过去几年，人工智能一直是瑞士达沃斯世界经济论坛年会上讨论的焦点，因此该组织决定与德勤咨询（Deloitte Consulting）合作开展一项研究，旨在“切断人工智能的轰动效应”和为商业领袖和政策制定者提供有用的见解。
“世界各地的金融机构正在对人工智能进行大规模投资，而政府和监管机构正努力应对重大的不确定因素。”该论坛与德勤共同发表了一份新报告——“新金融服务物理学”。
这两个组织对金融服务管理人员进行了与人工智能相关的调查，并举办了为期半天的研讨会，其中包括达沃斯的一个研讨会。他们得出了一些关于AI如何重塑金融业的结论。
银行需要使用人工智能来创造有竞争力的产品
该报告的作者之一，德勤全球银行和资本营销咨询公司的负责人Rob Galaski表示，“现在，产品和服务变得更容易比较，但以快速和优惠的价格提供信贷是不够的。AI对银行来说是历史性的竞争杠杆。”
例如，为了保持其汽车贷款业务的相关性，加拿大皇家银行正在试用汽车经销商的预测工具，以根据客户数据预测车辆购买需求。
Galaski说，这些信息对经销商而言可能比任何银行产品都更有价值。
“我们认为这是看待整个行业发生变化的一个范例，”他说。“进入我们工作的大部分人工智能都是围绕取代人类并更好或更快地完成现有工作。但这种看法大大低估了AI的影响力。”
没有规模或基于人工智能定制的公司将被挤出市场
该报告假设中间金融服务提供商将在这场基于人工智能的竞争中挣扎。
“如果你是提供金融产品或服务的规模参与者，并且能够实现最低的成本，那将继续保持可持续的地位，”R. Jesse McWaters说，他是该报告的另一位作者“否则，你需要提供一定程度的定制。仅仅拥有相对低成本但相对无差别的产品将不再是一种可持续的竞争策略。”
试图扮演万事通角色的银行可能会遭受损失。那些专注于产品或服务客户的人将获得成功。
在以人工智能为燃料的竞争格局中，适应性将至关重要
Galaski说：“谁胜谁负之间的适当界限归结为适应性程度而不是公司的规模。如果适应性较差，你就会失败。如果没有规模但具有高度的适应性，那么你可以将许多模块化服务提供商插入基础设施以获得规模感知或外观。”
有几种技术正在成熟，这就是区块链、人工智能、量子计算和云计算。
Galaski说：“它们实施起来很昂贵，它们需要大规模的数据，它们需要专业知识来操作它们，所以自然而言，大公司应该能够在实施过程中获得优势”。“但是大公司在很多情况下表现出的适应能力要小于小公司。”
他说，大规模的发展适应性思维的球员将成为未来的赢家。
AI将增加银行业务的实用性
报告援引劳埃德银行集团（Lloyds Banking Group）作为开放银行业的典型代表。
“劳埃德银行集团每年41亿美元的转型投资，将银行和保险服务以及新的API启用结合起来，以便在数字世界中竞争，”报告称。“此外，还重点关注人工智能能力，以转变客户主张和业务运营。目标是成为生态系统提供者，并成为“值得信赖的数据守护者”。
Galaski指出，在开放式银行后环境中，聚合器或平台将位于金融账户数据源之上，并提供一个客户可以从他们处理的不同金融机构中获取所有数据的位置。
“平台聚合器世界的竞争基础是，谁可以代表该客户分析大部分数据，并提供个性化的定制建议，无论是价格、适用性还是可用性或任意数量的不同因素，”他说。“因为该模型主要建立在快速、高效、可比的结果上，因此人工智能将成为其核心驱动力。”
人工智能将推动“自动驾驶金融”
开放银行和AI的结合将使客户“自我导向的思维方式”向前发展，Galaski说，那些能提供最基础的AI自救将有很强的竞争优势。
McWaters说，非财务数据在这里很重要。
“就像你希望顾问能够为你做出良好的财务决策，而不仅仅是只知道你的个人资产负债表的内容一样，人工智能要求了解偏好位置和纯粹的支付和存款领域行为之外的信息，”McWaters说。“因此，如果您希望获得真正个性化的建议，那还需要输入更多的数据。”
结果可能是许多人的财务生活自动化，报告称其为“自动驾驶金融”。
根据Galaski的说法，一个例子是Clarity Money，这是一个前金融科技应用程序，正在整合到高盛的Marcus消费者银行服务中。
像Clarity Money这样的产品为消费者提供日常金融活动的建议，比如支付账单或决定节省多少钱。
“Clarity旨在为消费者自动化日常现金决策，包括取消未使用的订阅以及信用卡融资等所有内容，”Galaski说。“专门为一个人做这件事需要一定程度的智能，比一个简单的规则引擎更适合人工智能。”
另一个例子是花旗，它最近推出了一个移动应用程序，允许客户将他们的帐户链接到提供商以提供对所有银行和提供商的财务状况的看法。
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