我们总是听到机器人或机器将代替人类工作，我们的工作场所将发生巨大变化的言论。事实上，未来确实会如此，我们可以计划何时开始，但是，就像其他事情一样，我们不清楚何时是引爆点。

人工智能是当今时代最热门的话题之一。这是一种使计算机软件能够像人类一样思考的智能方法。在技术方面，它是机器学习、数据科学、数据挖掘、预测分析、多代理系统以及快速可靠计算的集成解决方案。

目前金融机构越来越多地使用人工智能和机器学习来评估信贷质量、价格和市场保险合同，并在金融领域的广泛应用中实现客户互动。金融服务通过人工智能和机器学习技术增加利润，同时也通过回溯测试模型和分析大交易对市场的影响。公共和私营部门都可以使用这些人工智能和机器学习技术进行监管合规、监督、数据质量评估和欺诈检测。

人工智能和机器学习如何影响金融服务?

让我们追溯到上次你在银行的用户体验。或者也许你和那个聊天机器人的对话没那么聪明，对话太幼稚了，你可能不想参与到对话中。这些是人工智能发挥重要作用的短板。不仅如此，在银行的呼叫支持是另一个可以通过人工智能和机器学习来优化的渠道，以建立一个更好的、统一的查询系统来解决查询、资金转账、贷款查询等方面的问题。

目前人工智能的应用仅限于初级水平，但按照当前人工智能技术的发展速度，我们将能够处理银行的高级查询和功能。在银行有一些特定的业务，比如开户、KYC登记、办理贷款、解决复杂的投诉等，这些业务要求的不仅仅是界面客户信息。为了使这些操作自动化，更高级版本的人工智能应用程序正在研发中，并将很快投入。一旦获得，这些应用将能够提供24x7的客户服务，与现有的客户服务系统不同，现有的客户服务系统要么有时间期限，要么需要两倍或三倍的高管人员轮班工作。在这方面，人工智能可以通过避免多余的管理人员来帮助企业削减成本。

人工智能的另一个应用是语音识别。人工智能的整合将使我们能够在实时语言交流中保持身份验证，确保整个过程中的账号安全，在这种透明的情况下，它不会留下任何漏洞和欺诈。这将使人工智能和机器学习技术能够在银行业中推动更深入、更彻底的转变。

我们可以看到，人工智能汇集了许多服务，如机器学习、深度学习、分析等。企业已经广泛使用机器学习来驱动高效的业务流程。

如果我们看看人工智能领域的顶级玩家，我们会发现像谷歌、特斯拉、亚马逊等企业已经在这方面发挥了重要作用，并且已经开发出了一些服务，这些服务已经遍布我们的日常生活。一些数字发展，可以很容易地应用于金融业，这些企业的先驱是:

• 查询的自然语言处理和语音识别


• 生物认证的图像识别


• M2M集成，在系统中创建无缝的信息流。


• 物联网集成，预测各种格式的风险

还有许多其他的方式，当它们结合在一起时，可以为银行和金融部门编织一个紧密的数字基础设施。

因此，如果你想在你的业务中灌输安全和自我持续的信息系统，你可以利用USM业务系统的专业知识。

USM业务系统是美国著名的AI开发公司之一。USM提供零售、银和金融、电子商务、医疗保健、市场营销、电信等服务。USM也提供美国机器学习应用（Machine Learning Applications USA）。