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迈向银行和金融服务领域的可解释人工智能
首先，我要由衷感谢我的首席导师 Amin Beheshti 教授以及我的联合导师 Xuyun Zhang 博士和 Noman Javed 博士，没有他们，这项研究是不可能实现的。他们的持续支持和激励是我完成这一旅程的主要动力。我感谢人工智能流程 (AIP) 研究中心 1 和悉尼 Prospa Group Ltd. 2 为我提供研究型硕士奖学金。这笔资金帮助我实现了梦想，并在我的研究之旅中取得了里程碑式的成就。Prospa Group Ltd 的经理 Elias Istanbouli 先生、Steven Wood 先生和 Jose Muller 值得特别感谢，他们为帮助我学习和成长做出了宝贵的贡献。他们的努力和帮助帮助我更好地了解了业务运营，并考虑了成功进行系统评估的关键方面。最后，我要感谢 Prospa Group Ltd 的所有员工，特别是风险团队以及数据分析研究实验室 3 的成员，感谢他们出色的陪伴和付出的时间。能与你们共事是我的荣幸。感谢你们所有人帮助我成为今天的我。Ambreen Hanif 澳大利亚悉尼 2021 年 11 月
金融服务中的AI驱动欺诈检测
摘要金融服务部门面临着复杂的欺诈计划的威胁，使高级安全措施至关重要。本文研究了人工智能（AI）如何彻底改变金融服务中的欺诈检测。使用机器学习算法，AI可以快速分析大型数据集，以发现指示欺诈的模式和异常。这种方法比传统方法更快，更准确，为新威胁提供了强有力的保护。本文审查了各种AI技术，例如神经网络，决策树和集合方法，以及它们如何用于检测信用卡欺诈，身份盗窃和内幕交易。它还讨论了使用AI的挑战，包括对数据隐私，算法偏见和监管要求的担忧。通过案例研究和行业分析，本文展示了AI不仅如何提高安全性，还通过使金融服务更可靠和透明来建立信任。调查结果表明，随着AI技术的发展，其在欺诈检测中的作用对于保护数字时代的金融机构将变得更加重要。
fca-参与-金融服务-消费者小组-2024- ...
• 执法方法和综合监管模式工作将研究 FCA 如何在案件中发现和推进，以及我们监管模式可能出现的变化。 • 加密货币。我们将继续制定加密货币监管的总体方法。 • 数字市场。这包括我们在人工智能、大型科技公司、开放银行和数字污泥实践方面的工作。 • 消费者投资和补救，包括建议指导边界审查。 • 养老金，包括开发养老金仪表板和提高消费者参与度的工作。 • 信贷监管的变化。根据英国财政部采取的必要后续措施，这将包括告知我们监管延期付款信贷的方法并参与《消费者信贷法》的改革。
审查金融服务监管机构如何考虑投诉
过去一年很重要。案例工作翻了一番（我的办公室处理的案件从421到861个案件）。此外，复杂和小组调查的数量增加。总体而言，我继承了我正在进步的许多复杂的政策问题，但它们对我们希望确定受影响案件的能力产生了影响。期待，我们预计下一个财政年度第一季度会有大量集体投诉。在此背景下，我将继续与寻求就其余政策事项达成协议的监管机构（请参阅本报告的政策考虑部分）并进行重组，以便它有能力提供有效的服务，鉴于消费者和企业的需求增加。
金融服务年度AI状态年度报告 - 2024
根据调查数据，金融服务公司正在跨核心业务领域部署AI。为了改善操作，他们使用AI来自动化手动流程，优化资源分配并提高效率。例如，正在使用AI驱动的聊天机器人来处理客户查询并提供实时支持，从而减少了对人类干预的需求并改善了响应时间。在风险和合规性上，组织正在使用机器学习来分析大量数据，以增强欺诈检测，改善反货币洗钱（AML）并确保法规合规性。营销部门利用客户数据来生成个性化的建议，有针对性的广告和量身定制的营销活动。和销售团队受益于AI优化的潜在客户生成，客户关系管理和销售预测。
报告：金融服务中合成数据的使用
2.10 创新挑战赛强调了合成数据的重要性，例如由英国和美国的政府、标准制定和研究机构牵头的英美 PET 挑战赛，以及经合组织和联合国等机构的研究计划。国际清算银行 (BIS) 创新中心北欧中心的 Aurora 项目最近做出了一项引人注目的贡献，探索了如何通过协作分析和学习利用 PET 应对反洗钱挑战。该项目展示了使用 PET、机器学习模型和网络分析来打击洗钱和增强检测模型的复杂性。在美国，国家标准与技术研究所 (NIST) 有一个支持合成数据生成的综合工作计划，包括创建一套开源工具和奖励挑战以促进数据共享。
人工智能在金融服务中的变革性影响：
摘要：人工智能（AI）正在彻底改变金融服务行业，为提高决策，提高效率和降低风险提供前所未有的机会。本文探讨了AI对三个关键金融领域的变革性影响：欺诈检测，算法交易和个性化银行业务。通过利用机器学习，自然语言处理和预测分析，金融机构可以以更高的精度检测欺诈活动，以闪电速度执行交易，并向客户提供量身定制的财务建议和产品。本文介绍了现实世界中的案例研究，并研究了AI驱动的金融服务的方法和好处。此外，它讨论了与AI采用相关的挑战，包括监管和道德考虑，数据隐私和安全问题，以及与现有财务系统无缝集成的需求。本文通过强调未来的研发机会，强调利益相关者之间合作的重要性，以利用AI在财务中的全部潜力，同时确保负责任和可持续的创新。
金融服务领域 AI/ML 应用报告
2018 年 3 月，IIF 发布了《信用风险中的机器学习报告 1》，调查了全球 60 家公司在信用风险管理中应用机器学习技术的应用、动机、经验和挑战。次年再次进行了调查；第二版《信用风险中的机器学习，2019 2》于 2019 年 7 月发布。一项类似的研究——《反洗钱中的机器学习报告 3》——于 2018 年 10 月发布，调查了 59 家公司，其中大多数公司也接受了 2018 年信用风险报告的采访。通过发布机器学习专题系列，IIF 解决了使用机器学习进行信贷风险管理和反洗钱 (AML) 活动时遇到的常见挑战，包括出版物《预测模型中的可解释性 4》和《机器学习中的偏见和道德影响 5》。
利用人工智能 - 金融服务领域的洞察与创新
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改变游戏规则的银行：金融服务中的人工智能
银行确实在大力投资：摩根大通每年在技术方面投入 120 亿美元，包括人工智能和机器学习，使其成为行业领导者。它是首批推出人工智能“虚拟助理”的银行之一，旨在让企业客户更轻松地在全球范围内转移资金，无论是日常工资单操作的一部分还是数百万美元的并购融资。目前，该公司运营着一个人工智能研究项目，以“探索和推进人工智能和机器学习以及密码学等相关领域的前沿研究”，为银行自身使用开发解决方案并开发客户服务。