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解决银行和资本市场最受关注的问题
量子计算即将彻底改变金融服务业。了解量子计算、相关风险及其潜在应用是为这项颠覆性技术做好准备的关键一步。量子利用叠加、纠缠和量子干涉的原理，超越了传统计算。传统计算机以比特（0 和 1）处理信息，而量子计算机则利用量子比特（量子位），它可以同时以多种状态表示和存储数据。计算能力的这种指数级增长为前所未有的处理能力打开了大门。
银行业IT业务分析的发展
本评论论文探讨了银行业中IT业务分析（ITBA）的发展，强调了其在高度监管的环境中推动创新，效率和合规性中的关键作用。本文提供了ITBA的历史概述，研究了其早期采用和随后的进化，以应对技术的进步和行业需求。它还深入研究了当前的趋势，包括整合现代工具和技术以及ITBA在数字转型计划中的作用。此外，本文讨论了ITBAS的挑战，例如管理传统系统，确保监管合规性以及解决网络安全威胁，同时确定由大数据，人工智能和金融科技合作伙伴关系驱动的新兴机会。审查以讨论成功的关键策略的讨论，强调银行业ITBA的基本技能，最佳实践和未来前景。本文提供的见解旨在指导ITBA驾驶银行业的复杂性，并利用技术进步来推动业务成功。
在深入的危险中，可以使用危险的2025年。 ...
面对迅速发展的技术威胁，金融机构正在努力应对关键技能短缺，这有可能破坏其风险管理能力。49％的CEO认为网络风险是来年增长的主要障碍，促使超过50％的高管人员通过全职员工来加强其网络安全团队。同时，生成AI的兴起增加了另一层复杂性，有69％的CEO预计在未来三年内需要劳动力重新锻炼。随着对精通技术领导力的需求加剧，具有远见的机构正在转向创新的策略，例如高技能计划和基于技能的招聘，以弥合扩大的人才差距。
J.Sci。大学。 Kelaniya 17（1）（2024）：57-63 http：//doi.org/ ...影响斯里兰卡银行业数字弹性的关键因素：系统评价
摘要数字化斯里兰卡银行业增强了其对网络威胁和运营中断的脆弱性，从而使数字弹性对保持连续性至关重要。本系统文献综述（SLR）采用技术组织 - 环境（TOE）框架来探索和分类影响斯里兰卡银行业数字弹性的因素。A review of 45 studies from 2016 to 2024 highlights three major categories: technological factors (e.g., cybersecurity measures, IT infrastructure, and emerging technologies like AI and blockchain), organizational factors (e.g., leadership, employee training, and strategic planning), and environmental factors (e.g., regulatory compliance, customer trust, and vendor management).调查结果表明，一种整体和综合方法对于增强数字弹性，特别是平衡技术创新，组织敏捷性以及遵守法规要求所必需的。此外，该评论还确定了当前有关斯里兰卡特定经验研究的文献中的显着差距，建议未来对新兴技术（例如AI和区块链）的应用进行研究，以增强发展中经济体的弹性。此外，该研究还提出了提高数字弹性的策略，包括加强网络安全基础设施，促进领导力驱动的数字计划，更新业务连续性计划，并倡导灵活的监管框架，以平衡创新与安全。该研究强调了对数字弹性的综合方法的需求。表明，未来的研究应集中于有针对性的干预措施，以增强斯里兰卡银行业和更广泛的金融领域的韧性。
从中央银行角度看人工智能研究议程
▶ 生产率：人工智能推动的生产率增长最初可能带来通货紧缩，但从中长期来看会提高自然利率（Cesa-Bianchi 等人，2022 年；Aldasoro 等人，2024 年）。−→ 哪些因素决定了人工智能生产率的增长？ ▶ 劳动力市场混乱：基于人工智能的自动化可能会导致某些工作部门被取代，其他领域的就业增长，对价格和货币传导产生不确定的影响（Basso 和 Rachedi，2024 年）。−→ 哪些任务/工作将由人工智能补充和替代？ ▶ 不平等：劳动力的快速流失可能会加剧收入差距，抑制总需求并增加财政负担（Brollo 等人，2024 年）。−→ 人工智能革命对福利/财政有何影响？
银行系统中人工智能和机器学习的采用：董事会的定性调查
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付款和交易银行中的数字资产
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AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
在数字银行时代获胜|建立成功产品的六个战略要素
由于数字破坏者需要从超增长转向有利可图的增长，因此赢得运营效率至关重要。较低的收入潜力或客户影响较低的复杂活动可以完全数字化（例如，帐户状态，入门），以降低成本；而高价值互动（例如财务建议或服务）必须是数字和人类渠道的混合体。数字破坏者可以为高价值客户提供渠道选择，并专注于低利润细分市场的数字渠道，以进一步提高盈利能力。