作為金融科技技術(shù)的代表,，人工智能技術(shù)已經(jīng)被越來越多的金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用到工作之中,。然而，并非所有的部署過程都是一帆風(fēng)順的,，本文將介紹人工智能在金融行業(yè)中面臨的五個(gè)挑戰(zhàn),。

缺乏成熟軟件系統(tǒng)

國際商業(yè)資訊公司Ventana Research認(rèn)為，阻礙金融機(jī)構(gòu)在業(yè)務(wù)中應(yīng)用人工智能技術(shù)最大的原因是成熟軟件的缺失,，即行業(yè)中的人工智能更多作為概念存在,，而非實(shí)際應(yīng)用。很多金融公司正在等待供應(yīng)商開發(fā)出一些優(yōu)秀的人工智能軟件,，從而將這些先進(jìn)的科技概念落地實(shí)施,。根據(jù)國際會(huì)計(jì)事務(wù)所德勤的數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段的金融軟件市場只能滿足60%到70%的業(yè)務(wù)需求,，因此開發(fā)金融軟件仍是一個(gè)重要話題,。除了在系統(tǒng)中部署人工智能技術(shù)外，這些軟件還需要金融行業(yè)的專家參與,，從而提高實(shí)用性,。

金融資料相對不足

人工智能技術(shù)的應(yīng)用離不開大量的金融數(shù)據(jù),，而對于一些金融機(jī)構(gòu)而言,，這些數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量很可能無法過關(guān),。一些公司雖然掌握著足夠的數(shù)據(jù)，但是管理層對這些數(shù)據(jù)的真實(shí)性存疑,。而在機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能技術(shù)的重要分支）中,，錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)將導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)果的產(chǎn)生，最終降低結(jié)果的準(zhǔn)確性,，對決策產(chǎn)生誤導(dǎo),。因此，正確且充足的金融數(shù)據(jù)是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的前提,。

現(xiàn)有技術(shù)期望過高

盡管人工智能技術(shù)確實(shí)在一定程度上對金融決策有幫助,，但是現(xiàn)有的科技水平還無法將模式化這些技術(shù)的成功率。因此,，大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)都采用人工智能和人類共同決策的方式,，來提高決策的正確率。如果一些公司對現(xiàn)有的技術(shù)期望過高,，就會(huì)放松過程中的檢查工作,，一旦結(jié)果出現(xiàn)問題，從業(yè)人員就會(huì)對技術(shù)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生不良的印象,，甚至?xí)艞夁@些技術(shù)的發(fā)展,。

缺乏全面業(yè)務(wù)人才

國際信息技術(shù)分析公司Gartner認(rèn)為，一些金融機(jī)構(gòu)拒絕人工智能的原因是,，它們在業(yè)務(wù)管理中無法正確應(yīng)用人工智能技術(shù),。例如，人工智能可以將公司的賬款流程和采購訂單結(jié)合在一起,，但是如果業(yè)務(wù)人員無法無法理解新的流程,，并自行為人工智能的工作設(shè)定閾值，就會(huì)導(dǎo)致處理過程出現(xiàn)問題,。因此,，專業(yè)的金融科技人才目前仍是很多金融公司的短板。金融科技在教育領(lǐng)域的普及將會(huì)改善這個(gè)問題,。

技術(shù)效果存在懷疑

人工智能技術(shù)的工作環(huán)境像是一個(gè)封閉的“黑匣子”,，它的工作流程比較復(fù)雜，因此很多人對技術(shù)的有效性存在懷疑,。對此,，公司一方面可以將人類的業(yè)務(wù)效果和人工智能的業(yè)務(wù)相比較，另一方面可以聘請了解人工智能技術(shù)的人才對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行管理,。例如,，德勤公司的審計(jì)業(yè)務(wù)采用“人為循環(huán)”的方法，首先由人工智能程序Arugs進(jìn)行初步工作,，并最終由審核人員完成判斷,。