COI:DAFEX達菲金小雅：人工智能改變金融的五種方式_coinbase官網

人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度神經網絡(DNN)正在顛覆金融行業的業務，挑戰傳統價值。

可以肯定的是，人工智能正在通過無數不同的應用悄悄地影響著世界。人工智能技術已經為許多日常活動提供了動力，從開車送我們上班到自動調節恒溫器，而且往往是在我們不知情的情況下。根據數據，40%的主要企業將在2020年實施人工智能解決方案，超過一半的企業將在2020年將現有的人工智能解決方案增加一倍。

Coinbase國際政策副總裁：準備在阿布扎比、加拿大進行建設:金色財經報道，香港立法會議員Johnny Ng邀請全球虛擬資產交易運營商，包括加密貨幣交易所Coinbase來該地區注冊。Coinbase發言人回應該推文，Coinbase致力于與美國和非美國轄區內的高桿監管機構合作。

Coinbase的首席執行官Brian Armstrong在4月表示，如果監管部門繼續不明確如何對待加密貨幣，公司將考慮搬出美國，而這正是該公司一直在推動的事情。Coinbase國際政策副總裁Tom Duff-Gordon在接受采訪時說，Coinbase現在正在尋求全球擴張。該公司正試圖在阿布扎比、加拿大進行建設，并正在等待批準在新加坡注冊。此外，雖然國際擴張是一個重點，但Coinbase并不準備放棄美國。[2023/6/13 21:32:42]

在一些工業人工智能中，機器學習和深度神經網絡則有著更多的應用。其中之一就是金融行業，在這個行業中，新技術已經在顛覆商業，挑戰著傳統價值觀。

音樂NFT項目Daniel Allan Entertainment完成100萬美元種子輪融資:3月30日消息，音樂制作人、Web3愛好者Daniel Allan日前宣布已在種子輪籌集100萬美元資金用于建立音樂NFT項目Daniel Allan Entertainment，該輪融資由Coop Records領投。Daniel Allan表示已于2021年4月制作了第一款音樂NFT。在過去的一年半里，其NFT的一級銷售總收入228ETH，二級銷售總收入105ETH。[2023/3/30 13:34:45]

風險管理

美國財政部：加密資產活動可能對美國金融體系的穩定性構成風險:金色財經報道，美國財政部周一警告稱，不受監管的加密貨幣可能對美國金融體系構成風險。該警告是財政部金融穩定監督委員會發布的關于數字資產的第一份主要公開報告的一部分。該委員會將穩定幣等數字或“加密”資產以及該行業交易平臺上的借貸確定為“重要的新興漏洞”。

報告得出的結論是，加密資產活動可能對美國金融體系的穩定性構成風險，并強調了適當監管的重要性，包括執行現有法律。美國財政部長珍妮特耶倫稱，政府利益相關者必須共同努力，在這些建議上取得進展。[2022/10/5 18:39:26]

人工智能在風險管理中發揮著至關重要的作用，而在金融世界中，時間就是金錢。對于風險案例來說，算法可以用來分析案例歷史并識別出任何潛在的問題。這包括使用機器學習來創建精確的模型，使金融專家能夠跟蹤特定的趨勢并注意到可能的風險。這些模型還可以用來確保獲得更可靠的信息，以供將來的模型使用。

觀點：Coinbase比特幣溢價回升，表明機構投資者正在重返市場:7月8日消息，CryptoQuant CEO Ki Young Ju發推稱，最新數據顯示，Coinbase的比特幣溢價似乎正在恢復。該指標的復蘇是市場購買力回升和鯨魚用戶積累的直接標志。隨著市場上購買量的增加，交易員和投資者正在推高溢價。

Coinbase Premium可以用來確定來自美國的機構和散戶交易員的情緒，因為它反映了主要由大型加密貨幣投資者使用的Coinbase Pro交易平臺的折扣或溢價。在加密貨幣暴跌期間，該指標出現了歷史上最強勁的下跌之一，這表明Coinbase上的做市商很難在市場上找到足夠的流動性，這導致了大幅折價。（U.Today）[2022/7/8 2:00:16]

在風險管理中使用ML意味著可以在較短的時間內對大量數據進行強大的處理。結構化和非結構化的數據也可以通過認知計算來進行管理。否則，所有這些都意味著人類團隊要花很長時間的工作。

欺詐預防

近年來，隨著數字客戶交易的大幅增長，需要使用可靠的欺詐檢測模型來保護敏感數據。人工智能可以用來加強其基于規則的模型，并協助人類分析師。這反過來也可以提高效率和準確性，并降低成本。

人工智能也可以用來回顧消費歷史和消費行為，這樣它就可以突出不正常的情況，比如一張卡在短時間內在不同的全球地點被使用的情況。人工智能還能夠從人類的糾正中學習，并基于應該強調的內容來應用決策。

欺詐管理的所有用例對AI算法都有不同的要求，而且每個用例對它們的使用也都略有不同。事務監視需要更快的響應時間、錯誤率和精度，還有培訓數據的可用性和質量。

個性化銀行

在銀行業，由人工智能驅動的智能聊天機器人能夠為客戶提供全面的解決方案，并減少呼叫中心的工作量。語音控制的虛擬助手也越來越受歡迎，并具有自學功能。它們能夠檢查余額、賬戶活動并安排付款，而且它們的功能每天都在增加。

許多銀行現在都有提供個性化理財建議和幫助實現理財目標的應用程序。這些人工智能驅動的系統可以記錄收入、日常支出和支出行為，然后提供財務計劃和建議。手機銀行應用程序還可以提醒用戶支付賬單，競爭交易，以及更方便地與銀行進行互動。

量化交易

量化、算法或高頻交易，以及數據驅動的投資，最近一直在全球股市擴張。投資公司正在依靠計算和數據科學來準確預測市場的未來模式。

人工智能的優勢在于能夠從過去的數據中觀察模式，并預測它們在未來是否可能重演。當數據中出現某些異常時，比如金融危機，人工智能就可以研究數據并發現可能的觸發因素，然后為未來做好準備。人工智能還能夠為特定的投資者個性化投資，幫助他們做出決策。

信貸決策

在許多領域，人工智能正在被有效地用于更好地為決策過程提供信息。其中一個領域就是信貸，AI可以以較低的成本快速提供對潛在借款人的準確評估。與傳統的信用評分系統相比，人工智能的信用評分可能要復雜得多。它們可以幫助確定哪些申請者更有可能違約，以及哪些申請者沒有任何可靠的信用記錄。

由人工智能驅動的模型還具有客觀和無偏見的優勢，這可能是人類進行決策的一個因素。對很多人來說，擁有良好的信用是至關重要的，無論是購買大宗商品、找工作還是租房。

由人工智能驅動的系統可以變得更快、更高效、更可靠。這些技術在金融領域得到了越來越多的應用，也更廣泛地被金融公司所采用了。那些接受采納這些技術可能帶來的風險的人，往往會得到精簡和更有生產力的操作的回報。人工智能對金融世界有著巨大的潛力，商業領袖們需要用正確的數據來做出最明智的決定。

來源：金色財經

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