Phát hiện gian lận và an ninh mạng Tăng cường các nỗ lực phát hiện gian lận và an ninh mạng đang trở thành điều cần thiết đối với bất kỳ tổ chức tài chính hoặc ngân hàng nào vì số lượng lớn các giao dịch kỹ thuật số được thực hiện thông qua tài khoản trực tuyến mỗi ngày, đôi khi thông qua điện thoại di động và các ứng dụng. AI đang đóng một vai trò lớn trong việc cải thiện tính bảo mật của tài chính trực tuyến. Khả năng của AI cung cấp loại bảo mật này cho tài chính trực tuyến giúp những người ở dưới cùng của kim tự tháp liên quan đến tài chính toàn diện có thể tham gia vào lĩnh vực tài chính chính thức. Hơn nữa, các công ty fintech đang sử dụng các ứng dụng AI để nâng cao bảo vệ người tiêu dùng và trải nghiệm người dùng, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận ở nhiều quốc gia. Nhiều sàn giao dịch chứng khoán quốc gia ở nhiều quốc gia đang cân nhắc sử dụng máy học để xác định các mô hình thị trường nhằm cải thiện việc giám sát và ngăn chặn thao túng thị trường giao dịch tần suất cao (HFT) . Trên thực tế, các hệ thống an ninh mạng hỗ trợ AI đang ngày càng được sử dụng để bảo vệ và ngăn chặn các vi phạm bảo mật có thể xảy ra. Ngoài ra, AI đang ảnh hưởng đến việc quản lý tài sản thông qua các cố vấn robot cung cấp các dịch vụ lập kế hoạch tài chính tự động như tư vấn lập kế hoạch thuế, tư vấn bảo hiểm, sức khỏe, tư vấn đầu tư và nhiều dịch vụ quan trọng khác .Ngân hàng HDFC của Ấn Độ đang sử dụng AI cho Ứng dụng Ngân hàng Di động và On Chat, sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi người dùng có thể tương tác, xác nhận và thanh toán cho các dịch vụ trong trò chuyện. Thách thức của AI Mặc dù AI đầy hứa hẹn và làm được rất nhiều trong việc thúc đẩy tài chính toàn diện kỹ thuật số, tuy nhiên, vẫn có những thách thức liên quan đến việc gặt hái những lợi ích từ các thuật toán thông minh. Một số thách thức liên quan đến chất lượng dữ liệu, yêu cầu trách nhiệm để triển khai công nghệ AI. Sức mạnh dự đoán của AI phụ thuộc chủ yếu vào tính sẵn có của dữ liệu chất lượng, Tuy nhiên, tính khả dụng hạn chế của chất lượng và số lượng dữ liệu phù hợp có thể đóng vai trò là một trở ngại đối với sức mạnh của AI. Sức mạnh dự đoán của thuật toán phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu được cung cấp dưới dạng đầu vào. Đôi khi ngay cả trong dữ liệu chất lượng, thành kiến có thể bị che giấu. Trong lĩnh vực tài chính, một số dữ liệu tham khảo thường bị ảnh hưởng bởi các vấn đề chất lượng. Khái niệm AI dựa trên việc có một chương trình chất lượng dữ liệu. Hơn nữa, việc sử dụng máy móc thông minh là một thách thức liên quan đến trách nhiệm pháp lý. Những câu hỏi vẫn chưa được trả lời là ai/cái gì sẽ chịu trách nhiệm trong trường hợp có sự cố? Các tổ chức tài chính đôi khi miễn cưỡng trao cho máy móc quyền tự chủ hoàn toàn vì hành vi của máy móc không hoàn toàn có thể lường trước được. Trong nhiều trường hợp, họ có xu hướng giữ người giám sát tại chỗ để xác thực các hoạt động và quyết định quan trọng của máy móc như chặn thanh toán hoặc giải phóng thanh toán. Điều này, theo một cách nào đó, đánh bại một phần mục đích sử dụng máy móc ngay từ đầu. Trong một số trường hợp, các tiêu chuẩn tuân thủ và bảo mật hoạt động tương đối nghiêm ngặt và không đủ hiểu biết về rủi ro vốn có của AI, văn hóa của công ty và quy định đều có thể đóng vai trò là rào cản đối với việc áp dụng rộng rãi AI trong các công ty dịch vụ tài chính.