机器学习和先进的人工智能（AI）已成为银行业的热门词汇。银行越来越多地尝试各种形式的AI，包括机器学习、深度学习和生成式AI。然而，尽管潜在的好处，大多数AI项目都无法达到部署的阶段。
根据曾任哥伦比亚大学教授和数据科学家的埃里克·西格尔（Eric Siegel）的说法，在AI周围存在着巨大的差距，即使是实际成果也只在实验室中。在他的书《The AI Playbook》中，西格尔强调了业务专业人士需要填补这一鸿沟，并共同利用AI的力量取得有形成果的必要性。
西格尔对预测分析和人工智能的热情使他创作了一部关于这个主题的音乐视频。他认为，提高人们对AI潜力的认识并进行教育是至关重要的。由AI支持的预测分析可以在包括市场营销、欺诈检测、信用评分、保险和定价在内的各个领域彻底改变大规模运营方式。
机器学习不仅仅是供企业选择的一个选项；西格尔认为，公司有必要学习和利用这项技术来保持竞争力和相关性。随着企业面临产品和流程商品化和相似性，能够预测和做出明智决策成为关键的差异化因素。通过利用数据并从中学习，企业可以加强目标定位，准确评估信用风险，并有效检测欺诈。
挑战在于机器学习项目的部署。许多项目之所以无法成功部署，是因为缺乏严格的规划和技术与业务利益相关者之间的合作。虽然焦点经常放在技术方面，但最终的价值在于实施和运营AI模型。变革管理、恐惧、官僚主义和缺乏理解都是这些部署挑战的原因。
为了克服这些障碍，企业必须认识到AI项目不仅仅是技术工作，首先它们是旨在改善业务运营的项目。变革管理变得至关重要，利益相关者必须积极参与规划和实施。只有当企业根据机器学习模型生成的预测进行运营变革时，才能实现AI的潜在价值。
在金融服务领域，机器学习应用于贷款决策、欺诈检测、网络安全分析、市场营销等诸多方面。然而，成功的部署需要解决固有风险，并确保决策基于明确定义和理解的一套要求。
要释放机器学习的潜力，需要跳出炒作，采取战略性的方法。通过专注于合作、变革管理和对业务目标的全面了解，银行和其他行业可以充分发挥AI的真正力量，推动自己朝着更加成功和竞争力的未来前进。
机器学习和人工智能在银行业的常见问题解答
问：银行在银行业中尝试哪些形式的人工智能？
答：银行正在尝试机器学习、深度学习和生成式人工智能。
问：大多数人工智能项目为什么无法成功部署？
答：大多数人工智能项目无法成功部署是由于缺乏严格的规划和技术与业务利益相关者之间的合作，以及在变革管理和理解方面存在的挑战。
问：预测分析在各个领域有什么作用？
答：由人工智能支持的预测分析可以在市场营销、欺诈检测、信用评分、保险和定价等领域彻底改变运营方式。
问：为什么机器学习对企业来说是强制性的？
答：机器学习对企业来说是强制性的，因为它使企业能够预测和做出明智决策，加强目标定位，准确评估信用风险和检测欺诈。
问：机器学习项目的部署挑战有哪些？
答：部署挑战包括缺乏严格的规划和合作、变革管理、恐惧、官僚主义和缺乏理解。
问：企业如何克服部署障碍？
答：企业可以通过认识到AI项目首先是业务项目，积极参与规划和实施，并拥抱变革管理来克服部署障碍。
问：在金融服务领域的哪些领域中使用机器学习？
答：在金融服务领域，机器学习应用于贷款决策、欺诈检测、网络安全分析、市场营销等方面。
问：释放机器学习潜力需要什么样的方法？
答：释放机器学习的潜力需要采取战略性的方法，专注于合作、变革管理，并全面了解业务目标。
定义：
– 机器学习：人工智能的一个子集，指机器在没有明确编程的情况下从数据中学习并提高性能的能力。
– 深度学习：一种先进的机器学习形式，使用人工神经网络分析和解释复杂的模式和数据。
– 生成式人工智能：能够基于已学习的模式和数据创建新内容（如图像、文字和音乐）的人工智能。
相关链接：
– 哥伦比亚大学
– 预测分析世界（Predictive Analytics World）
– IBM Watson: 什么是人工智能？
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