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。”

　　他进一步补充说，在历史上，算法更多的是关于机器学习和神经网络。我们现在看到越来越多的机器是自给自足的，能够以一种非常类似人脑潜意识部分的方式自我教学和训练。换言之，用于模拟大脑分析部分的算法;现在它们正在模拟人脑最大、最强大、最有趣的部分，我们称之为常识、直觉。今天的无监督机器算法不再依赖于人类来训练和教导它们，而是能够收集大量的数据，创建世界的图片，并做出与人类所做的非常相似的推断。我们正在进入一个计算机可以自我训练的世界。

　　第四代人工智能是“人工直觉”，它使计算机能够识别威胁和机遇，而不必决定要搜索什么，类似地，人类的本能允许我们决定选择，而不必明确地被告知最佳方式。这就像一个经验丰富的侦探，他可以进入犯罪现场，并立即意识到事情似乎不对劲，或者是一个经验丰富的投资者，他可以先于任何人发现即将到来的模式。人工直觉的概念仅仅在五年前被认为是不可想象的。不管怎样，目前像Google、Amazon和IBM这样的组织都在尝试创建解决方案，而且一些组织刚刚找到了如何实现它的方法。