金融科技公司如何整合人工智能以提高效率

人工智能 | 25 年 2024 月 XNUMX 日

中小型金融科技企业人工智能集成的战略见解

随着技术的进步，人工智能（AI）融入金融科技领域的中小企业（SME）不再只是一种选择，而是希望利用人工智能潜力推动创新和提高效率的金融科技创始人的关键考虑因素。以下文章旨在帮助金融科技公司更好地理解和指导创始人必须围绕人工智能服务对其企业的影响、成本和实施做出的决策。

人工智能带来的效率提升非常显着，影响企业运营和决策的各个方面。获得这些优势可以提高生产力并有助于降低每个客户的获取成本。在这个时候 在加拿大，生产力被视为“紧急情况”，这些收益至关重要：

• 通过以下方式提高运营效率 自动化日常任务和流程。人工智能可以处理数据输入、调度和客户查询等任务，从而释放人力资源以从事更复杂的活动。
• 通过高级分析和预测建模从数据中获取见解。通过人工智能驱动的分析，企业可以 从数据中获取洞察，快速做出明智的决策，提高运营效率。
• 通过以下方式改善客户体验 个性化推荐和更快的响应时间.
• 人工智能系统可以 帮助最大限度地减少人为错误 在库存管理或财务报告等流程中。
• 通过采用新技术保持竞争力 以前只有拥有更多资源的大公司才能获得这些信息。

需要考虑的战略方法

在评估人工智能集成时，小型企业应考虑多种战略方法，以提高效率、降低成本并在各自的市场中保持竞争力。每个企业都需要根据其具体情况和能力调整其方法。

请参见：  新人工智能软件劳动力的兴起和影响

1. 从解决特定问题的试点项目开始 人工智能可以产生可衡量影响的领域。这使得企业无需大量初始投资即可评估收益。
2. 确定人工智能可以提供的业务领域 最显着的投资回报，例如自动化大批量任务或提高数据分析能力。寻找目前过于手动且容易出错的工作任务和流程。
3. 选择可扩展的人工智能解决方案 可以随着业务的发展而增长，以避免频繁升级或更换的需要。
4. 许多人工智能工具和服务不需要大量定制，可以降低成本并简化实施。  考虑现成的解决方案.
5. 人工智能是一个快速发展的领域。您将需要 定期回顾最新的AI策略和技术 这可以帮助小型企业了解最新情况并适应新的机遇和挑战。

人工智能实施技巧

将人工智能集成到您的小型企业中可能会改变游戏规则，但重要的是要从战略上进行处理，以最大限度地提高收益，同时最大限度地减少成本和干扰。以下是成功实施人工智能的一些实用提示和技巧。

• 更多来自Google的 云平台提供只需最少设置即可集成的人工智能服务。 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等服务提供了预构建的机器学习模型，您可以使用它们来分析数据、预测趋势等。这种方法减少了对前期硬件投资的需求，并保持系统的可扩展性。
• 识别耗时且错误可能代价高昂的重复性任务。使用人工智能自动执行这些任务可以让您的团队腾出时间来进行更具战略性的工作，并减少人为错误。

请参见：  GenAI 如何改变银行业的风险和合规性

• 使用人工智能 改善客户服务和个性化。聊天机器人等工具可以有效处理初始客户询问并提供支持。人工智能还可以根据个人客户偏好定制营销信息，提高参与度和转化率。
• 人工智能模型的好坏取决于它们使用的数据。确保您 拥有收集高质量数据的流程。干净、组织良好的数据可以降低向人工智能工具输入不准确信息的风险，从而导致做出错误的决策。
• 投资于员工的教育和培训 了解人工智能的基础知识及其在运营中的潜在用途。了解 AI 的功能和限制有助于您的团队更好地集成 AI 工具并正确解释其输出。
• 从小规模开始，在成功的基础上逐步扩大规模。这 迭代法 让您能够管理风险并从人工智能集成的每一步中学习。
• 如果您的企业缺乏专业知识， 考虑与人工智能顾问或服务提供商合作 他们可以根据您的具体需求提供指导并定制解决方案。它们可以帮助您避免常见的陷阱，但不同提供商的成本差异很大。 评估多个供应商 找到成本、能力和服务的最佳平衡。

集成人工智能的成本

根据人工智能应用程序的范围和规模、复杂性和目标，将人工智能集成到小型企业中的相关成本可能会有很大差异。将成本估算分解为不同的项目规模可以提供更清晰的情况。使投资规模与战略业务目标和潜在收益保持一致非常重要。通过可扩展的解决方案从小规模开始，企业可以逐步构建其人工智能功能，而无需进行过高的前期投资。但是，如果您的企业能够负担得起大量 您应该考虑对人工智能进行前期研发投资，以确保您的业务面向未来.

请参见：  欧盟立法者批准历史性的人工智能监管法案

以下是一些注意事项。

• 费用为 AI软件或云服务 范围从订阅费到 现成的人工智能服务 （如来自谷歌、亚马逊或微软的解决方案）到定制解决方案的更高成本。如果需要本地解决方案，可能会产生服务器和其他硬件的成本。
• 将人工智能集成到现有系统的成本，这可能需要专业服务或专门的 IT 人员。
• 预算 培训员工使用和管理 有效地使用人工智能系统或雇用具有人工智能专业知识的新员工。
• 持续成本 更新和维护 人工智能系统确保它们保持有效和安全。
• 更多 复杂的人工智能解决方案， 喜欢 深度学习模型，需要更多的数据、计算能力和专业知识，所有这些都会增加成本。
• 资料费用 如果需要付出巨大的努力来收集、清理或构建数据以使其可用于人工智能，则可能会增加。
• 越 遗留系统和流程 由于需要定制解决方案以及可能进行广泛的 IT 重新开发，因此需要与 AI 解决方案集成的成本越高。
• 会议至 法规要求 确保数据安全会增加成本，尤其是在金融或医疗保健等敏感行业。

1. 小型人工智能项目

• 范围：自动化单个任务，例如通过聊天机器人进行客户查询或基本数据分析。
• 估计费用：$ 1,000到$ 10,000
• 平台组件:
  • 订阅 AI 平台或 API
  • 小型集成或定制工作
  • 初始数据设置和训练

请参见：  人工智能如何塑造加拿大金融服务的未来

2. 中型人工智能项目

• 范围：跨多个业务流程部署人工智能，例如自动化客户服务、个性化营销和销售预测的预测分析。
• 估计费用：$ 10,000到$ 100,000
• 平台组件:
  • 授权更全面的人工智能工具或平台
  • 适度定制并与现有系统集成
  • 数据管理增强
  • 员工培训并可能聘请兼职专家或顾问

3. 更大的人工智能项目

• 范围：人工智能的广泛集成，例如供应链管理的完全自动化、先进的客户交互系统或企业范围的数据分析。
• 估计费用：100,000万美元到1万美元以上
• 平台组件:
  • 开发定制人工智能解决方案
  • 重大的系统集成工作
  • 强大的数据基础设施升级
  • 聘请全职人工智能专家或团队
  • 持续维护和扩展

道德、绿色和监管考虑

了解并遵守道德准则和监管要求是与客户和合作伙伴建立信任的关键。它还使公司能够更轻松地适应随着人工智能技术及其在金融领域的应用不断发展而可能出现的未来法规和标准。它还让他们的公司为将评估和执行的投资者做好准备 收购或投资人工智能公司之前的尽职调查.

请参见：  人工智能能源使用量的增加：呼吁可持续创新

• 人工智能公司通常将其价值取决于专有模型和独特的数据集，或“数据护城河”。金融科技中小企业必须 确保他们有明确的权利使用任何人工智能技术，包括了解与其采用的人工智能解决方案相关的所有注册和非注册知识产权。
• 数据（尤其是个人信息）的收集和使用受到严格监管。金融科技公司必须 遵守严格的隐私政策并确保采取强有力的数据保护措施以防止泄露。这包括管理数据的收集、存储和处理方式，以及披露与第三方的任何数据共享安排。
• 人工智能应用中的算法偏差。金融科技公司必须积极参与检测和减轻人工智能模型中的偏差，以确保公平并避免歧视性结果，特别是在贷款或风险评估等决策过程中。
• 人工智能集成必须 遵守现行财务法规和标准。这包括获得在金融服务中使用人工智能所需的监管批准和许可。与监管机构定期沟通并及时了解法律环境的变化至关重要。
• 研究表明 人工智能技术消耗大量能源 （特别是涉及大型数据中心和复杂计算时）。金融科技公司应考虑其人工智能系统的能源效率，并探索使用人工智能系统的选择 绿色能源 为这些操作提供动力，或优化算法以通过碳抵消实践减少能源消耗。
• 选择强调可持续性的人工智能基础设施解决方案。这可能涉及选择致力于可再生能源的云服务提供商并设计节能的数据中心。
• 考虑一下 人工智能在其整个生命周期中对环境的影响——从开发和部署到报废处理。这包括在硬件中使用环保材料，并确保人工智能设备可回收或可生物降解。
• 金融科技中小企业必须随时了解和 遵守环境法规 影响其运营的因素，例如与电子废物和能源消耗相关的因素。   请参见：  SEC 采用新的气候信息披露规则，不包括范围 3

Outlook

的作用 人工智能在金融科技领域的应用正在加速。随着新用例和人工智能技术的出现，以及成本的下降，使得人工智能工具变得更容易使用，小型企业集成人工智能以提高效率的前景距离现实又近了一步。

请参见： 

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