人工智能算法旨在经常利用实时信息进行决策。它们不同于仅能进行机械或预定反应的被动式机器。它们利用传感器、数字信息或远程输入来合并来自各种来源的数据，在一秒钟内检查材料，并跟踪从这些数据中获得的见解。随着存储系统、处理速度和分析过程的巨大改进，它们非常适合分析和决策制定的巨大进步。



第一代人工智能是“描述性分析”，它回应了“发生了什么？”这一询问。第二个是“诊断分析”，指出“它是由于什么原因发生的？”当前的第三个时代是“预测分析”，它指出：“鉴于刚刚发生的事情，以后可能会发生什么？”



人工智能的想法仅在五年前就被人们所理解。无论如何，例如Google、Amazon和IBM等组织都在有效地考虑各种选择，其他各种公司也同样想出了使之可用的方法。计算本能可能是一个更精确的术语，因为算法会评估数据关系而不是数据属性，这实际上就是AI的工作方式。明确地说，这些算法可以识别新的和仍然未被检测到的现象，例如，网络犯罪，而所有帐户都是无辜的交易。



人工智能几乎可以渗透到每一个领域，但金融服务业目前正在取得实质性进展。全球各大银行都在不断地利用它来识别复杂的新兴网络犯罪技术，包括贿赂、ATM黑客和避税。可疑的金融事件通常被隐藏在成堆的交易中，这些交易都有自己收集的相关标准。



虽然预测分析可以帮助数据科学家节省时间，但它仍然完全受制于历史数据。因此，数据科学家在面对新的、晦涩难懂的情况时会束手无策。为了拥有真正的“人工智能”，我们需要能够独立“思考”的机器，尤其是在面对新环境时。我们需要人工智能，它可以检查显示的数据，但当某些东西没有任何意义时，它也能表达一种“预感”。所以，我们需要能反映人类本能的人工智能。幸运的是，我们有。



“我预测人工智能最终将走向第四代，在这一代中，计算机将被训练成历史上只有人类才能做的事情。他们将展示常识、直觉和人工直觉：根据非常片面的信息进行推断的能力。ThetaRay的首席执行官马克?加齐特（MarkGazit）表示：“我们ThetaRay走在了这一新发展的前沿。”



“我相信人工智能最有前途的领域之一将是金融科技应用，尤其是在当前全球健康危机期间。金融机构认识和识别客户的能力变得更加困难。当客户行为发生巨大变化时，创建规则和构建基于自动化的系统变得非常具有挑战性。银行现在需要的计算机可以代替非常资深、经验丰富的银行家和调查人员。犯罪分子越来越多地利用人工智能进行金融网络犯罪，因此银行需要先进的人工智能和直觉来发现和击败他们。”