1000万名球迷，此外，还在全球范围内拥有快速增长的球迷群体。（AMBCrypto）[2022/8/7 12:07:38]
人工智能也可以用来回顾消费历史和消费行为，这样它就可以突出不正常的情况，比如一张卡在短时间内在不同的全球地点被使用的情况。人工智能还能够从人类的纠正中学习，并基于应该强调的内容来应用决策。
欺诈管理的所有用例对AI算法都有不同的要求，而且每个用例对它们的使用也都略有不同。事务监视需要更快的响应时间、错误率和精度，还有培训数据的可用性和质量。
个性化银行
在银行业，由人工智能驱动的智能聊天机器人能够为客户提供全面的解决方案，并减少呼叫中心的工作量。语音控制的虚拟助手也越来越受欢迎，并具有自学功能。它们能够检查余额、账户活动并安排付款，而且它们的功能每天都在增加。
许多银行现在都有提供个性化理财建议和帮助实现理财目标的应用程序。这些人工智能驱动的系统可以记录收入、日常支出和支出行为，然后提供财务计划和建议。手机银行应用程序还可以提醒用户支付账单，竞争交易，以及更方便地与银行进行互动。
量化交易
量化、算法或高频交易，以及数据驱动的投资，最近一直在全球股市扩张。投资公司正在依靠计算和数据科学来准确预测市场的未来模式。
人工智能的优势在于能够从过去的数据中观察模式，并预测它们在未来是否可能重演。当数据中出现某些异常时，比如金融危机，人工智能就可以研究数据并发现可能的触发因素，然后为未来做好准备。人工智能还能够为特定的投资者个性化投资，帮助他们做出决策。
信贷决策
在许多领域，人工智能正在被有效地用于更好地为决策过程提供信息。其中一个领域就是信贷，AI可以以较低的成本快速提供对潜在借款人的准确评估。与传统的信用评分系统相比，人工智能的信用评分可能要复杂得多。它们可以帮助确定哪些申请者更有可能违约，以及哪些申请者没有任何可靠的信用记录。
由人工智能驱动的模型还具有客观和无偏见的优势，这可能是人类进行决策的一个因素。对很多人来说，拥有良好的信用是至关重要的，无论是购买大宗商品、找工作还是租房。
由人工智能驱动的系统可以变得更快、更高效、更可靠。这些技术在金融领域得到了越来越多的应用，也更广泛地被金融公司所采用了。那些接受采纳这些技术可能带来的风险的人，往往会得到精简和更有生产力的操作的回报。人工智能对金融世界有着巨大的潜力，商业领袖们需要用正确的数据来做出最明智的决定。
来源：金色财经
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