当今人工智能应用掀起了浪潮。在这个时候，金融机构既遇到了机遇，也面临着挑战。众多金融机构迫切需要思考的问题是，怎样在这一变革过程中找到自身的发展之路。

AI学习训练的数据难题

学习人工智能需要大量数据进行交互，金融领域也不例外。持续训练能够提升 AI 应用程序的智能水平。不过，这给金融机构，特别是中小型机构带来了巨大的挑战。并非每家金融机构的金融 AI 应用程序都能具备海量级的用户请求，数据缺失阻碍了它们发展 AI 业务。在 2023 年，很多中小金融机构因为数据不足，在 AI 应用开发方面落后了。

大型金融机构凭借数据体量大这一特点而占据优势。一家大型银行拥有数亿用户的交易数据，这些数据能够用来训练精准的风险评估模型。然而，中小金融机构的数据数量仅有几十万甚至更少，这使得它们难以依靠自身的数据让 AI 程序变得更智能，也无法快速提升服务质量和竞争力。

金融机构协作发展

面对海量数据带来的难题，协作发展是一条可行的途径。金融机构共同合作训练 AI 应用程序，能节约大量时间，能节省成本，还能快速提升 AI 程序的智能程度。例如，2022 年，欧美一些金融机构组建合作联盟，为 AI 程序提供数据，使研发周期大大缩短。

通过合作平台，不同规模的金融机构能够实现数据共享。中小机构能够借助大型机构的数据，以此来弥补自身的不足。同时，大型机构在合作过程中，也能够找到更多的 AI 应用场景和盈利模式。各方都能从合作中获取益处，进而推动整个金融行业 AI 应用的普及与发展。

区块链与比特币平台价值

比特币平台的基础“区块链”技术有着巨大的价值。它能够改变金融服务体系中金融机构的交易方式。凭借其去中心化的特性，能够去除交易的中间环节，从而降低成本与风险。在 2020 年，部分金融机构开始对基于区块链的跨境支付业务展开试验，这使得交易效率有了显著的提高。

区块链技术让金融交易变得更透明，且不可篡改。在存款和贷款等各类业务中，能有效防止数据造假和欺诈行为发生，以保障金融市场稳定安全。比如在贸易融资领域，运用区块链记录货物和资金流向，确保每笔交易真实可靠。

AI在金融业务的应用

数据驱动的智能化分析在金融业务中有诸多应用。在为销售人员、交易员以及客户提供服务的过程中，能够更精准地了解客户需求。比如，借助对客户过往交易数据的分析，进而为客户推荐适宜的金融产品。在 2024 年，某券商借助智能分析系统为客户推荐股票，其成功率得到了显著的提高。

主动网络安全利用了 AI 技术。它会持续对跨越组织边界的企业软件服务等进行监控，同时也会对其进行保护，以此来确保业务的安全。智能自动化能够为交易的整个生命周期以及核心业务流程提供支持，比如自动执行交易指令，这样就能提高交易的速度和准确性。

金融科技不同阶段

金融科技 1.0 阶段，金融行业通过传统 IT 软硬件来实现办公以及业务的电子化与自动化，从而提升效率。上世纪 90 年代，银行引入了计算机系统，这样就加快了柜台业务的办理速度。

金融科技进入 3.0 阶段后，大数据和人工智能等对金融产品与服务进行了重新塑造。在信用中介以及信息收集等领域带来了根本性的改变。互联网金融平台凭借对大数据的分析来评估用户的信用情况，进而能够迅速发放小额贷款，这样就改变了传统银行的贷款模式。

金融数字化治理与业务连续性

数字化治理很重要。企业要审核产品功能，确保能与数字平台整合。治理人员需持续监控数字平台。某金融机构系统功能增多时，能及时整合，保障了平台稳定运行。

业务连续性不容忽视。金融机构依赖数字化服务，因此需要制定业务连续性计划并定期进行检测。很多公司在业务连续性检测方面存在不足，例如存在数据备份缺失的情况。某银行在 2021 年，因数据备份不完整，在遭遇系统故障时致使业务暂停。

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