金融科技和更廣泛的金融服務行業的工作人員會告訴你這一點。對於該行業的工作來說，人工智能既不是危險，也不是新鮮事。第一個“專家系統”出現於20 世紀80 年代，長期以來一直被用來預測市場趨勢並製定個性化的財務策略。
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人工智能的數量
2020年，全球人工智能在金融服務領域的研究已經證實了這一點。 85% 的調查受訪者已經在使用某種形式的人工智能來獲得更深入的數據驅動的見解。有必要提高速度和效率，從而提高服務質量。
研究還發現，到2022 年，77% 的受訪者預計人工智能對其業務的整體重要性會更高。 64% 的受訪者預計目前將成為人工智能的“大規模採用者”，而2020 年這一比例僅為16%。他們將利用人工智能來創造收入、實現流程自動化、改善風險管理、客戶服務和客戶獲取。
人工智能可以創造新的收入，並幫助你保護它
現在已經是2023 年了，情況已經明朗。生成式人工智能的興起給許多行業帶來了全球性的衝擊。這一（r）變革已在全球範圍內創造了1.33 億個就業崗位。根據麥肯錫的一份報告，自2017 年以來，工業環境中各種形式的人工智能的採用率增加了一倍多，目前在50% 至60% 之間。
AI就業市場規模
對於金融科技、去中心化金融、密碼學和新銀行領域的參與者來說，人工智能將取代某些低技能或回報豐厚的任務。另一方面，它將促進其他更重要的工作，以實現公司的可持續發展。對於更傳統的金融服務行業來說也是如此。
MarketResearch.biz最近進行的一項研究顯示，金融服務領域人工智能的全球市場規模預計將快速增長至15億歐元。
預計到2032 年，該領域的生成式人工智能將達到約94.752 億美元。這比2022 年的8.472 億美元顯著增長。因此，預計2023 年至2032 年間，該市場的複合年增長率(CAGR) 將達到28.1%。
與生成人工智能相關的工作潛力
事實上，如今的金融機構已經認識到生成式人工智能的潛力。還有
支撐它的技術現在更加受重視。深度學習和強化學習等先進機器學習(ML) 算法的發展現在使得在海量數據集上訓練模型成為可能，從而可以生成高度準確的預測。
預測市場趨勢是人工智能開發人員的主要任務之一
從檢測到防止欺詐，個性化客戶體驗（例如。
使用聊天機器人和虛擬助手進行風險評估，生成人工智能技術的作用領域似乎是無限的。它可以參與交易和投資策略的創建。甚至開發網絡安全和風險管理模型。
這還不是全部生成式人工智能還可用於幫助貸款審批、質押貸款審批和欺詐檢測等。因此，當今的金融機構正在利用這些功能來最大限度地提高效率、準確性和利潤也就不足為奇了。通過自動化可以降低成本。事實上，它有助於簡化運營並更有效地分配資源。這轉化為金融機構的節省。
你工作的未來
但具體來說，這對就業意味著什麼？最明顯的變化將以人工智能和機器學習角色的大量供應的形式出現。事實上，根據世界經濟論壇的《2023 年就業未來》報告，人工智能和機器學習專家是今年增長最快的就業崗位之一。
金融服務中的客戶服務功能也可能受到影響。人工智能驅動的聊天機器人可以執行許多相同的功能。另一方面，數據科學家不會被人工智能取代。事實上，解釋分析數據需要批判性思維和溝通技巧。迄今為止只有人類才能提供的軟技能。耗時且冗餘的任務將被自動化。這將騰出更多時間來研究預測建模技術。
人工智能和網絡安全
網絡安全專業人士也應該看到變化。傳統的人工智能工具確實可以通過實時檢測和識別攻擊來提高準確性。他們可以自動化事件響應流程，並幫助專家識別新威脅和新興趨勢，以便採取行動。
網絡安全是一個關鍵問題，人工智能將在其中發揮重要作用
新的就業崗位也會出現。支持工程已經受到關注。數據科學家與內容創建者合作，開發和完善自己的ChatGPT 開發人員提示工程價格，為軟件開發人員提供在該領域工作的工具。這是為了更好地滿足客戶和用戶的需求。
在這個領域，美國的年薪從230,000 美元到335,000 美元不等。因此，作為你自己職業生涯的一部分，你現在知道，解決生成式人工智能的挑戰和機遇將使你能夠改進數據驅動的決策，提高效率，最重要的是，在動態的財務中保持領先地位。景觀。在Journal Du Coin 求職板上發現該行業的數千個工作機會。
文章《人工智能如何影響金融科技的就業》首先發表在《Journal du Coin》上。
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