如果了解金融行业的增长战略，可以了解人工智能如何将传统业务转变为卓越的企业。
　　
　　人工智能正在成为金融行业、增加收入和实现业务目标的关键因素。通过提供基于价值的业务战略，改善的客户体验，增加收入和降低成本，人工智能将自身定位为实现业务成功的重要技术进步。最高管理层现在正在查看人工智能，以评估通过高级分析，并部署以实现预期结果的业务领域。
　　
　　从文书工作到互联网的商业利益技术的自然演变现在迅速转向人工智能，金融行业也不例外。金融部门涉及的大量数据使该技术成为商业利益的主要资源。模式建立和识别的过程是一个关键优势，已经引起人们越来越多地关注该技术的分析能力。尽管人工智能为金融业带来了无数的好处，但在信任、偏见和法规遵从方面也存在一些问题，因此将技术视为协助人类努力而非取代人类参与的手段是谨慎的。
　　
　　人工智能分类
　　
　　人工智能可以分为两大类：狭义人工智能和增强人工智能。
　　
　　狭窄的人工智能
　　
　　这种类型的人工智能是一种专门的技术形式，可以查看特定的业务领域并履行特定职责。该过程是高度专业化的，并且该技术的部署仅提供那些特定的解决方案。分配给AI的任务很窄，它们只遵循其设定的协议。缩小人工智能的一个例子是苹果公司的Siri”。这种智能技术旨在从互联网收集信息，并与人类进行有意义的对话。然而，该技术的方法非常具体和狭窄，其中它仅用于满足其系统的特定需求。任何超越提供整体解决方案的请求都无法实现。
　　
　　增强人工智能
　　
　　顾名思义，这个版本的人工智能本质上更具整体性，具有更广泛的范围，能够提供全面且有意义的解决方案。它的功能和功能更具包容性和更高的标准。它旨在通过从各个领域收集信息来提供超出特定领域的分析，从而提供整体解决方案。强大的人工智能是人类思维的紧密复制，能够以无差错的方式进行分析。
　　
　　通过使用聊天机器人、个人助理、机器学习和认知计算，人工智能可以在金融行业的以下部门中特别受益：
　　
　　•股票交易
　　
　　•监管情报
　　
　　•财务规划服务
　　
　　•银行
　　
　　•会计
　　
　　•贷款和贷款管理
　　
　　•金融安全
　　
　　•客户服务
　　
　　•销售和金融产品
　　
　　•对冲基金
　　
　　人工智能股票交易
　　
　　有一段时间，股票交易是一种人工业务，没有使用计算机。多年来，贸易业务通过计算机化发展，现在正在通过人工智能进行革命。
　　
　　人工智能面临的挑战
　　
　　凭借缺乏创新能力的标准技术，股票交易行业一直面临着以下挑战：
　　
　　•缺乏对模式的识别：人类的参与使得模式识别成为一种相当不合标准的现象。这通常在特殊情况下完成，即使这样也容易出现错误。无利可图的交易很少被检查和识别。
　　
　　•运营交易的依赖性：不幸的是，运营交易对人类执行的依赖限制了及时的运营，有时会导致大笔资金的损失。股票交易者的可用性是阻碍快速交易的另一个因素。
　　
　　•基本分析的难度：由于需要分析大量数据，人们通常会以零星和低效的方式进行基本分析，以确定市场的优势和劣势。这导致了市场误解和高度情绪化。
　　
　　提供解决方案人工智能　　

        随着市场以轻快的速度和巨大的计算量转移，毫无疑问，人工智能在这一领域具有无限的即兴创作潜力。正如人们所知，这项技术创新旨在改变股票交易。
　　
　　•通过机器学习进行模式识别（ML）：机器学习是人工智能的一种工具，可以创建全新的系统，快速发现模式，并通过其财务应用程序提供即兴创作的建议。这还包括识别无利可图的交易。
　　
　　•通过人工智能实现运营绩效：人工智能技术的部署可以完全控制运营交易，无需人工干预。这消除了人为执行造成的依赖性和延迟。
　　
　　•预测分析能力：人工智能技术可以进一步预测模式并提供相同的建议。这是通过社交媒体和其他在线平台的自动化和广泛研究来完成的，这些平台经过累积分析以评估市场情绪和趋势。然后，这些自动化研究工具可以预测可能的市场变动。

    编辑：Harris