XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System金融服务
不连续时代的金融服务
在所有这些不连续性中，技术的进步将是企业如何在未来成功以及社会如何面对这些挑战的基本构建基础。的确，只需要查看量子计算和替代数据的未来，从而导致诸如生成人工智能（AI）和行为生物识别技术等创新，这些创新为所有行业提供了挑战和机遇，其中包括其中的金融服务。科学技术方面的这一进步有可能使五个“世界”的发展可以改变当今的社会。虽然每个人似乎都有未来派，但几年前每个世界都可能存在任何元素，正如上面的侧边栏中所强调的那样。以这种方式研究未来可以帮助领导者对金融服务行业的不同思考。尤其是，每种情况都涉及机会和风险（图1），因此领导者可以做出选择：什么可以帮助实现最佳场景，如果不采取行动，会产生不利影响的可能性？
通过移动金融服务探索金融科技的作用
摘要 目的：本研究的主要目的是调查金融技术（FinTech）对孟加拉国向无现金社会迈进的变革性影响，特别是移动金融服务（MFS）。本研究旨在分析 MFS 如何重塑金融交易、增强金融包容性并推动该国的社会经济变革。 目标：本文旨在实现几个关键目标：评估移动金融服务（MFS）在不同人口群体中的覆盖率，并找出推动采用和持续使用 MFS 的主要因素。此外，它还试图了解 MFS 如何为无银行账户和银行账户不足的人群提供金融服务。它还评估了 MFS 在多大程度上减少了日常交易对现金的依赖，并确定了通过 MFS 实现完全无现金社会的障碍和挑战。 方法：本研究采用定量研究方法，通过问卷收集数据并对 106 名参与者进行调查，其中包括年轻人和中年人。目的是深入了解影响他们采用各种无现金支付方式的因素。执行了 Friedman 检验和 Kendall 的 W 检验来验证假设。
金融四年制职业计划第一年 - 金融服务
更新您的简历，握手帐户和LinkedIn个人资料，以反映您的经验和影响。创建一个感兴趣的公司，以与招募时间表和活动保持与众不同。确定您所需部门中价值的特定财务技术技能，并开始研究，研究和实践，以便适用于现实世界中的情况。全年参加雇主主持的财务活动，以此作为学习更多并与雇主建立关系的手段。信息会议或咖啡聊天可以在秋季，冬季或春季进行。使用有针对性的简历和求职信申请机会。研究，审查和实践各种访谈（即技术）和格式（电话，虚拟，面对面的）在夏季和秋季宿舍，以准备招募。考虑您的选择，并最终确定在学期和夏季获得经验的计划。
欧洲金融服务中的人工智能
如果将基于人工智能的服务外包给第三方，管理层有责任建立有效的外包管理，包括明确的责任、报告和控制结构。例如，必须有适当的保护措施防止数据操纵。关于对此类外包结构的监管，BaFin 考虑将整个供应链纳入考虑范围。根据 BaFin 的说法，监管重点不仅应放在受监管的金融机构上，还应放在不属于受监管金融行业但可能对金融市场完整性产生（巨大）影响的公司（例如大型科技公司）的活动上。然而，这并不意味着 BaFin 打算对整个大型科技公司进行监管，就像对金融机构的监管一样。我们的想法是建立与金融服务业相关的特定活动的直接监管。
金融服务领域的生成人工智能
监督学习涉及向模型提供标记的训练数据，其中正确的输出是已知的，使模型能够学习输入和输出之间的映射函数。例如，在金融服务领域，监督学习算法广泛用于检测和预防欺诈活动。训练数据将包括欺诈和非欺诈电汇的示例，每个示例都明确标记了各自的类别。随后，对模型进行训练，将这些知识推断到新的、未标记的电汇数据中，并根据学习到的模式对其进行有效分类。监督学习的潜在应用范围非常广泛，扩展到情绪分析等任务，其中文本数据是
金融服务领域的人工智能创新
因此，如果新兴市场金融服务供应商使用人工智能，将服务扩展到以前服务不足的个人或资金不足的企业，这些技术就有可能增强金融包容性。然而，采用的速度和程度，以及包容性效益的实现程度，都依赖于政府、企业和投资者的努力，以创造促进人工智能负责任和可持续地融入金融服务的制度和市场环境。这包括金融服务供应商通过负责任地放贷来建立信任，解决算法偏见和错误，管理网络风险，并在使用消费者数据时争取知情同意。这些设置还依赖于监管机构加强其监管算法的能力，以及当局继续为金融服务营造竞争环境。
了解金融服务中的人工智能
作为一名经济学家，同时也是一名监管者，我非常渴望了解公司如何管理这些活动的风险。我想到了两个故事。一家公司谈到了他们的风险管理框架的重要性，尤其是技术风险和第三方提供商风险管理。尽管已经制定了新的控制措施和委员会，但风险框架提供了风险监督的基石。另一家公司谈到了 GenAI 的产出，例如最初由人工智能起草的客户沟通，然后通过传统的风险和合规处理器接受人工监督。这两个故事似乎都是明智的做法，因为它们允许将人工智能整合到完善的风险和合规流程中。重要的是要记住，这些流程之所以存在，是因为人类犯错的时间比人工智能长得多。这种方法甚至克服了“幻觉偏差”，即人工智能编造不基于事实的信息这一备受讨论的习惯。
金融服务中的人工智能管理
该项目旨在满足个人的需求，旨在加深他们对人工智能和金融服务人工智能管理的了解和见解（理论和实践）。它侧重于金融服务和金融科技公司内部的人工智能发展，提供有关人工智能管理关键问题的见解，例如道德和隐私问题，如何管理这些问题，以及考虑适当的人工智能治理框架，以确保公司的人工智能以负责任和安全的方式运行。
金融服务中的人工智能和机器学习
人工智能/机器学习在金融服务中的应用日益广泛，这引起了人们的关注，并引发了许多政策问题和后续政策行动。这些政策行动最终促成了 (1) 第 116 届国会成立人工智能工作组，以及第 118 届众议院金融服务委员会成立了最新工作组，以及 (2) 2019 年和 2023 年的行政命令。关于人工智能/机器学习在金融领域应用的不断发展的立法和监管框架很可能至少在一定程度上影响人工智能/机器学习金融服务应用的发展。各金融监管机构表示，无论使用何种技术，受监管实体都要遵守各种法律法规。此外，一些监管机构还确定了与采用人工智能/机器学习技术的金融公司特别相关的法规并发布了指导意见。