文章主题：NVIDIA, 金融服务行业, AI, 调研
NVIDIA针对全球的金融服务专业人士进行了深度调研，对于2021年人工智能（AI）在金融服务业中的增长可能性、应用模式以及未来战略规划进行了深入的探讨和分析。
在AI战略的定义和部署中，金融服务企业面临挑战。
AI解决方案具有广泛的应用价值，能够为金融服务企业提供全方位的技术支持，涵盖了客户服务、网络安全、新客户拓展以及监管合规等多个领域。通过运用先进的人工智能技术，我们能够为企业创造更多的价值，从而助力金融服务企业实现盈利和持续发展。
所有参与此次调研的高管和数据科学家都向NVIDIA核实了他们所投资的规模、那些能够带来最高盈利的用例，以及2021年以及未来几年中所面临的最大挑战。
NVIDIA最近针对全球200多位金融服务行业专业人士进行了广泛调研，以期更全面地了解金融机构如何运用AI技术以及AI领域的未来发展。此次调研涵盖了众多与AI相关的问题，如部署模式、基础设施投入、关键应用场景和面临的最大挑战等。参与调研的受访者包括金融科技公司、投资公司及零售银行的高管、管理层、开发人员以及IT架构师。
把握金融服务行业的AI发展趋势
经过本次调研，我们得出了两个相似的关键结论：一是人工智能为金融服务领域带来了显著的竞争优势；二是银行机构正积极规划大规模投资人工智能基础设施，以充分挖掘其在金融领域的潜在价值。
根据调研数据表明，各个领域在人工智能的最佳应用以及商业决策者与技术实现者所面临的特定问题时，展现出微小的差别。
通过AI服务提高收入、降低成本
受访者普遍认同企业AI的价值，83%的受访者表示“AI对我所在公司未来的成功十分重要”。
根据调研结果，我们可以看到，大部分金融服务企业在看待AI推动的发展机遇方面持有积极的态度。具体来说，超过50%的受访者表示，AI将有助于他们公司年收入的显著增长，幅度甚至超过10%。而相对之下，仅有12%的受访者认为AI对他们公司的收入增长没有影响，这部分受访者中也可能包括一些对AI impact不太了解或持观望态度的受访者。
AI的应用不仅能够为金融服务机构节省成本，进而提升其盈利能力，同时也能大幅提高他们的运营效率。例如，银行、保险和资产管理公司等金融机构可以通过采用对话式AI、机器人流程自动化、光学字符识别等技术，以及运用机器学习和深度学习的各种应用，来显著提升日常运营的效率。
这些AI服务能够自动处理保险理赔、通过自动语音识别增强呼叫中心电话专员的呼叫转录能力，并执行其他人工密集型服务，从而节省时间并减少支出。
为客户带来AI优势
参与此次调研的受访者表示，AI对其公司影响最大的三个领域分别是：生成更精确的模型（42%）、带来竞争优势（41%）和创造新产品（34%）。
通过运用AI创建更精确的模型，将对银行及其客户大有裨益。尤其是在防范欺诈和实现投资回报最大化方面。这些优势可以转化为竞争优势，增加企业的市场份额，同时提高股东所持股份的价值。使用AI开发的新产品可通过个性化订制实现交叉销售，提高客户维系率。
AI目标实现过程中所面临的挑战
虽然将AI融入金融服务行业的益处毋庸置疑，但对银行、保险公司和资产管理公司来说，从AI模型研究到实现企业规模生产的过程中，仍存在许多潜在的陷阱和挑战。
关于企业AI目标实现过程中的最大挑战，受访者表示前三大挑战分别是：数据科学家太少（38%）、技术基础设施不足（35%）和缺乏数据（35%）。
高管们试图通过在企业中部署AI来克服这些挑战。60%的高管表示，他们未来会将重心放在发掘AI的更多用例。超过一半的高管认为，其所在的企业还计划雇用更多的AI专家来填补数据科学家缺口。
在通过全新AI框架和平台实现更智能的银行业务背景下，这些发现值得进一步探索。
金融服务行业的热门AI用例
来自金融科技公司和投资公司的受访者表示，从客户投资回报最大化的角度来讲，他们所在的企业目前投资的首选AI用例是投资组合优化和算法交易。
来自商业银行和零售银行的受访者则表示，他们所在的企业主要投资于通过AI检测支付、交易和反洗钱欺诈。该调研结果反映出他们主要关注保护客户的敏感财务数据。
企业级AI助力未来的银行业务
有了这些AI金融服务的顶级用例，以及多至上百个可供银行、保险公司和资产管理公司使用的用例，金融行业自然希望增加对AI的投资。在此项调研中，62%的受访者（不包括表示“不知道”的受访者）表示他们所在的企业应该增加在AI应用上的投入。
金融服务行业专业人士不仅看到了AI的潜力，而且还愿意投入更多的资金来履行其承诺。那些认为AI可以带来竞争优势、创造新产品、大幅增加收入，并通过降低成本来提高盈利的企业正在努力挖掘AI潜力。
随着新用例的发现和AI在企业中的日益普及，高管和IT领导者所面临的下一个挑战将是通过创建企业级AI平台，为公司提供各AI团队所需的生产力、可扩展性和投资回报。
为各种用例建立模型的数据科学家并非“手无寸铁”——他们可以使用NVIDIA GPU优化软件中心NGC中的容器，包括用于自动语音识别和用于呼叫中心转录的语音-文本转换功能的NVIDIA Jarvis，以及用于推荐系统应用框架的NVIDIA Merlin。
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