从制造业、农业到医疗保健和教育，人工智能正改变着各行业的运营方式。它能预测地震、检测疾病、防范网络攻击，还能实现数百种语言的实时翻译。而在众多行业中，金融业尤为具备转型的条件。

金融业的核心是数据和模式分析，这正是人工智能所擅长的领域。金融科技（FinTech）中的人工智能可助力完成多项任务，从评估投资风险、进行信用评分，到检测金融犯罪、提供个性化建议，无所不包。人工智能让金融业变得更智能、更安全、更高效。若你想紧跟时代步伐，不妨继续阅读，了解人工智能金融应用程序的开发阶段及其最成功的应用案例。

人工智能在金融业的崛起

人工智能并非新生事物，但在过去几年迎来了复兴。全球数百家企业纷纷推出创新解决方案，助力我们做出基于数据的金融决策、获得个性化服务，让生活更便捷。推动人工智能应用的主要趋势包括日常任务自动化、高端个性化服务以及预测性分析。人工智能将人类从繁琐工作中解放出来，投身更复杂的任务，同时还能打造针对每位客户的定制化内容与服务。通过分析海量信息，人工智能还可预测需求与行业趋势。

这项技术正推动金融科技应用趋势发展，改变金融服务的交付与使用方式。聊天机器人便是人工智能应用的成功案例之一。例如，美国银行推出的人工智能驱动聊天机器人 “埃里卡”（Erica），可提供理财顾问服务并管理日常交易。Wealthfront 和 Betterment 等应用则利用人工智能，根据用户的个人财务目标提供定制化投资建议。另一个典型案例是 Zest，它通过分析支付历史和交易模式，帮助贷款机构做出精准的信贷决策。

人工智能在金融应用程序中的核心应用场景

人工智能正在彻底变革金融业，使其更安全、更高效、更具效率。其核心应用场景如下：

• 个性化财务洞察：金融科技应用可分析收入与支出情况，为用户提供预算制定、储蓄规划及实现其他财务目标的个性化建议。事实证明，人工智能理财已变得更加便捷高效。
• 信用评分与风险建模：相较于传统模型，人工智能能分析更广泛的信息，从而提供更精准的评估与洞察。
• 欺诈检测与安全防护：人工智能在欺诈检测方面效果显著，算法可处理海量信息，并在早期发现异常模式。
• 自动化客户服务：通过使用人工智能财务助手和聊天机器人，企业能大幅改善客户服务 —— 加快响应速度、提高问题解决率，并提供多语言 24 小时全天候服务。
• 算法交易与投资管理：人工智能运用先进算法，助力交易员和投资者根据各类市场数据与趋势，做出基于数据的决策。

打造应用程序的分步指南

如你所见，借助人工智能，金融企业能够实现各类目标并超越竞争对手。若你准备应用这项技术，或从零开始打造一款产品，以下将介绍如何通过 8 个步骤开发个人理财应用程序。

1. 明确问题与人工智能应用场景
   在开发初期，需明确你的金融应用程序要解决的问题。当前市场竞争异常激烈，因此要找出你的人工智能应用程序可填补的市场空白。研究市场需求、了解客户痛点，并分析竞争对手的不足。在开发人工智能金融应用时，企业还需确定盈利模式，例如免费增值模式、按需付费模式、高级付费模式等。所选模式需与你的目标及预期成果相符。

2. 收集并清理金融数据
   开发金融应用程序时，需先确定应用所需的数据类型（如交易记录、投资组合等）并进行收集，同时要牢记监管合规要求与数据加密。为确保分析结果准确可靠，清理收集到的数据（去除不一致信息、错误数据和重复数据）至关重要。为方便使用并保证结果准确，还需对数据进行标准化处理，将其转换为统一格式。

3. 选择合适的技术栈
   选择恰当的技术栈对在银行应用中发挥人工智能作用至关重要。首先需选择人工智能框架，以更高效地创建和训练模型。目前最流行的框架包括 PyTorch、Keras 和 TensorFlow。在后端开发方面，你需要 Node.js 等后端环境，它可处理从数据库通信到身份验证的各类流程。此外，还需 Django、Ruby on Rails 等全栈框架，以实现可扩展性、快速开发并处理海量数据。最后，务必做好加密与安全防护，保护敏感信息并遵守国际法规。

4. 训练并测试模型
   选定技术栈并开发出首个模型后，需使用清理后的数据对其进行训练，以检验预测的准确性。在不同条件下对模型进行测试，确保未来应用程序能正常运行。若你与外部团队合作，需确保他们对算法进行调试并验证性能，避免遗漏任何问题。

5. 打造前端用户体验
   你开发的应用程序不仅要功能完善，还需便捷易用、用户友好。因此，下一步需专注于 UI/UX（用户界面 / 用户体验）设计。用户应能轻松浏览应用、查看财务数据，并与人工智能驱动的功能互动。打造流畅且响应迅速的界面至关重要，这有助于降低用户学习成本、减少用户流失率，并增强用户忠诚度。

6. 集成人工智能功能
   在开发人工智能金融科技应用时，需思考用户可能从中受益的功能。例如，应用可根据用户的消费习惯，每周发送智能投资与储蓄报告；也可对交易进行分类，方便用户跟踪支出；当用户即将超出预算时，人工智能还能发送个性化提醒。若资源有限，可先从核心功能入手，随着业务发展逐步扩展功能。

7. 确保合规与安全
   财务信息极为敏感，因此必须遵守数据隐私法规。应用程序还需采用顶级身份验证和欺诈检测协议，实时识别可疑活动。若应用需连接第三方服务，还应实施安全 API（应用程序编程接口）；此外，定期安全审计、用户数据匿名化处理以及基于角色的访问控制等措施也十分必要。通过整合这些措施，既能为客户提供安全的使用体验，也能避免因未满足法律要求而面临风险。

8. 上线、监控与迭代优化
   应用程序开发完成后，便可正式推向市场。当前市场要求极高，因此要保持客户满意度并在竞争中立足，就必须不断改进和完善应用。要提供高质量的人工智能金融服务，你需要收集用户反馈、修复漏洞、优化应用，使其更易用、响应更迅速。

金融科技中的人工智能：未来展望

人工智能正以惊人的速度改变金融领域，它让投资管理、欺诈检测和个人理财变得更便捷、更安全。随着人工智能技术的不断发展，未来将出现更先进的算法与模型，推动金融业向更普及、更安全的方向发展。若想保持行业领先地位，投资开发金融应用程序已成为必然选择。祝你一切顺利！

注：此文系译文，原文链接是：How AI Is Changing Finance—and How to Build an App That Keeps Up - Big Data Analytics News