金融業(yè)以極大的興趣關(guān)注技術(shù)進(jìn)步。像摩根大通這樣的大銀行已經(jīng)成為像Blockchain這樣的顛覆性技術(shù)的早期采用者。
人工智能（AI）是一種范式轉(zhuǎn)換技術(shù)，可以無縫改變我們生活，移動(dòng)，互動(dòng)，購物的方式。
Fin-tech是金融行業(yè)尖端技術(shù)使用的總稱。
在本文中，我們將介紹人工智能的十個(gè)應(yīng)用程序以及該技術(shù)的細(xì)分。
1、數(shù)字金融教練/顧問
交易機(jī)器人是人工智能中最受歡迎的用例之一，可能是因?yàn)閼?yīng)用范圍非常廣泛：在所有行業(yè)中，在多個(gè)層面。
在財(cái)務(wù)方面，交易機(jī)器人可以用來為用戶提供財(cái)務(wù)輔導(dǎo)/咨詢服務(wù)。
將它們視為數(shù)字助理，幫助用戶瀏覽其財(cái)務(wù)計(jì)劃，節(jié)省和支出。這種服務(wù)增加了用戶參與度并改善了用戶與他們交互的金融產(chǎn)品的整體體驗(yàn)。
數(shù)字助理可以使用自然語言處理（NLP）構(gòu)建，自然語言處理是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以以人類語言的格式處理數(shù)據(jù)。可以添加一層產(chǎn)品推薦模型，允許助手基于算法和人類用戶之間發(fā)生的交易來推薦產(chǎn)品/服務(wù)。
Sun Life已經(jīng)部署了這個(gè)應(yīng)用程序的一個(gè)示例，它創(chuàng)建，通過允許用戶保持他們的保險(xiǎn)計(jì)劃，幫助用戶獲得福利和養(yǎng)老金。助理根據(jù)用戶數(shù)據(jù)發(fā)送用戶提醒，例如'即將到期的健康福利'或'您的孩子將很快獲得福利'。
數(shù)字助理還可用于其他與財(cái)務(wù)相關(guān)的場景：股息管理，期限續(xù)期，交易限額接近或檢查兌現(xiàn)通知。
2、交易搜索和可視化
聊天機(jī)器人也可用于銀行業(yè)務(wù)，專注于搜索任務(wù)。
管理員將機(jī)器人訪問用戶的交易數(shù)據(jù)（銀行交易），并使用NLP檢測用戶發(fā)送的請求的含義（搜索查詢）。請求可能與余額查詢，消費(fèi)習(xí)慣，一般帳戶信息等有關(guān)。然后，機(jī)器人處理請求并顯示結(jié)果。
美國銀行使用這樣的機(jī)器人（稱為）作為其客戶群的數(shù)字金融助手。人工智能機(jī)器人很快被采用 。
機(jī)器人提供用戶友好的交易搜索，使用戶能夠在他們的歷史數(shù)據(jù)中搜索特定商家的特定交易，避免他們在每個(gè)銀行對賬單中尋找這些交易的麻煩。機(jī)器人還計(jì)算信用和債務(wù)總額，這是用戶必須在計(jì)算器上自行完成的任務(wù)。
3、客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
銀行和保險(xiǎn)公司工作的一個(gè)關(guān)鍵部分是根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對客戶進(jìn)行分析。
AI是一個(gè)很好的工具，因?yàn)樗梢愿鶕?jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)狀況從低到高自動(dòng)分類客戶。
在分類工作的基礎(chǔ)上，顧問可以決定為每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)概況關(guān)聯(lián)金融產(chǎn)品，并以自動(dòng)方式向客戶提供。
對于此用例，XGBoost或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等分類模型將根據(jù)顧問提供的歷史客戶數(shù)據(jù)和預(yù)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，從而消除數(shù)據(jù)引起的偏差。
4、承保，定價(jià)和信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
保險(xiǎn)公司提供承保服務(wù)，主要用于貸款和投資。
人工智能模型可以提供客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)評(píng)估，然后允許顧問制定最適合的報(bào)價(jià)。
使用AI進(jìn)行承保服務(wù)可提高提案的效率，并改善客戶體驗(yàn)，因?yàn)樗杉涌齑祟惒僮鞯牧鞒毯椭苻D(zhuǎn)時(shí)間。
加拿大金融服務(wù)集團(tuán)宏利（Manulife）是該國第一家使用人工智能作為其承保服務(wù)的公司。
保險(xiǎn)公司使用特定的人工智能人工智能決策算法（AIDA），該算法通過以前的承保方法和支出進(jìn)行訓(xùn)練，并且可以具有不同的分類過程，例如大額損失支付或價(jià)格。
這種方法的應(yīng)用并不只適用于保險(xiǎn); 它也可以用于貸款的信用評(píng)分。
5、自動(dòng)索賠流程
我們所知道的保險(xiǎn)業(yè)在標(biāo)準(zhǔn)流程中起作用：客戶訂購保險(xiǎn)，他們?yōu)榇烁顿M(fèi)。如果客戶有問題（健康保險(xiǎn)的疾病，汽車保險(xiǎn)的車禍，住房保險(xiǎn)的水損壞），她需要通過提出索賠來激活她的保險(xiǎn)。這個(gè)過程通常是漫長而復(fù)雜的。
交易機(jī)器人可以將用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)楦淇斓倪^程。
通過圖像識(shí)別，欺詐檢測和支付預(yù)測功能得到增強(qiáng)，整個(gè)用戶旅程得到升級(jí) - 減少摩擦，減少公司成本，減少操作任務(wù)（呼叫，背景檢查），減少錯(cuò)誤。整個(gè)過程花費(fèi)的時(shí)間更少，并成為客戶和保險(xiǎn)公司員工的無縫體驗(yàn)。
機(jī)器人所做的是負(fù)責(zé)整個(gè)周期：它以對話的形式逐步引導(dǎo)客戶完成整個(gè)過程。
Swishbot是我們從頭開始構(gòu)建的交易機(jī)器人，可以由保險(xiǎn)公司用于他們的客戶。
它要求提供損壞的視頻或照片，并將其上傳到數(shù)據(jù)庫。它接收處理索賠所需的所有信息。然后，機(jī)器人可以通過欺詐檢測方法運(yùn)行應(yīng)用程序，查找異常和不合規(guī)數(shù)據(jù)。
然后它轉(zhuǎn)到調(diào)整模型，在那里它為支付提供一系列值。一旦設(shè)置了所有數(shù)據(jù)，就可以包括人工干預(yù)以用于審計(jì)目的。此時(shí)，機(jī)器人可以根據(jù)已經(jīng)過訓(xùn)練的支付預(yù)測模型計(jì)算并提出支付金額。
該應(yīng)用程序是一個(gè)三合一的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，具有緩解行業(yè)高痛點(diǎn)的潛力。
6、合同分析器
合同分析是金融業(yè)中重復(fù)的內(nèi)部任務(wù)。經(jīng)理和顧問可以將此例程任務(wù)委派給機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
光學(xué)字符識(shí)別（OCR）可用于數(shù)字化硬拷貝文檔。然后，具有分層業(yè)務(wù)邏輯的NLP模型可以高速解釋，記錄和糾正合同。
業(yè)務(wù)邏輯是一種類似于在Microsoft Excel上可以找到的條件格式。可以將公式添加到模型中，例如'如果選中此框，則應(yīng)該為空白。'可以對現(xiàn)有合同進(jìn)行模型訓(xùn)練，并了解如何使用此類內(nèi)容進(jìn)行操作。
在這種情況下，由于合同的重復(fù)性，模型結(jié)果的準(zhǔn)確性非常高。
摩根大通已經(jīng)利用了這種AI應(yīng)用的強(qiáng)大功能。
這些解決方案支持與合同相關(guān)的分析，而基于區(qū)塊鏈的智能合約正在被更廣泛地采用，這是對合同管理的范式轉(zhuǎn)換升級(jí)。
7、流失預(yù)測
流失率（或流失率）是所有行業(yè)和企業(yè)的關(guān)鍵績效指標(biāo)。公司需要留住客戶，并且這樣做，預(yù)測即將到來的流失對于采取預(yù)防措施非常有幫助。
AI可以通過提供優(yōu)先級(jí)的客戶列表來支持這項(xiàng)任務(wù)中的管理人員，這些客戶顯示出考慮取消其政策的跡象。然后，經(jīng)理可以相應(yīng)地處理此列表：提供更高級(jí)別的服務(wù)或改進(jìn)產(chǎn)品。
在這種情況下，該模型基于客戶行為數(shù)據(jù)的流失效應(yīng)，基于客戶行為數(shù)據(jù)。解釋變量可以是已下載的次數(shù)，用戶閱讀帳戶策略的發(fā)生，對新聞簡報(bào)和郵件的取消訂閱以及其他流失行為指標(biāo)。通過處理消費(fèi)者數(shù)據(jù)，銀行可以通過采用其產(chǎn)品和定價(jià)來更好地為他們服務(wù)。
所使用的模型是對已取消其政策的客戶的歷史數(shù)據(jù)和在考慮離開該機(jī)構(gòu)后留下的其他人的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行過培訓(xùn)的分類。
一個(gè)有關(guān)客戶流失預(yù)測為銀行業(yè)顯示，消費(fèi)者對研究質(zhì)量營銷這個(gè)特定行業(yè)的重要性：
大眾營銷方法無法在當(dāng)今消費(fèi)者業(yè)務(wù)的多樣性中取得成功。客戶價(jià)值分析以及客戶流失預(yù)測將有助于營銷計(jì)劃針對更具體的客戶群。
8、算法交易 - 你永遠(yuǎn)不會(huì)看到的最先進(jìn)的ML。
大多數(shù)算法交易應(yīng)用都發(fā)生在投資銀行或?qū)_基金的閉門造車之后。
經(jīng)常進(jìn)行交易，快速分析數(shù)據(jù)和做出決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長分析數(shù)據(jù)，無論其大小和密度如何。
唯一的先決條件是擁有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，這就是交易的豐富程度（市場數(shù)據(jù)，當(dāng)前和歷史）。
該算法檢測通常難以被人發(fā)現(xiàn)的模式，它比人類交易者反應(yīng)更快，并且它可以基于從數(shù)據(jù)導(dǎo)出的洞察自動(dòng)執(zhí)行交易。
這種模型可以由做市商根據(jù)快速價(jià)格變動(dòng)尋找短期交易來使用。這些操作是時(shí)間敏感的，并且模型提供所需的速度。
這方面的一個(gè)例子是交易個(gè)股與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的價(jià)格變動(dòng)，這是一個(gè)已知的領(lǐng)先指標(biāo)（即股票跟隨指數(shù)）。該算法從索引中獲取價(jià)格變動(dòng)并預(yù)測單個(gè)股票中的相應(yīng)移動(dòng)（例如：Apple）。然后立即購買（或出售）股票，并將限價(jià)訂單置于預(yù)測水平，希望股票達(dá)到該價(jià)格。
9、增強(qiáng)的研究工具
在投資金融領(lǐng)域，大部分時(shí)間都花在研究上。新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型增加了圍繞給定貿(mào)易理念的可用數(shù)據(jù)。
情緒分析可用于對公司和經(jīng)理的盡職調(diào)查。它允許分析師一目了然地查看大量文本數(shù)據(jù)（如新聞或財(cái)務(wù)評(píng)論）的語氣/情緒。它還可以提供有關(guān)經(jīng)理如何反映其公司業(yè)績的見解。
衛(wèi)星圖像識(shí)別可以讓研究人員深入了解許多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)。這樣的示例是特定位置（例如零售商店）的停車場交通或海洋中的貨輪交通。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，模型和分析師可以獲得業(yè)務(wù)見解，例如上述零售商的特定商店的購物頻率，貨運(yùn)流程，路線等。
先進(jìn)的NLP技術(shù)可以幫助研究人員快速分析公司的財(cái)務(wù)報(bào)告。拉出公司最感興趣的關(guān)鍵主題。
其他數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)也可以格式化和標(biāo)準(zhǔn)化財(cái)務(wù)報(bào)表。
10、估值模型
估值模型通常是投資和銀行業(yè)務(wù)的應(yīng)用程序。
該模型可以使用資產(chǎn)和歷史示例周圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)快速計(jì)算資產(chǎn)的估值。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)是人類用來評(píng)估資產(chǎn)的內(nèi)容（例如：繪畫的創(chuàng)建者），但模型通過使用歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)分配給每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。
該模型傳統(tǒng)上用于房地產(chǎn)，其中算法可以在先前的銷售交易中訓(xùn)練。對于金融公司，它可以使用財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)點(diǎn)，市場倍數(shù)，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，增長預(yù)測; 所有這些都可以預(yù)測公司/資產(chǎn)的價(jià)值。
這些模型被投資銀行團(tuán)隊(duì)用作內(nèi)部工具。
這是人工智能應(yīng)用于金融科技的綜述。該技術(shù)每天都在增長，這個(gè)名單將擴(kuò)大。目前，采用人工智能的金融公司將改善其運(yùn)營，營銷，銷售，客戶體驗(yàn)，收入和整體交易質(zhì)量。
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