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早在 OpenAI 向世界推出 ChatGPT 強大的人工智能（AI）模型之前，基本的自動化就已經在金融界深深紮根。

例如，1978 年，獲獎數學家詹姆斯·西蒙斯 (James Simons) 創立了量化對衝基金文藝復興科技 (Renaissance Technologies)，利用數據分析證券價格趨勢的統計概率。該公司的標誌性基金 Medallion 成立於 1988 年，創下了投資史上的最佳記錄。

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西蒙斯引入量化投資後不久，專家系統就成爲銀行和金融業降低人爲錯誤風險的常態。最終，它們被用於爲收入相對較高的個人制定財務計劃。

最近，機器學習、自然語言處理 (NLP) 和交互式聊天機器人已被用來幫助投資公司、銀行、信貸機構和其他金融機構制定預測分析、打擊欺詐、瞭解客戶需求、簡化客戶支持等。

如今，我們正處於“人工智能黃金時代”，強大的新型人工智能模型正在帶來一系列顛覆性的工具和解決方案，有可能重新定義金融服務業。然而，Zest AI 總法律顧問 Teddy Flo 表示，由於大多數行業都在熱切地實施人工智能解決方案，以簡化內部流程並提供更好的客戶服務，曾經創新的金融行業已經落後了。

但這種情況開始發生變化，部分得益於加密和區塊鏈行業對人工智能的接受。

我們已經看到許多由人工智能驅動的加密平臺和項目出於各種原因利用人工智能。Fetch.ai 是一個旨在自動執行數據處理和交易等任務的機器學習平臺，Bittensor 是一個能夠傳播人工智能知識的去中心化網絡，它們展示了區塊鏈和人工智能交叉領域的獨創性。

現在，主流金融可能已準備好加入下一代人工智能。目前，雲原生軟件即服務 (SaaS) 投資管理平臺 FundGuard 最近在 C 輪融資中籌集了 1 億美元，這要歸功於其直觀的平臺，該平臺旨在幫助資產管理者及其服務提供商管理共同基金、交易所交易基金 (ETF)、對衝基金、養老金和其他金融產品。該平臺還支持數字化轉型、流程自動化、基於人工智能的洞察和雲遷移，通常作爲許多金融機構的核心繫統。

同樣，由於豐富的結構化和非結構化數據、經濟實惠的計算能力以及大大改進的神經網絡，複雜的算法現在爲更容易獲得、更有效的投資選擇提供了基礎。

隨着投資者尋求創新方式在金融市場中佔據優勢，人工智能的變革能力現在被用來支持投資策略和決策，傳奇科技企業家史蒂夫科恩推出了以算法爲基礎的策略和決策的人工智能對衝基金。

加密貨幣領域也採取了類似的方法。由於參與數字資產並做出明智的決策需要高度的技術理解，因此人工智能驅動的加密貨幣交易平臺 GT Protocol 使用先進的算法作爲用戶的“個人 web3 投資和交易助手”。

GT Protocol 平臺滿足各個層次投資者的需求，擁有全方位的對話界面，提供分析和制定投資策略及交易建議——這對具有不同專業知識和目標的投資者來說是急需的幫助。

無論您從事傳統金融還是去中心化金融，我們都可以預期對簡化的投資解決方案和可靠策略的需求將不斷增長。人工智能使行業能夠更好地運作，同時爲客戶提供簡單、輕鬆和智能的投資解決方案。

此時，無論機構是 DAO、dApp、主流銀行還是國際投資公司，AI 的使用正迅速成爲保持競爭力的先決條件。

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