您上次写支票或去当地银行是什么时候?当然，老式的支票簿时常会派上用场，但现在您的借记卡和移动银行应用程序可能得到了更多的行动。早在疫情期间加速使用非接触式支付、存款和转账之前，这种数字转变就已经开始了。因此，人工智能(AI)在银行业务中的应用，也就是数据科学在金融领域的应用也变得越来越重要。bluehost虚拟主机商分享数据科学和人工智能在银行和金融业中的作用越来越大
当消费者欣赏网上银行和支付的速度和便利性时，金融机构无论如何都必须将纸质记录转换为数字记录，以减少处理交易的时间和成本。更多的数字银行业务也意味着对实体网点需求的减少，有助于节省额外的成本。
人工智能和数据科学在金融、银行业和保险业中的作用越来越大，为寻找可靠职业道路的专业人士创造了巨大的需求(和机会)。下面我们将仔细研究这一没有显示出放缓迹象的趋势，以及您可以做什么来追求数据科学或人工智能方面的金融职业。
金融业的人工智能和数据科学：关键创新
白热化的金融技术(或 “金融科技”)领域正被当今一些最前沿的技术所推动，因为消费者和金融机构都在寻求可靠和安全的交易，而对客户服务互动的需求最小。例如，人工智能聊天机器人已经可以处理很大一部分曾经需要人类互动的领域了。推荐阅读：《通过数据科学来提升网站个性化》
金融机构已经特别接受了这五项技术创新：
- 开放式银行
- 区块链
- 移动银行业务
- 人工智能和机器学习
- 微服务架构
开放式银行业务
当您通过PayPal授权信用卡或现金支付或使用Square购物时，您将依靠应用程序接口(API)来分享数据。这些只是开放银行的几个比较常见的例子，即使用API让第三方处理客户金融数据的概念(当然要经过适当的同意)。另一个例子是无处不在的信用评分公司FICO对金融数据的访问。
在讨论开放银行的趋势时，数据科学在金融领域的重要性怎么强调都不过分。数据科学决定了这些数据交换的结构，数据意义的标准化以及如何对数据进行分析。同时，人工智能和机器学习也改善了第三方从数据中得出推论的方式并使之自动化，从而使金融机构做出数据驱动的决策。
区块链
区块链提供了一个高度安全的交易账本，目的是让所有各方都能验证这些交易。相对于金融安全的 “锁箱 “方法，区块链的力量来自于它的透明度。如果有人想操纵或破坏数据，共享账本的透明度会暴露出这种企图。除了流行的、源自区块链的加密货币和比特币之外，这项复杂的技术也·开始为公众所熟悉。
随着时间的推移，区块链有望在更广泛的金融交易中拥有更多用途，以允许更多类型的交易和文件在数字领域安全地执行。
手机银行
移动银行现在已经很普遍了，几乎所有的主要银行都在提供。除了实时访问银行记录外，这些服务还使您能够使用手机的摄像头存入支票，在应用程序中支付账单，设立新账户以及执行其他曾经需要访问银行或发送文件的任务。同样，这种趋势对消费者和金融机构也都有好处，因为它减少了时间和费用，提高了速度并扩大了他们所能提供的服务类型。
在移动银行方面，相对较新的是 “新银行 “的出现——这种只在网上运营的银行有可能为许多银行服务提供更低的费用和更高的效率。如果它们能够以比传统银行更多的便利和更少的成本提供这些服务，您就可以期待传统银行重组它们的移动银行业务，使它们看起来更像是提供各种传统服务的新银行。推荐阅读：《企业数据中心：审视数据整合的真正价值》
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习为许多银行、金融服务和保险(或 “BFSI”)应用提供了动力。金融业的人工智能(和数据科学)将推动交易系统和定价模型。对于消费者来说，银行业的人工智能推动了信用管理等服务。自然语言处理(NLP)的人工智能领域还将允许通过语音应答系统和聊天机器人提供自动客户服务。虽然这些自动化系统的早期迭代还有很多不足之处(“请问我可以和人类交谈吗?”)，但它们已经取得了很大的进展。
这些和其他许多BFSI应用都需要不断改进，以使客户服务不断取得实质性的改善，并使交易可以更快、更有效地处理，并减少错误。所有这些都意味着人工智能在银行业的应用将继续存在。
微服务架构
微服务架构是一种处理信息系统结构的新方式。传统的软件创造了大型的、相互依赖的软件功能系统，这导致了系统将难以更新或修改。换句话说，改变系统的一个部分通常会对许多其他部分产生意想不到的影响。这减缓了新服务或升级的部署，这不利于持续的、渐进的变化。
作为对旧的做事方式的解决方案，微服务架构将复杂的软件系统分解成了更小的独立组件，使每个组件都提供一个定义的服务。组件可以独立修改——只要它们除了提供任何新的服务外还能继续提供与以前相同的服务。这使组织能够进行有针对性的改变，而且不会造成整个系统的混乱。
在银行和金融微服务架构中使用数据科学和人工智能有助于确保高效和无差错的软件开发和部署。具体来说，这包括DevOps以及持续集成和持续交付(CI/CD)。
学习在金融业应用人工智能和数据科学所需的技能
随着金融机构将交易甚至整个业务转移到数字平台上，这种对隐私和数据安全的担忧也在增加。人工智能也正在被用来解决安全问题，特别是新兴的AIOps的使用。虽然数字安全技术正在变得更加复杂，但对更多网络安全专业人员的需求也仍在增长。
如果您想参与到越来越多地使用数据科学的金融业、使用人工智能的银行业或是其他金融服务数字化的行业，那么现在就是时候了。虽然在在疫情之后的社会疏远准则最终会消退，但数字银行趋势将继续下去。推荐相关阅读：《致力于商业分析领域的利润丰厚的职业生涯》