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“依托Bettr的资金管理平台，Capital A在提升整体运营效率的同时，有效降低外汇成本，稳步提升利润，降低运营风险。我们能通过Bettr精准预测现金流，优化外汇风险管控。”
Aireen Omar
BigPay 集团
首席执行官
金融业曾经被高壁垒和低灵活性所定义，而现在正在向智能和实时决策时代转变。即使是最老牌的机构，也感到必须超越人工审核和受规则束缚的流程，才能跟上行业前所未有的变革--不断变化的客户期望、不断收紧的监管法规和汹涌的竞争浪潮都在紧追不舍。
人工智能（AI）既是这种快速变化的催化剂，也是其引擎。人工智能的应用提高了速度和精确度的标准，同时也为企业提供了实现这些标准的手段。如果实施得当，人工智能将带来更快、更公平、更以数据为导向的金融服务，从而惠及新兴市场商家和其他传统上得不到充分服务的参与者。
请继续阅读，了解机构如何利用人工智能在这一日益发展的运动中保持领先地位，以提供更具包容性的智能金融服务。
金融服务机构为何迅速采用人工智能
如今，基于转换器的深度学习模型--当今现代人工智能平台的核心--能够在数秒内分析数千个数据点。
这改变了风险评估、对账、合规检查、预测和其他曾经由人工处理的任务。通过人工智能，可以大规模执行这些任务，而且一致性更高。
与传统系统不同的是，人工智能会随着新信息的出现不断学习，发现人类团队可能忽略的模式和异常现象。这样，即使客户行为和法规发生变化，金融机构也能实时调整决策。
因此，人工智能开始变得不再像奢侈品，而更像企业的必需品，这并不奇怪。数字化带来的便利提高了客户的期望值，他们现在需要即时、个性化的响应，即使交易量在不断增长。 历史新高.
但是，速度只是问题的一部分。地形本身也变得比以前更加险峻。 日益复杂的坏人 与 复杂的合规性 需求。为了跟上时代的步伐，机构正在转向人工智能，不仅是为了实现自动化，也是为了获得更深入的金融洞察力。例如 财务团队 28% 在季度财务报告中使用人工智能。
此外，建立在现代信用引擎基础上的 LLM 可以分析销售周期、付款行为、存货周转率等方面的模式，从而描绘出比后视报表更加细致入微的财务健康状况。
在某些情况下，机器学习将收入预测周期从两周缩短至两小时，同时 将精度提高到 97%这说明为什么人工智能带来的速度和效率红利是不可忽视的。
人工智能如何促进更公平、更快速的融资
人工智能驱动的信贷方法还能让那些曾被过时的财务快照所忽视的中小企业受益。
税务申报和审计报表等传统文件只能反映企业的过去，而不能反映企业的未来。通过分析支付模式、销售周期和平台活动等其他数据集，人工智能可以建立一个更能感知上下文的财务健康状况图景。
通过这些全面的评估，合格借款人的审批速度有望加快，不必要的拒绝也会减少。
金融科技贷款机构已经在利用 实时销售和发票数据 其他公司则将信贷决策直接嵌入商户平台，以便在需要时提供营运资金支持。现在，小型企业可以在更加公平的环境中提供金融服务，不再受制于僵化的基准，而这些基准从未真正衡量过借款人的真正潜力。
为了应对这种由人工智能驱动的传统信贷方法的转变，对替代数据集的需求也在不断攀升。买方公司目前平均订阅了 每年 19 个此类数据集预算高达 $1000 万美元。
人工智能如何实现全球外汇而无需全球规模的头痛问题
多年来，财务主管将大量时间用于管理突发的外汇（FX）波动和满足持续的预付资金要求--这往往牺牲了对利润保护的关注。
外汇风险仍然是全球金融中最持久的风险之一，因为即使是很小的汇率变动，到结算时也会累积成巨大的损失。这也使团队疲于奔命，因为他们不得不对多个渠道保持持续警惕。
值得庆幸的是，人工智能已经为财务团队减轻了这一负担。航空公司和酒店等全球性企业已经在使用人工智能来最大限度地降低海外员工和供应商的支付成本。通过实时分析市场信号和地缘政治指标，现代信贷引擎可以比以前更准确地预测外汇风险。
例如，Ant International 的 Falcon Time-Series Transformer (TST) 人工智能模型通过一个 时序变压器结构 以更精确地跟踪未来的外汇走势，从而根据现行汇率和其他外部刺激因素进行实时定价。
试用 TST AI FX 模型 通过减少不必要的套期保值和风险溢价缓冲，TST 已经帮助航空业参与者节省了高达 60% 的外汇成本。此外，各种基于 TST 的财资运营模式也帮助提高了 30-50% 的流动性管理效率。
现代金融的现代工具
金融服务业的领导者们努力工作，但在这个技术颠覆的时代，光靠努力是远远不够的。与其依赖过时的工具让自己更加辛苦，为什么不利用现代技术来解决金融业面临的现代挑战--包括速度、安全性和更大的包容性？
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