新时代，高科技越来越发达。朋友们看到了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

根据Deloitte Insights最近的一项调查，70%的金融服务公司正在使用机器学习来预测现金流事件，微调信用评分和检测欺诈。

84%的企业认为AI具有创造和保持竞争优势的潜力，而只有23%的企业将AI整合到核心流程、产品或服务中。

人工智能和机器学习使金融科技初创企业能够超越其规模更大的金融服务竞争对手，从而吸引新客户，这些客户基于传统银行无法提供的服务变得忠诚。

根据麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的最新研究，将人工智能的生产与人工智能的成本相匹配可以增加成功的可能性。

人工智能和机器学习正在重新安排金融服务的模式，将整个行业带回其客户身边。据估计，到2022年，金融科技将实现25% (CAGR)的复合年增长率，达到3090亿美元的市值。到2022年，更广泛的金融服务市场预计将达到26.5T美元，复合年增长率为6%。人工智能和机器学习是金融服务中每个组织采用或评估的催化剂，用于消除孤岛、自动化流程和消除自身与客户之间的障碍。简而言之，人工智能和机器学习提供了关于客户及其需求的有价值的新数据和见解，这是传统金融服务公司以前看不到的。下图，《世界零售银行业报告》由凯捷和Efma在2020年撰写，反映了传统银行和金融服务公司如何不利用现有的数据丰富性。人工智能和机器学习使包括FinancialForce和快速增长的基于云的企业软件公司在内的初创企业能够利用这一差距。

凭借数十年的数据和对遗留系统的数百万美元投资，金融服务公司依赖其企业软件供应商将人工智能和机器学习集成到他们已经使用的应用程序中。事实证明，这是全行业采用AI和机器学习最快、最值得信赖的入口。德勤见解(Deloitte Insights)最近对人工智能和机器学习在金融服务中的采用率进行的调查发现，公司聚集在三个表现类别中：发起者、追随者和领导者。领导者领导其他人的基础是他们将人工智能嵌入战略计划并明确定义组织范围内的实施计划的能力。他们还将利益与客户机会相结合，作为其人工智能战略的一部分，而不仅仅是为了降低成本。关于Frontrunner采用AI最有趣的一点是，十个企业中有六个希望软件开发者在不断升级的过程中提供集成的AI/认知功能。最重要的是，领跑者寻求他们可以获得的任何速度和上市时间优势，节省他们最宝贵的资源和时间来掌握开源AI/认知开发工具(65%)。