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早在 OpenAI 向世界推出 ChatGPT 强大的人工智能（AI）模型之前，基本的自动化就已经在金融界深深扎根。
例如，1978 年，获奖数学家詹姆斯·西蒙斯 (James Simons) 创立了量化对冲基金文艺复兴科技 (Renaissance Technologies)，利用数据分析证券价格趋势的统计概率。该公司的标志性基金 Medallion 成立于 1988 年，创下了投资史上的最佳记录。
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西蒙斯引入量化投资后不久，专家系统就成为银行和金融业降低人为错误风险的常态。最终，它们被用于为收入相对较高的个人制定财务计划。
最近，机器学习、自然语言处理 (NLP) 和交互式聊天机器人已被用来帮助投资公司、银行、信贷机构和其他金融机构制定预测分析、打击欺诈、了解客户需求、简化客户支持等。
如今，我们正处于“人工智能黄金时代”，强大的新型人工智能模型正在带来一系列颠覆性的工具和解决方案，有可能重新定义金融服务业。然而，Zest AI 总法律顾问 Teddy Flo 表示，由于大多数行业都在热切地实施人工智能解决方案，以简化内部流程并提供更好的客户服务，曾经创新的金融行业已经落后了。
但这种情况开始发生变化，部分得益于加密和区块链行业对人工智能的接受。
我们已经看到许多由人工智能驱动的加密平台和项目出于各种原因利用人工智能。Fetch.ai 是一个旨在自动执行数据处理和交易等任务的机器学习平台，Bittensor 是一个能够传播人工智能知识的去中心化网络，它们展示了区块链和人工智能交叉领域的独创性。
现在，主流金融可能已准备好加入下一代人工智能。目前，云原生软件即服务 (SaaS) 投资管理平台 FundGuard 最近在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元，这要归功于其直观的平台，该平台旨在帮助资产管理者及其服务提供商管理共同基金、交易所交易基金 (ETF)、对冲基金、养老金和其他金融产品。该平台还支持数字化转型、流程自动化、基于人工智能的洞察和云迁移，通常作为许多金融机构的核心系统。
同样，由于丰富的结构化和非结构化数据、经济实惠的计算能力以及大大改进的神经网络，复杂的算法现在为更容易获得、更有效的投资选择提供了基础。
随着投资者寻求创新方式在金融市场中占据优势，人工智能的变革能力现在被用来支持投资策略和决策，传奇科技企业家史蒂夫科恩推出了以算法为基础的策略和决策的人工智能对冲基金。
加密货币领域也采取了类似的方法。由于参与数字资产并做出明智的决策需要高度的技术理解，因此人工智能驱动的加密货币交易平台 GT Protocol 使用先进的算法作为用户的“个人 web3 投资和交易助手”。
GT Protocol 平台满足各个层次投资者的需求，拥有全方位的对话界面，提供分析和制定投资策略及交易建议——这对具有不同专业知识和目标的投资者来说是急需的帮助。
无论您从事传统金融还是去中心化金融，我们都可以预期对简化的投资解决方案和可靠策略的需求将不断增长。人工智能使行业能够更好地运作，同时为客户提供简单、轻松和智能的投资解决方案。
此时，无论机构是 DAO、dApp、主流银行还是国际投资公司，AI 的使用正迅速成为保持竞争力的先决条件。
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