過去幾年，人工智能一直是瑞士達沃斯世界經濟論壇年會上討論的焦點，因此該組織決定與德勤諮詢（Deloitte Consulting）合作開展一項研究，旨在“切斷人工智能的轟動效應”和為商業領袖和政策制定者提供有用的見解。
“世界各地的金融機構正在對人工智能進行大規模投資，而政府和監管機構正努力應對重大的不確定因素。”該論壇與德勤共同發表了一份新報告——“新金融服務物理學”。
這兩個組織對金融服務管理人員進行了與人工智能相關的調查，並舉辦了為期半天的研討會，其中包括達沃斯的一個研討會。他們得出了一些關於AI如何重塑金融業的結論。
銀行需要使用人工智能來創造有競爭力的產品
該報告的作者之一，德勤全球銀行和資本營銷諮詢公司的負責人Rob Galaski表示，“現在，產品和服務變得更容易比較，但以快速和優惠的價格提供信貸是不夠的。AI對銀行來說是歷史性的競爭槓桿。”
例如，為了保持其汽車貸款業務的相關性，加拿大皇家銀行正在試用汽車經銷商的預測工具，以根據客戶數據預測車輛購買需求。
Galaski說，這些信息對經銷商而言可能比任何銀行產品都更有價值。
“我們認為這是看待整個行業發生變化的一個範例，”他說。“進入我們工作的大部分人工智能都是圍繞取代人類並更好或更快地完成現有工作。但這種看法大大低估了AI的影響力。”
沒有規模或基於人工智能定製的公司將被擠出市場
該報告假設中間金融服務提供商將在這場基於人工智能的競爭中掙扎。
“如果你是提供金融產品或服務的規模參與者，並且能夠實現最低的成本，那將繼續保持可持續的地位，”R. Jesse McWaters說，他是該報告的另一位作者“否則，你需要提供一定程度的定製。僅僅擁有相對低成本但相對無差別的產品將不再是一種可持續的競爭策略。”
試圖扮演萬事通角色的銀行可能會遭受損失。那些專注於產品或服務客戶的人將獲得成功。
在以人工智能為燃料的競爭格局中，適應性將至關重要
Galaski說：“誰勝誰負之間的適當界限歸結為適應性程度而不是公司的規模。如果適應性較差，你就會失敗。如果沒有規模但具有高度的適應性，那麼你可以將許多模塊化服務提供商插入基礎設施以獲得規模感知或外觀。”
有幾種技術正在成熟，這就是區塊鏈、人工智能、量子計算和雲計算。
Galaski說：“它們實施起來很昂貴，它們需要大規模的數據，它們需要專業知識來操作它們，所以自然而言，大公司應該能夠在實施過程中獲得優勢”。“但是大公司在很多情況下表現出的適應能力要小於小公司。”
他說，大規模的發展適應性思維的球員將成為未來的贏家。
AI將增加銀行業務的實用性
報告援引勞埃德銀行集團（Lloyds Banking Group）作為開放銀行業的典型代表。
“勞埃德銀行集團每年41億美元的轉型投資，將銀行和保險服務以及新的API啟用結合起來，以便在數字世界中競爭，”報告稱。“此外，還重點關注人工智能能力，以轉變客戶主張和業務運營。目標是成為生態系統提供者，併成為“值得信賴的數據守護者”。
Galaski指出，在開放式銀行後環境中，聚合器或平臺將位於金融賬戶數據源之上，並提供一個客戶可以從他們處理的不同金融機構中獲取所有數據的位置。
“平臺聚合器世界的競爭基礎是，誰可以代表該客戶分析大部分數據，並提供個性化的定製建議，無論是價格、適用性還是可用性或任意數量的不同因素，”他說。“因為該模型主要建立在快速、高效、可比的結果上，因此人工智能將成為其核心驅動力。”
人工智能將推動“自動駕駛金融”
開放銀行和AI的結合將使客戶“自我導向的思維方式”向前發展，Galaski說，那些能提供最基礎的AI自救將有很強的競爭優勢。
McWaters說，非財務數據在這裡很重要。
“就像你希望顧問能夠為你做出良好的財務決策，而不僅僅是隻知道你的個人資產負債表的內容一樣，人工智能要求瞭解偏好位置和純粹的支付和存款領域行為之外的信息，”McWaters說。“因此，如果您希望獲得真正個性化的建議，那還需要輸入更多的數據。”
結果可能是許多人的財務生活自動化，報告稱其為“自動駕駛金融”。
根據Galaski的說法，一個例子是Clarity Money，這是一個前金融科技應用程序，正在整合到高盛的Marcus消費者銀行服務中。
像Clarity Money這樣的產品為消費者提供日常金融活動的建議，比如支付賬單或決定節省多少錢。
“Clarity旨在為消費者自動化日常現金決策，包括取消未使用的訂閱以及信用卡融資等所有內容，”Galaski說。“專門為一個人做這件事需要一定程度的智能，比一個簡單的規則引擎更適合人工智能。”
另一個例子是花旗，它最近推出了一個移動應用程序，允許客戶將他們的帳戶鏈接到提供商以提供對所有銀行和提供商的財務狀況的看法。
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