人工智能算法旨在經常利用實時信息進行決策。它們不同于僅能進行機械或預定反應的被動式機器。它們利用傳感器、數字信息或遠程輸入來合并來自各種來源的數據，在一秒鐘內檢查材料，并跟蹤從這些數據中獲得的見解。隨著存儲系統、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”，它回應了“發生了什么?”這一詢問。第二個是“診斷分析”，指出“它是由于什么原因發生的?”當前的第三個時代是“預測分析”，它指出：“鑒于剛剛發生的事情，以后可能會發生什么?”

 

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語，因為算法會評估數據關系而不是數據屬性，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象，例如，網絡犯罪，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域，但金融服務業目前正在取得實質性進展。全球各大銀行都在不斷地利用它來識別復雜的新興網絡犯罪技術，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標準。

 

雖然預測分析可以幫助數據科學家節省時間，但它仍然完全受制于歷史數據。因此，數據科學家在面對新的、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，尤其是在面對新環境時。我們需要人工智能，它可以檢查顯示的數據，但當某些東西沒有任何意義時，它也能表達一種“預感”。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。

 

“我預測人工智能最終將走向第四代，在這一代中，計算機將被訓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：根據非常片面的信息進行推斷的能力。ThetaRay的首席執行官馬克?加齊特(MarkGazit)表示：“我們ThetaRay走在了這一新發展的前沿。”

 

“我相信人工智能最有前途的領域之一將是金融科技應用，尤其是在當前全球健康危機期間。金融機構認識和識別客戶的能力變得更加困難。當客戶行為發生巨大變化時，創建規則和構建基于自動化的系統變得非常具有挑戰性。銀行現在需要的計算機可以代替非常資深、經驗豐富的銀行家和調查人員。犯罪分子越來越多地利用人工智能進行金融網絡犯罪，因此銀行需要先進的人工智能和直覺來發現和擊敗他們。”

 

他進一步補充說，在歷史上，算法更多的是關于機器學習和神經網絡。我們現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和訓練。換言之，用于模擬大腦分析部分的算法;現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。今天的無監督機器算法不再依賴于人類來訓練和教導它們，而是能夠收集大量的數據，創建世界的圖片，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。這就像一個經驗豐富的偵探，他可以進入犯罪現場，并立即意識到事情似乎不對勁，或者是一個經驗豐富的投資者，他可以先于任何人發現即將到來的模式。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建解決方案，而且一些組織剛剛找到了如何實現它的方法。