如何利用人工智能和机器学习推动金融行业变革
背景与现状
金融行业长期以来依赖技术创新，而近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）正引发该行业的重大变革。根据2023年Workday的一项研究，86%的全球金融服务业务领导者认为利用AI和ML是保持竞争力的必要条件。
AI与ML在金融服务中的应用
AI和ML已在金融服务领域广泛应用，如欺诈检测、呼叫中心、风险管理模型及客户接触点。现在，这些技术有望嵌入到运营、财务和人力资源管理（HCM）角色中，从而创造前所未有的效率。
挑战与机遇
随着银行变得更加复杂，监管环境变化、数字资产增加以及金融科技竞争加剧，金融机构面临着如何有效整合AI和ML的挑战。这些挑战包括成本问题、数据质量担忧以及缺乏相关技能的人才。
数据的重要性
数据是金融机构一切的基础，从收入预测和股票价格预测到风险监控和客户体验。然而，77%的高级决策者担心其组织的数据不及时或不可靠，无法用于AI和ML。确保数据的及时性和可靠性对于创新至关重要。
数据处理与分析
许多金融机构依赖于孤立的遗留企业资源计划（ERP）系统，这导致他们缺乏支持大规模数据处理和实时分析的能力。在充满不确定性的商业环境中，这种数据限制尤为难以忽视。为了主动管理风险并支持更广泛的规划、预测和绩效管理，银行需要一个统一的系统。然而，升级系统带来的新成本和新的工作技能需求也是一大挑战。
培训与发展
72%的决策者认为他们的组织缺乏实施AI和ML所需的技术技能。因此，组织需要提升和重新培训员工，以维持传统知识、适应现代IT系统，并应对不断变化的客户需求。
构建未来型企业
为了充分发挥AI和ML在金融领域的潜力，组织需要构建强大的技术和技能基础。通过采用现代云平台并整合AI和ML，组织可以创建数据驱动的企业，改善员工体验，提高运营效率，并提供更快的决策洞察。
实践案例
Workday以其智能数据核心为特色，能够将内外部数据集成在一个平台上，从而简化企业会计流程，提高内部通用账簿集成的效率，并提供智能和上下文相关的见解。云原生企业平台还提供了对劳动力技能和能力的可见性，帮助用户利用这些数据进行技能提升、职业发展和更有效的绩效管理。
结论
克服这些技术带来的挑战将为组织带来巨大利益。通过采用现代云平台和整合AI与ML，组织可以构建未来型企业，实现更高的价值创造。
