在AI战略的定义和部署中，金融服务企业面临挑战。
AI解决方案可为客户服务、网络安全、新客户获取和监管合规等几乎所有职能提供技术支持，为金融服务企业的盈收和利润做出贡献。
不论是高管还是数据科学家，每位参与此项调研的人都向NVIDIA确认了投资的规模、盈利能力最强的用例，以及2021年和未来面临的最大挑战。
以下是NVIDIA近期对全球200多名金融服务行业人员调研的的结果。为了更加全面地了解金融服务机构如何使用AI以及AI的发展方向，此项调研包含了一系列AI相关的问题，包括部署模式、基础设施支出、重要用例和最大挑战。受访者包括来自金融科技公司、投资公司和零售银行的高管、经理、开发者和IT架构师。
把握金融服务行业的AI发展趋势
此次调研的结果表明了两个相似的结论：AI为金融服务带来竞争优势，以及银行计划大力投资AI基础设施并挖掘其全部潜力。
调研数据显示，在AI最佳部署以及商业决策者和技术实现者所面临的具体挑战方面，该行业中的各类参与者和各子行业之间存在细微的差异
通过AI服务提高收入、降低成本
受访者普遍认同企业AI的价值，83%的受访者表示“AI对我所在公司未来的成功十分重要”。
调研结果显示了金融服务企业如何看待AI推动发展机遇。超过一半的受访者表示AI将使其公司的年收入增加10%以上。相比之下，只有12%的受访者认为AI对他们的收入增长没有影响（不包括表示“不知道”的受访者）。
使用AI还能为金融服务机构节约成本，从而提高盈利。例如银行、保险公司和资产管理公司通过对话式AI、机器人流程自动化、光符识别以及其他机器学习和深度学习应用技术大幅提高日常运营效率。
这些AI服务能够自动处理保险理赔、通过自动语音识别增强呼叫中心电话专员的呼叫转录能力，并执行其他人工密集型服务，从而节省时间并减少支出。
为客户带来AI优势
参与此次调研的受访者表示，AI对其公司影响最大的三个领域分别是：生成更精确的模型（42%）、带来竞争优势（41%）和创造新产品（34%）。
通过运用AI创建更精确的模型，将对银行及其客户大有裨益。尤其是在防范欺诈和实现投资回报最大化方面。这些优势可以转化为竞争优势，增加企业的市场份额，同时提高股东所持股份的价值。使用AI开发的新产品可通过个性化订制实现交叉销售，提高客户维系率。
AI目标实现过程中所面临的挑战
虽然将AI融入金融服务行业的益处毋庸置疑，但对银行、保险公司和资产管理公司来说，从AI模型研究到实现企业规模生产的过程中，仍存在许多潜在的陷阱和挑战。
关于企业AI目标实现过程中的最大挑战，受访者表示前三大挑战分别是：数据科学家太少（38%）、技术基础设施不足（35%）和缺乏数据（35%）。
高管们试图通过在企业中部署AI来克服这些挑战。60%的高管表示，他们未来会将重心放在发掘AI的更多用例。超过一半的高管认为，其所在的企业还计划雇用更多的AI专家来填补数据科学家缺口。
在通过全新AI框架和平台实现更智能的银行业务背景下，这些发现值得进一步探索。
金融服务行业的热门AI用例
来自金融科技公司和投资公司的受访者表示，从客户投资回报最大化的角度来讲，他们所在的企业目前投资的首选AI用例是投资组合优化和算法交易。
来自商业银行和零售银行的受访者则表示，他们所在的企业主要投资于通过AI检测支付、交易和反洗钱欺诈。该调研结果反映出他们主要关注保护客户的敏感财务数据。
企业级AI助力未来的银行业务
有了这些AI金融服务的顶级用例，以及多至上百个可供银行、保险公司和资产管理公司使用的用例，金融行业自然希望增加对AI的投资。在此项调研中，62%的受访者（不包括表示“不知道”的受访者）表示他们所在的企业应该增加在AI应用上的投入。
金融服务行业专业人士不仅看到了AI的潜力，而且还愿意投入更多的资金来履行其承诺。那些认为AI可以带来竞争优势、创造新产品、大幅增加收入，并通过降低成本来提高盈利的企业正在努力挖掘AI潜力。
随着新用例的发现和AI在企业中的日益普及，高管和IT领导者所面临的下一个挑战将是通过创建企业级AI平台，为公司提供各AI团队所需的生产力、可扩展性和投资回报。
为各种用例建立模型的数据科学家并非“手无寸铁”——他们可以使用NVIDIA GPU优化软件中心NGC中的容器，包括用于自动语音识别和用于呼叫中心转录的语音-文本转换功能的NVIDIA Riva，以及用于推荐系统应用框架的NVIDIA Merlin。
要详细了解未来金融业的 AI 状况，请下载调查报告以查看更深入的结果。
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