數據量以每兩年翻一番的速度增加，數據類型和數據源也在不斷增加，這是銀行和保險公司如今面臨的局面。傳統手段和工具已經無法處理如此海量的數據，也就意味著目前還有很多數據并未得到充分的利用。

與此同時，在競爭激烈的市場上，88%的金融機構擔心自己在創新者面前失去優勢。面對海量數據，金融業積極擁抱人工智能，將數據轉化為全新的機遇，從而制勝未來。而在降低金融風險、激發商業洞察等方面，AI正切切實實地發揮著作用。

處于中國銀行卡產業核心和樞紐地位的中國銀聯，每年要處理高達200億項付款，迫切需要建立更為強大與高效的智能風險防控體系，修補傳統安全風險模型中可能被犯罪分子利用的漏洞。

為此，中國銀聯電子商務與電子支付國家工程實驗室、眾安科技以及英特爾三方，針對相關金融風控需求，結合各自優勢，共同開展了基于深度學習的反欺詐技術研究，提出了基于三明治結構的多層欺詐偵測方案框架。

與以往基于規則的系統相比，新解決方案把準確度提高了60%。該方案已在偽卡、套現欺詐偵測等場景進行了實測，獲得良好效果，并將在其他交易欺詐、信用欺詐以及保險欺詐等更多風險偵測場景發揮更大作用。

西班牙領先的零售銀行和保險金融集團CaixaBank，將激增的數據視為創新機遇。他們實施了一個基于Oracle設備、Exalytics商務智能云平臺和Exadata 數據庫云服務器，并采用英特爾?至強?處理器E7系列的大數據解決方案。該方案把所有數據匯集到一個互聯平臺中，能夠在企業所需的任何環境下、以任何格式使用任何數據。

CaixaBank將數據視為創新機遇

CaixaBank將所有以前的分析平臺遷移到新的架構上，這其中，英特爾處理器提供的處理能力對于支持需要實時響應的項目至關重要。在對數據進行了整體分析后，CaixaBank基于此而精簡業務、構建預測模型，從而提供更加個性化的服務，并改進風險管理程序，產生全新的商業洞察。

不止于此，在金融領域，英特爾的Saffron和Nervana正協助金融機構、監管機構以及業務合作伙伴不斷地打擊商業詐騙，打造健康安全的金融體系。通過提供獨特而有價值的分析與判斷，人工智能正在開啟金融業的新時代。