这些只是生成式人工智能如何为金融机构注入显著的效率和生产力提升的几个例子。我们正在确定更先进的应用领域，以重新定义现有的银行业务。
通过智能预测推动决策
生成式人工智能能够分析大型数据库，这种令人难以置信的能力使其能够做出高度准确的预测。对于金融机构来说，可能性是无穷无尽的。他们可以根据公司行为或证券文件训练生成式人工智能模型，以预测企业的发展方向。投资公司可以使用它来预测股票价格、汇率、投资组合优化，甚至欺诈检测。
增加储蓄和收入
通过自动化大量手动工作并注入加速器效应，生成性人工智能可以在储蓄和增加收入方面为金融机构带来巨大的价值。
麦肯锡全球研究所预测，在包括批发和零售在内的整 希腊 WhatsApp 数据 个银行业领域，生成性人工智能可以增加 200 至 340 美元的价值，这主要归功于生产力的提高。
生成式人工智能在金融和银行业务中的用例和应用
欺诈检测和风险评估
金融欺诈继续困扰着世界各地的经济。根据注册舞弊审查师协会的一份报告，每年有高达5% 的企业收入因欺诈而损失，全球损失总额高达4.5 万亿美元。金融公司投入大量资源和机制来打击欺诈，这是不争的事实。生成式人工智能可以在这方面发挥作用。
该技术非常适合分析大型数据集、分析模式和检测任何异常。此外，它可以创建全面的客户资料，指定用户首选的付款方式、消费和提款模式。使用此类数据训练的系统可以在检测到欺诈或可疑活动时立即提供帮助。以下是利用生成式人工智能进行欺诈检测的金融服务公司的一些亮点：
# PayPal：实施了一套全球实时欺诈检测系统，利用 NVIDIA GPU 驱动的推理功能，将欺诈检测能力提高了 10%，同时将服务器容量减少了近 8 倍。
# 瑞典银行：利用 NVIDIA GPU 驱动的生成对抗网络检测可疑活动，防止欺诈和洗钱，一年内节省了 1.5 亿美元。
利用这些相同的大型数据集并分析信用评分、交易历史、市场趋势和经济指标等各种因素，Gen AI 模型可以确定潜在风险投资的可能性。然后，金融专业人士可以根据这些警报采取行动，以评估、缓解和改善他们针对当前和未来情景的决策。