看RPA、AI，ML三大技术，如何改变金融行业--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

十年前，科幻小说或科幻电影中出现最多的便是人工智能这项技术。而现在，人工智能正在改变着各行各业，而金融行就是其中最大的受益者之一。根据IDC的数据报告显示，2019年全球企业在人工智能的支出，今年将增加到近358亿美元。机器学习（ML），人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）成为了金融行业必备工具。金融行业不断使用三种技术，来帮助员工在各种后台和中台操作中，自动执行繁琐的数据和工作流程。下面让我们一起来看看RPA、ML、AI这三大技术是如何改变金融行业的。

对投资运营的影响
根据麦肯锡的一项研究报告显示，截至2018年，“金融行业的劳动力，50％的时间都用于收集和处理数据。”该报告进一步得出结论，其中高达43％的数据处理工作是可以靠RPA（机器人流程自动化处理）来替代的，从而解放劳动力，使员工能够把时间用在更高价值的业务上去。
很多技术科学家认为AI、ML和RPA变得越来越交织。这些技术有可能改变投资运营和金融行业的工作方式。数据和交易驱动的金融部门对智能自动化尤为成熟，公司将从这些不断发展的技术中受益。
以下是AI、ML和RPA应用在金融行业的一些例子：
•欺诈检测：使用分析和算法来解释数据和预测结果，新技术可以通过经验和重复学习，不断变得更聪明地识别分类和组织数据输入。这可以帮助投资者进行欺诈检测服务。例如：通过查看资金流入和流出的现金流，人工智能技术可以实时发现可疑活动。当某用户的账户历史上从未提取超过10,000美元时，突然有一天提取100万美元，智能机器人会识别这一异常或可疑的交易，它会及时的把这条信息报告给投资者。
• 更智能的数据存储： ML可以极大地提高对帐过程中数据映射和匹配的效率。ML可用于简化来自第三方的新数据文件和格式的导入过程。可以使用高级聚类分析技术自动学习这些新“原始”数据文件的内容和存储结构。ML神经网络可以检查数据，并且提出合理的建议更好的匹配它们的分类。ML一旦学习了数据结构和存储类型，就可以将其与核心应用程序内部的数据集进行统一调配。而这个存储过程，将由RPA来执行。它是一种基于预定义规则工作，以效率为中心的AI，也可用于自动执行不那么复杂但耗时的协调任务。该技术旨在模拟人类的行为和工作思维，达到解放员工双手实现全线智能自动化处理目的。
• 投资风险管理： 人工智能正在帮助风险管理增强其投资战略，这种战略依赖于，对非传统信息资源的替代数据的分析。替代数据有可能为投资公司提供巨大的竞争优势。然而，看似随机性质的替代数据却是一个极大的挑战。这些数据可能包括：产品评论、地理位置数据、网站浏览历史、社交帖子、卫星图像等。AI会依赖于筛选这些大型数据集，并识别有意义真实有效的数据连接。
智能驱动未来
近年来，资产管理正处于巨大变化之中，新投资工具的快速增长以及企业投资组合中产品和资产组合的变化。传统和另类资产管理之间的界限继续模糊。公司面临监管复杂性增加，投资者期望变化但又不想为此付出过多的资金。
所以AI，ML和RPA称为了企业求变的最好帮手。这些技术可以将投资公司的运营模式转变为更多的“智能自动处理工作流程”，使员工能够把时间放到更高价值的项目上。让人们可以有更多的时间来分析和发展业务，而不是做重复、枯燥的数据处理。

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看RPA、AI，ML三大技术，如何改变金融行业

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