>40%
對沖成本節省
>90%
預測精確度
24/7
可靠性
"Bettr 的資金管理平台幫助 Capital A 降低外匯成本，保護和提高我們的利潤率，降低風險，同時改善整體營運。該平台使我們能夠預測我們的現金流，從而更好地管理我們的外匯風險"。
Aireen Omar、
集團首席執行官辦公室
BigPay
金融業曾經以高門檻和低靈活性為定義，但現在正邁向智慧和即時決策的時代。即使是最老牌的機構也感到勢在必行，必須超越手動審查和受規則約束的流程，才能跟上業界前所未有的紛亂 - 不斷改變的客戶期望、緊縮的法規和洶湧而至的競爭。
人工智能 (AI) 既是這種快速變化的催化劑，也是其引擎。人工智能的應用提高了速度和精確度的標準，同時為企業提供了實現這些標準的方法。若實施得宜，人工智慧可帶來更快速、更公平、更資料驅動的金融服務，讓新興市場的商家和其他傳統上未獲足夠服務的業者也能受惠。
請繼續閱讀，瞭解組織如何利用人工智能，在這個朝向更包容、更智慧的金融服務發展的趨勢中保持領先。
為什麼 FSI 會快速採用 AI？
今日的 基於轉換器的深度學習模型--今日現代人工智能平台的核心--能夠在幾秒鐘內分析數以千計的資料點。
這改變了風險評估、對帳、合規性檢查、預測以及其他曾經由人工處理的工作。AI 可讓這些工作以更高的一致性進行大規模執行。
與傳統系統不同的是，人工智能會隨著新資訊的浮現持續學習，發現人類團隊可能遺漏的模式和異常現象。這可讓金融機構即時調整其決策，即使客戶行為和法規有所改變。
因此，AI 開始變得不像奢侈品，而更像是企業的必需品，也就不足為奇了。數位便利性提高了客戶的期望，他們現在需要即時、個人化的回應，即使交易量持續成長。 歷史新高.
但速度只是故事的一部分。地形本身已變得比以前更加險惡，因為 越來越複雜的壞份子 和 複雜的合規性 需求。為了跟上時代的腳步，各機構正轉向人工智能，不僅是為了自動化，也是為了更深入的財務洞察力。舉例來說 財務團隊的 28% 在季度財務報告中使用 AI。
此外，建立在現代信用引擎上的 LLM 可以分析銷售週期、付款行為、存貨週轉率等各方面的模式 - 畫出比後向報表更仔細的財務健康狀況。
在某些情況下，機器學習將營收預測週期從兩週縮短到兩小時，同時 提高精確度至 97%這說明了為什麼人工智能的速度和效率紅利是不可忽視的。
人工智能如何促進更公平、更快速的融資
人工智能驅動的信貸方式也能讓曾經被過時的財務快照所忽視的中小企業受惠。
稅務申報和審計報表等傳統文件只能反映企業的過去，而非未來。透過分析其他資料集，例如付款模式、銷售週期和平台活動，人工智慧可以建立更能掌握背景的財務健康狀況。
透過這些整體評估，可望加速合格借款人的核准速度，並減少不必要的拒絕。
金融科技貸款機構已經在利用 即時銷售和發票資料 為線上商家提供近乎即時的應收帳款融資，而其他公司則直接將信用決策嵌入商家平台，以便在需要時提供營運資金支援。小型企業現在可以在更公平的環境下提供金融服務，不再受限於僵化的基準，因為這些基準從未真正衡量借款人的真正潛力。
為了因應人工智能驅動的傳統信貸方法的轉變，對於替代性資料集的需求也不斷攀升。買方公司現在平均訂閱 每年 19 個此類資料集，預算高達 $1000 萬。
AI 如何實現全球外匯，而無需全球規模的頭痛問題
多年來，財務主管將大量時間用於管理突如其來的外匯 (FX) 波動，以及滿足持續的預籌資金要求 - 這往往犧牲了對利潤保障的重視。
外匯風險仍是全球金融中最持久的風險之一，因為即使是微小的匯率變動，到結算時也可能累積成巨大的損失。這也會讓團隊疲於奔命，因為他們必須對多種渠道持續保持警惕。
值得慶幸的是，人工智能已經為財務團隊解除了這一負擔。航空公司和酒店等全球性企業已經開始使用 AI 來盡量降低海外員工和供應商的付款成本。透過即時分析市場信號和地緣政治指標，現代信用引擎可以比以前更準確地預測外匯風險。
舉例來說，Ant International 的 Falcon Time-Series Transformer (TST) AI Model 可以將廣泛的資料檔案透過 時序變壓器架構 以更精確地追蹤未來外匯走勢，針對當前匯率和其他外部刺激因素進行即時定價。
TST AI FX 模型的試驗 透過減少不必要的對沖與風險溢價緩衝，已協助航空業者節省高達 60% 的外匯成本。此外，各種以 TST 為基礎的庫務作業模式也協助提高流動資金管理效率 30 至 50%。
現代金融的現代工具
金融服務業的領導者努力工作，但在這個科技顛覆的時代，光是努力工作是不夠的。與其依賴讓您更辛苦的過時工具，何不利用現代科技來解決金融業所面臨的現代挑戰 - 包括速度、安全性和更大的包容性？
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