人工智能是一項正在改變所有社會地位的創(chuàng)新。它是一個范圍廣泛的工具，使個人能夠重新評估我們?nèi)绾握蠑?shù)據(jù)、分析信息，并利用隨后的見解改進決策。人工智能正在進入決策者，輿論領(lǐng)袖和感興趣的觀察者的領(lǐng)域，并展示到目前為止人工智能是如何改變世界并為社會、經(jīng)濟和治理帶來重大問題的。

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人工智能算法旨在經(jīng)常利用實時信息進行決策。它們不同于僅能進行機械或預(yù)定反應(yīng)的被動式機器。它們利用傳感器、數(shù)字信息或遠程輸入來合并來自各種來源的數(shù)據(jù)，在一秒鐘內(nèi)檢查材料，并跟蹤從這些數(shù)據(jù)中獲得的見解。隨著存儲系統(tǒng)、處理速度和分析過程的巨大改進，它們非常適合分析和決策制定的巨大進步。

第一代人工智能是“描述性分析”，它回應(yīng)了“發(fā)生了什么?”這一詢問。第二個是“診斷分析”，指出“它是由于什么原因發(fā)生的?”當前的第三個時代是“預(yù)測分析”，它指出：“鑒于剛剛發(fā)生的事情，以后可能會發(fā)生什么?”

人工智能的想法僅在五年前就被人們所理解。無論如何，例如Google、Amazon和IBM等組織都在有效地考慮各種選擇，其他各種公司也同樣想出了使之可用的方法。計算本能可能是一個更精確的術(shù)語，因為算法會評估數(shù)據(jù)關(guān)系而不是數(shù)據(jù)屬性，這實際上就是AI的工作方式。明確地說，這些算法可以識別新的和仍然未被檢測到的現(xiàn)象，例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪，而所有帳戶都是無辜的交易。

人工智能幾乎可以滲透到每一個領(lǐng)域，但金融服務(wù)業(yè)目前正在取得實質(zhì)性進展。全球各大銀行都在不斷地利用它來識別復(fù)雜的新興網(wǎng)絡(luò)犯罪技術(shù)，包括賄賂、ATM黑客和避稅。可疑的金融事件通常被隱藏在成堆的交易中，這些交易都有自己收集的相關(guān)標準。

雖然預(yù)測分析可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省時間，但它仍然完全受制于歷史數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家在面對新的、晦澀難懂的情況時會束手無策。為了擁有真正的“人工智能”，我們需要能夠獨立“思考”的機器，尤其是在面對新環(huán)境時。我們需要人工智能，它可以檢查顯示的數(shù)據(jù)，但當某些東西沒有任何意義時，它也能表達一種“預(yù)感”。所以，我們需要能反映人類本能的人工智能。幸運的是，我們有。

“我預(yù)測人工智能最終將走向第四代，在這一代中，計算機將被訓(xùn)練成歷史上只有人類才能做的事情。他們將展示常識、直覺和人工直覺：根據(jù)非常片面的信息進行推斷的能力。ThetaRay的首席執(zhí)行官馬克?加齊特(MarkGazit)表示：“我們ThetaRay走在了這一新發(fā)展的前沿。”

“我相信人工智能最有前途的領(lǐng)域之一將是金融科技應(yīng)用，尤其是在當前全球健康危機期間。金融機構(gòu)認識和識別客戶的能力變得更加困難。當客戶行為發(fā)生巨大變化時，創(chuàng)建規(guī)則和構(gòu)建基于自動化的系統(tǒng)變得非常具有挑戰(zhàn)性。銀行現(xiàn)在需要的計算機可以代替非常資深、經(jīng)驗豐富的銀行家和調(diào)查人員。犯罪分子越來越多地利用人工智能進行金融網(wǎng)絡(luò)犯罪，因此銀行需要先進的人工智能和直覺來發(fā)現(xiàn)和擊敗他們。”

他進一步補充說，在歷史上，算法更多的是關(guān)于機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們現(xiàn)在看到越來越多的機器是自給自足的，能夠以一種非常類似人腦潛意識部分的方式自我教學(xué)和訓(xùn)練。換言之，用于模擬大腦分析部分的算法;現(xiàn)在它們正在模擬人腦最大、最強大、最有趣的部分，我們稱之為常識、直覺。今天的無監(jiān)督機器算法不再依賴于人類來訓(xùn)練和教導(dǎo)它們，而是能夠收集大量的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建世界的圖片，并做出與人類所做的非常相似的推斷。我們正在進入一個計算機可以自我訓(xùn)練的世界。

第四代人工智能是“人工直覺”，它使計算機能夠識別威脅和機遇，而不必決定要搜索什么，類似地，人類的本能允許我們決定選擇，而不必明確地被告知最佳方式。這就像一個經(jīng)驗豐富的偵探，他可以進入犯罪現(xiàn)場，并立即意識到事情似乎不對勁，或者是一個經(jīng)驗豐富的投資者，他可以先于任何人發(fā)現(xiàn)即將到來的模式。人工直覺的概念僅僅在五年前被認為是不可想象的。不管怎樣，目前像Google、Amazon和IBM這樣的組織都在嘗試創(chuàng)建解決方案，而且一些組織剛剛找到了如何實現(xiàn)它的方法。