随着人工智能（AI）的快速发展，它的应用范围日益扩大，从简单的数据分析到复杂的决策支持，AI已经成为金融服务行业不可或缺的一部分。然而，这项技术带来的便利同时也伴随着潜在的风险和挑战。我们将探讨这些风险，以及如何应对它们。

首先，我们需要明确人工智能的范围。这一概念指的是机器执行通常需要人类智能才能完成的任务，如感知、推理、决策和自然语言处理等。在金融服务业中，AI被用来进行交易分析、信用评分、市场预测以及客户服务等多个方面。

使用AI进行交易分析可以帮助投资者更快地识别市场趋势，并作出更加精准的情景模拟。但是，如果没有适当的人类监督，这种自动化可能导致错误或偏差。例如，一台算法可能会因为过度依赖历史数据而忽视了新出现的情况或者外部事件对市场影响的一般性质。

信用评分系统利用AI来快速且客观地评估借款人的信用状况，但这也引发了关于隐私保护的问题。如果这些个人数据不经过适当加密并得到严格监管，就有可能遭受安全漏洞攻击，从而导致身份盗窃甚至欺诈行为发生。

在市场预测领域，虽然人工智能能够处理海量数据并提取隐藏模式，但其结果往往基于过去经验，因此不能保证完全准确。此外，由于模型训练时所采用的假设可能与现实世界不同，这些模型容易受到“黑天鹅”事件（即意料之外但极其重要的事情）影响。

此外，尽管客户服务中的聊天机器人提供了24/7可靠支持，但它无法理解情感或同理心，只能根据有限程序回应问题。这限制了与客户建立深层次联系和信任关系，有时候还会给用户留下不愉快体验。

为了克服上述挑战，我们需要制定一套全面的策略来管理和控制人工智能在金融领域中的应用。首先，是要加强法律法规框架，以确保所有相关活动都符合合规要求。这包括对个人信息保护法案、反欺诈措施以及责任归属标准等方面进行更新和完善。

其次，要增强监管机构对于科技公司及其产品的审查力度，使得他们必须向公众透明展示自己的算法工作原理，并接受第三方验证。此外，对于任何涉及高级数学运算的大型模型，都应该实施额外安全措施，比如频繁更新密码政策，不让单一账户长时间未登录以防止滥用情况发生。

再者，加强教育培训，让专业人员了解最新的人工智能技术，同时提高消费者的数字素养，让他们认识到什么是可信赖的人工智能应用，以及如何辨别潜在危险信号。此外，还应当鼓励企业之间相互合作，以分享最佳实践并共同解决面临的问题，而不是孤立竞争，因为这是一个全球性的问题，每个参与者都应该为实现健康发展做出贡献。

最后，在设计新技术时，要考虑到社会正义原则，即使是最先进的人工智能系统，也必须尊重基本权利如平等机会获取与尊重，不因性别、种族或其他非职业特征而歧视用户群体。此举将有助于避免造成社会不稳定性质的问题，如失业潮或收入不平衡增长现象，从而维护整体经济健康发展环境，为人们创造一个更加包容共享的地球家园。

总结来说，在金融服务业中使用人工智能无疑是一个巨大的优势，但是我们也必须意识到这个过程中存在各种潜在风险。如果正确处理这些挑战，我们就能最大限度地发挥这种革命性的技术，同时减少产生负面后果。