AI 和 ML 如何改变银行和资本市场

博客 AI和ML如何改变银行和资本市场。 RichMcKay 人工智能(AI)和机器学习(ML)已经在帮助改变银行和资本市场行业。未来还有很大的机会-86%的金融服务人工智能采用者表示，这项技术对他们的成功至关重要。了解银行业领导者如何使用人工智能和机器学习，并为接下来的事情做好准备。 银行业长期以来一直依赖技术，但人工智能（AI），机器学习（ML）和自动化的创新正在以变革性的方式重塑该行业。商业领袖知道，AI和ML不再是未来的技术，而是我们日常生活中的既定存在。 在工作日“AIIQ：对企业人工智能的见解”报告显示，高达86%的金融服务受访者认为利用人工智能和机器学习 是保持业务竞争力的必要条件，三分之二的人说AI和ML已经提高了生产力和运营效率。 创造财务可持续性，标准化流程，自动化重复性任务，使员工能够专注于高价值的活动。 虽然银行业受访者了解AI和ML的重要性和紧迫性-73%的 决策者已调查面临增加AI和ML的采用率或投资的压力-在快速变化的环境中，仍有重大障碍需要克服。 一个新的信息图表来自工作日和IDC揭示了其中的一些障碍。银行领导者确定了他们组织在管理他们的 过去18个月的系统、流程和功能“： •48%的受访者选择需要提升技能、重新技能和交叉技能，以维护传统知识、适应现代IT系统并满足不断变化的客户需求。 •45%的受访者选择提高数据质量和可用性，同时减少非增值任务 ，以利用数据作为宝贵的组织资产。 •44%的受访者选择简化IT流程，以提高组织敏捷性并满足对可操作数据和见解不断增长的需求。 所有这三个挑战都可以通过AI和ML来解决。随着连接性，自动化和新技术的提高，周围发生了巨大的变化 人工智能可以帮助人力资源(HR)团队识别和解决技能差距，帮助他们的组织建立一支为下一步做好准备的劳动力队伍。 对于银行而言，由于该行业的数据密集型性质，AI功能尤其重要。在其核心，AI增强了我们利用日常业务活动中产生的大量数据的能力。 使我们能够识别模式并做出预测。它可以通过自动化日常任务和简化IT流程来推动价值创造，从而使人们能够专注于更关键的工作。 Cushman&Wakefield副总裁兼金融系统主管AlejandroBarcena说：“未来是无止境的。”最近的播客对话。"Butto 对我来说，关键是我们如何能够将我们拥有的所有数据转变为有意义的商业机会，为我们的客户增加更多价值，并影响我们员工的生活。“ 但是，如果银行对组织范围内的数据的及时性和可靠性不满意，他们将用于AI和ML，或者不相信AI将在道德上使用， 透明地，负责任地，那么他们可能无法获得AI的全部好处。 银行和资本市场的领导者可能会想知道如何以及从哪里开始。在本文中，我们分享了AI和ML的实际应用，以及其他人如何利用这些技术取得成功，这些技术有助于推动其组织的目标。 “ 银行目前对自己的行业持乐观态度 ：全球64.4%的银行业领导者认为 ，银行业和 资本市场正在以中等到显著的增长增长。 银行业金融的AI。 AI和ML已经在改变财务职能 在整个银行业，并帮助提供更好的员工体验，改善运营 效率，并提供更快见解数据驱动的决策。为了实现财务现代化，团队需要消除手动的重复性任务，以腾出时间进行战略工作。 “应用AI和ML对金融的未来同样重要，”他说SayanChakraborty,Workday产品和技术的联合总裁和领导者 “财务团队可以通过将过去需要几个月或几周的时间减少到仅仅几个小时或几分钟来获得管理风险和消除低效的帮助。” 在Workday和IDC最近的企业软件调查，全球银行业领导者选择了他们正在使用或考虑在其组织中使用的顶级AI和ML功能。 •36%的自动化(自动跳过审批、自调节账户) •29%的异常检测(日记帐分录、费用报告、计划、异常报告) •33%推荐（客户支付匹配、支出类别推荐、供应商发票自动化、智能需求预测） 有趣的是，只有1.6%的人没有考虑这些选择，这表明人工智能和机器学习真正需要帮助。 传统上，日常财务功能-从检测异常到识别欺诈再到预测结果-都是手动完成的。现在，随着财务部门对有效工作和提供战略洞察力的期望越来越高，组织必须采用AI技术，提供更高的自动化，完整性和完整性。 准确性、场景规划和数据驱动的预测。 会计部门的一大需求是通过异常检测来减少不正确的数字或不准确之处 ，这对于数据、发票和报告的数量来说是具有挑战性的。 这通过ML是期刊见解。ML帮助表面控制者的错误日志行-大大减少了财务团队关闭账簿所花费的时间和开销。 IMCFinancialMarkets的企业资源计划业务分析师说：“工作日的日记见解对于我们的最终用户来说，在月底勾选他们的列表意味着少了一件事。他们可以纠正问题，并可以在整个月内解决问题。这使它成为一个连续的过程。” 日志洞察使用机器学习来检测会计分录中的异常，方法是将它们与类似交易的其他分录进行比较。由于条目是实时标记的，因此用户可以在连续的过程中纠正潜在的对账问题并在整个月中进行修复，从而避免了月末的瓶颈。这使会计团队能够将更多时间花在分析上，并处理更多的战略计划。 对于财务规划和分析（FP＆A），准确的预测至关重要。借助ML ，FP＆A团队可以利用历史数据进一步推动预测性需求预测。借助实时分析，AI可以帮助整合其他数据集以推动更大 这打开了一种新计划的大门，这种计划不断从数据中学习并适应不断变化的世界。 这项投资可以帮助银行和资本市场高管管理复杂情景规划同时允许更多的时间进行战略分析。它还可以让他们轻松地跟踪各种子分类帐的细节-使用传统系统时几乎不可能的过程-以快速分析关键指标并创建更细致入微的风险分析。 “这是关于拥有一个平台，让你有能力做出反应，敏捷，对所有人都有弹性 这些行业的变化，“说VirenPatel,工作日金融服务战略行业顾问。 “ 应用人工智能和机器学习对未来的财务同样重要 。财务团队可以通过将过去需要几个月或几周的时间减少到几小时或几分钟来帮助管理风险和消除低效。 SayanChakraborty 联合总裁，工作日 银行业人力资源的AI。 许多金融机构仍然面临着顶级人才的激烈竞争。仅有有吸引力的薪酬方案不足以确保银行所需的高度敏捷的劳动力。金融机构还必须认真审视他们的公司文化和 员工体验。建立和维护一支表现最佳、面向未来的员工队伍需要培养和庆祝金融专业人士谁是战略思想家和终身学习者。 人工智能和机器学习通过提供洞察和预测来识别技能并使其与工作保持一致，从而将员工数据转化为战略优势。数据、技术和自动化的结合可以帮助财务领导者更有效地分配资源，提高生产力，并更好地利用他们的人才。 整个行业都在寻找拥有强大数据分析和技术印章的工人，以帮助他们预测和应对变化。实际上，根据一项研究，98％的金融服务组织将技术熟练程度或适应新技术的能力列为他们在未来五年需要发展的顶级技能。工作日和普华永道行业视角。 为了保持竞争力并满足其劳动力需求，金融机构必须通过强化技能来增加外部招聘。“银行必须通过利用技能邻接来扩大人才库，并积极帮助员工快速发展新技能，”解释说AurelieL'Hostis,Forrester的高级分析师. 这就是AI和ML发挥作用的地方-使组织能够减少对传统学位的关注 ，而线性职业发展则采用更多的基于技能的方法。 人工智能和机器学习通过提供洞察和预测来识别技能并使其与工作保持一致，从而将员工数据转化为战略优势。数据、技术和自动化的结合可以帮助财务领导者更有效地分配资源，提高生产力，并更好地利用他们的人才。 工作日技能云是使用神经概率语言模型构建的，用于映射超过20万种技能之间的关系。在此基础上，我们将额外的搜索、报告、测量和匹配功能结合在一起。这使我们能够将技能与人以及他们与工作，机会，项目等的关系联系起来。将工作日技能云视为其他与技能相关的功能可以从中产生的飞轮。 随着人类和人工智能在银行业的合作越来越紧密，公司将能够重塑他们的运作方式，变得更加高效、流畅和自适应。关键是确保人工智能和机器学习以人为中心，增强人而不是取代他们。 “ 高达86％的金融服务受访者同意 利用AI和ML是保持其业务竞争力的必要条件 。 AI和ML：银行业工作的未来。 银行现在对他们的行业持乐观态度： 全球64.4%的银行业领导者认为，银行业和资本市场在 适度到显著的增长。许多人都专注于为长期成功奠定基础。在同一份调查中，技术、客户满意度和创新是改进的首要任务 或在银行业竞争，甚至领先于盈利能力和市场份额。 根据德勤最近对IT和业务线高管的调查，86％的金融服务人工智能采用者表示，人工智能将对未来两年的业务成功非常或至关重要。 展望未来，银行业领导者必须更深入地将AI和ML与业务价值和增长联系起来，同时保持信任，透明度和责任感。除其他外，这将涉及通过变更管理和提高技能，更新遗留系统以及提高数据的质量和可访问性来准备员工队伍 。 +1-925-951-9000+1-877-WORKDAY(+1-877-967-5329)传真：+1-925-951-9001workday.com ©2023Workday,Inc.保留所有权利。WORKDAY和Workday徽标是Workday,Inc.在美国和其他地方注册的商标。所有其他品牌和产品名称是其各自持有人的商标。 20230911-ai-ml-in-banking-资本-市场-博客-to-pdf-enus