但在真实世界里，人工智能根本不是这个样子的。

可以这么理解，AI的应用是通过算法来学习用户的习惯偏好。用户用的越多，AI对用户就越了解。

实际上现在AI已经出现在我们的生活中了，不过看起来不像西部世界里那种风格的机器人。

比如说Siri，是专门为了获得用户偏好而设计的，www.zr-kuka.com，基于用户行为规律的识别和反馈的处理来看用户每天的行程安排。亚马逊的首页也用了AI，根据用户的购买记录来推荐首页展示的商品。

△亚马逊的推荐页面

不断获得大量的数据输入，AI技术可以输出个性化的结果，这样会让很多事效率更高，步骤也更简单。

到2018年，随着AI技术成本逐步降低，AI技术会在很多产业发挥更大的作用，包括全球的银行、信用机构。

AI将会用在哪里

当AI搜集到大量的不同类型的数据时，它能够透过数据做出预测性的决策。应用场景可以从了解消费者行为到更好地理解内部资源如何运作，这个过程本质上是数据分析，发现必要的信息后找出最优解。

从金融服务的视角来说，我们会在2018年看到AI的四个趋势。

1、检测并防止欺诈

检测欺诈的主要工作是看一个账户交易记录是否异常。

目前来说，库卡机器人，检测原理是看账户内交易发生地是不是距离持卡人居住地很远，或者在短期内出现多笔购买记录。

不过，为了逃避检测系统，欺诈都以更细微的方式进行。防欺诈团队都会经过专业的训练，去发现这些更细微的可疑交易。引入AI技术后，就等于给这个团队一个工具，数据的处理会更快更高效，准确率也会大幅提升。

2、客服

AI未来可以做一线的客服。

AI驱动的聊天机器人（计算机模拟人类的对话方式）已经可以处理大量的基本问题，这样就可以把人类客服的时间释放出来，去解决更值得关注的问题。

这种类型的支持，对于用户来说，也可以缩短他们等待电话人工客服的时间。随着AI系统慢慢学会把咨询问题中的细微差别归类，它的客服支持能力就越来越强，能回答的问题面更广，回答的精确度也越高。

3、以用户为中心的创新

新产品或服务要怎么要吸引现有的和之前的用户？

分析了大范围的数据之后，AI技术能够找出哪些产品能够有针对性地吸引到单个用户，有效激励他们参与积分活动，增加用户的贷款机会等等。

比起胡乱推荐一通，这种定制化的推荐可以给销售部市场部提供更个性化的方案，增加用户的信任度和满意度。基于用户需要去推销，KUKA机器人示教器维修，对他们来说，就不再是种打扰，也能获得用户更多的关注。

4、内部运作

销售市场团队管里客户关系的一个软件，Salesforce’sEinstein就是个很好的例子。

这个AI系统把客户的数据吸收处理分析后，学会给内部做推荐，把通知按重要程度划分等级，或者预测销售数字。

这证明了对外的AI平台可以用来服务内部的运营。除了市场部，其他部门也可以利用这个平台，比如人力资源部，法务部。

人力资源部可以用对外的AI平台来统计基本的对内询问的信息，或者处理内推简历，法务部可以用AI平台来核对合同的准确性。

未来已来。即使是小型的金融机构，也该研究一下AI技术可以给自己业务带来哪些改进。