报告显示，到2030年，人工智能在金融科技市场的市场规模预计将达到533亿美元。
1. 欺诈检测与预防
人工智能持续监控金融交易，并利用机器学习模型识别可能表明存在欺诈活动的模式或行为；可以检测到突然大额提款、误报或从陌生地点购买等异常情况，并将其标记为需要审查。
这种实时功能可以帮助企业在欺诈行为造成重大损失之前阻止其发生。
2. 反洗钱 (AML) 合规
人工智能通过分析大量交易数据来发现暗示非法活动的隐藏模式，从而自动检测洗钱和欺诈交易。
它可以识别可疑活动，例如分层合法交易、频繁小额转账或 老年人保险线索 使用高风险账户，使金融机构能够更有效地满足合规要求。
3. 信用风险评估
人工智能和自然语言处理技术通过分析财务数据、消费习惯、历史还款数据以及市场趋势等外部因素来评估个人或企业的信用状况。它可以帮助贷方做出明智的决策，同时降低违约风险，确保公平准确的信用评估。
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4. 交易监控
人工智能通过实时分析支付流程来确保数字交易的安全。它可以识别重复交易、异常支付金额或利用支付网关的企图，让企业能够立即做出反应并维护安全的支付系统。
通过利用机器学习，人工智能可以适应新出现的欺诈模式，增强威胁检测能力。这种主动方法可以最大限度地降低财务风险，并建立客户对数字支付的信任。
5. 客户身份验证
人工智能通过使用面部识别或指纹扫描等生物特征认证方法来增强身份验证。它还可以验证身份证或护照等证件的真实性，防止身份盗用和未经授权访问金融账户。
Gartner 的一份报告显示，大约58% 的金融科技企业正在将人工智能用于各种目的。
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6. 网络安全威胁缓解
人工智能通过检测和应对网络安全威胁（例如网络钓鱼攻击、恶意软件或未经授权的访问尝试）来帮助保护金融系统。它可以监控网络活动、识别漏洞并实施安全协议，以实时最大限度地降低风险。