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人工智能金融(人工智能创业)

人工智能金融(人工智能创业)

金融业以极大的兴趣关注技术进步。像摩根大通这样的大银行已经成为像Blockchain这样的颠覆性技术的早期采用者。

人工智能(AI)是一种范式转换技术,可以无缝改变我们生活,移动,互动,购物的方式。

Fin-tech是金融行业尖端技术使用的总称。

在本文中,我们将介绍人工智能的十个应用程序以及该技术的细分。

1、数字金融教练/顾问

交易机器人是人工智能中最受欢迎的用例之一,可能是因为应用范围非常广泛:在所有行业中,在多个层面。

在财务方面,交易机器人可以用来为用户提供财务辅导/咨询服务。

将它们视为数字助理,帮助用户浏览其财务计划,节省和支出。这种服务增加了用户参与度并改善了用户与他们交互的金融产品的整体体验。

数字助理可以使用自然语言处理(NLP)构建,自然语言处理是一种机器学习模型,可以以人类语言的格式处理数据。可以添加一层产品推荐模型,允许助手基于算法和人类用户之间发生的交易来推荐产品/服务。

Sun Life已经部署了这个应用程序的一个示例,它创建,通过允许用户保持他们的保险计划,帮助用户获得福利和养老金。助理根据用户数据发送用户提醒,例如"即将到期的健康福利"或"您的孩子将很快获得福利"。

数字助理还可用于其他与财务相关的场景:股息管理,期限续期,交易限额接近或检查兑现通知。

2、交易搜索和可视化

聊天机器人也可用于银行业务,专注于搜索任务。

管理员将机器人访问用户的交易数据(银行交易),并使用NLP检测用户发送的请求的含义(搜索查询)。请求可能与余额查询,消费习惯,一般帐户信息等有关。然后,机器人处理请求并显示结果。

美国银行使用这样的机器人(称为)作为其客户群的数字金融助手。人工智能机器人很快被采用 。

人工智能金融(人工智能创业)

机器人提供用户友好的交易搜索,使用户能够在他们的历史数据中搜索特定商家的特定交易,避免他们在每个银行对账单中寻找这些交易的麻烦。机器人还计算信用和债务总额,这是用户必须在计算器上自行完成的任务。

3、客户风险预警

银行和保险公司工作的一个关键部分是根据客户的风险评分对客户进行分析。

AI是一个很好的工具,因为它可以根据客户的风险状况从低到高自动分类客户。

在分类工作的基础上,顾问可以决定为每个风险概况关联金融产品,并以自动方式向客户提供。

对于此用例,XGBoost或人工神经网络(ANN)等分类模型将根据顾问提供的历史客户数据和预标记数据进行培训,从而消除数据引起的偏差。

4、承保,定价和信用风险评估

保险公司提供承保服务,主要用于贷款和投资。

人工智能模型可以提供客户信用风险的即时评估,然后允许顾问制定最适合的报价。

使用AI进行承保服务可提高提案的效率,并改善客户体验,因为它可加快此类操作的流程和周转时间。

加拿大金融服务集团宏利(Manulife)是该国第一家使用人工智能作为其承保服务的公司。

保险公司使用特定的人工智能人工智能决策算法(AIDA),该算法通过以前的承保方法和支出进行训练,并且可以具有不同的分类过程,例如大额损失支付或价格。

这种方法的应用并不只适用于保险; 它也可以用于贷款的信用评分。

5、自动索赔流程

我们所知道的保险业在标准流程中起作用:客户订购保险,他们为此付费。如果客户有问题(健康保险的疾病,汽车保险的车祸,住房保险的水损坏),她需要通过提出索赔来激活她的保险。这个过程通常是漫长而复杂的。

交易机器人可以将用户体验转变为更愉快的过程。

通过图像识别,欺诈检测和支付预测功能得到增强,整个用户旅程得到升级 - 减少摩擦,减少公司成本,减少操作任务(呼叫,背景检查),减少错误。整个过程花费的时间更少,并成为客户和保险公司员工的无缝体验。

机器人所做的是负责整个周期:它以对话的形式逐步引导客户完成整个过程。

Swishbot是我们从头开始构建的交易机器人,可以由保险公司用于他们的客户。

它要求提供损坏的视频或照片,并将其上传到数据库。它接收处理索赔所需的所有信息。然后,机器人可以通过欺诈检测方法运行应用程序,查找异常和不合规数据。

然后它转到调整模型,在那里它为支付提供一系列值。一旦设置了所有数据,就可以包括人工干预以用于审计目的。此时,机器人可以根据已经过训练的支付预测模型计算并提出支付金额。

该应用程序是一个三合一的机器学习解决方案,具有缓解行业高痛点的潜力。

6、合同分析器

合同分析是金融业中重复的内部任务。经理和顾问可以将此例程任务委派给机器学习模型。

光学字符识别(OCR)可用于数字化硬拷贝文档。然后,具有分层业务逻辑的NLP模型可以高速解释,记录和纠正合同。

业务逻辑是一种类似于在Microsoft Excel上可以找到的条件格式。可以将公式添加到模型中,例如"如果选中此框,则应该为空白。"可以对现有合同进行模型训练,并了解如何使用此类内容进行操作。

在这种情况下,由于合同的重复性,模型结果的准确性非常高。

摩根大通已经利用了这种AI应用的强大功能。

这些解决方案支持与合同相关的分析,而基于区块链的智能合约正在被更广泛地采用,这是对合同管理的范式转换升级。

7、流失预测

流失率(或流失率)是所有行业和企业的关键绩效指标。公司需要留住客户,并且这样做,预测即将到来的流失对于采取预防措施非常有帮助。

AI可以通过提供优先级的客户列表来支持这项任务中的管理人员,这些客户显示出考虑取消其政策的迹象。然后,经理可以相应地处理此列表:提供更高级别的服务或改进产品。

在这种情况下,该模型基于客户行为数据的流失效应,基于客户行为数据。解释变量可以是已下载的次数,用户阅读帐户策略的发生,对新闻简报和邮件的取消订阅以及其他流失行为指标。通过处理消费者数据,银行可以通过采用其产品和定价来更好地为他们服务。

所使用的模型是对已取消其政策的客户的历史数据和在考虑离开该机构后留​​下的其他人的历史数据进行过培训的分类。

一个有关客户流失预测为银行业显示,消费者对研究质量营销这个特定行业的重要性:

大众营销方法无法在当今消费者业务的多样性中取得成功。客户价值分析以及客户流失预测将有助于营销计划针对更具体的客户群。

8、算法交易 - 你永远不会看到的最先进的ML。

大多数算法交易应用都发生在投资银行或对冲基金的闭门造车之后。

经常进行交易,快速分析数据和做出决策。机器学习算法擅长分析数据,无论其大小和密度如何。

唯一的先决条件是拥有足够的数据来训练模型,这就是交易的丰富程度(市场数据,当前和历史)。

该算法检测通常难以被人发现的模式,它比人类交易者反应更快,并且它可以基于从数据导出的洞察自动执行交易。

这种模型可以由做市商根据快速价格变动寻找短期交易来使用。这些操作是时间敏感的,并且模型提供所需的速度。

这方面的一个例子是交易个股与标准普尔500指数的价格变动,这是一个已知的领先指标(即股票跟随指数)。该算法从索引中获取价格变动并预测单个股票中的相应移动(例如:Apple)。然后立即购买(或出售)股票,并将限价订单置于预测水平,希望股票达到该价格。

9、增强的研究工具

在投资金融领域,大部分时间都花在研究上。新的机器学习模型增加了围绕给定贸易理念的可用数据。

情绪分析可用于对公司和经理的尽职调查。它允许分析师一目了然地查看大量文本数据(如新闻或财务评论)的语气/情绪。它还可以提供有关经理如何反映其公司业绩的见解。

卫星图像识别可以让研究人员深入了解许多实时数据点。这样的示例是特定位置(例如零售商店)的停车场交通或海洋中的货轮交通。根据这些数据,模型和分析师可以获得业务见解,例如上述零售商的特定商店的购物频率,货运流程,路线等。

先进的NLP技术可以帮助研究人员快速分析公司的财务报告。拉出公司最感兴趣的关键主题。

其他数据科学技术也可以格式化和标准化财务报表。

10、估值模型

估值模型通常是投资和银行业务的应用程序。

该模型可以使用资产和历史示例周围的数据点快速计算资产的估值。这些数据点是人类用来评估资产的内容(例如:绘画的创建者),但模型通过使用历史数据来学习分配给每个数据点的权重。

该模型传统上用于房地产,其中算法可以在先前的销售交易中训练。对于金融公司,它可以使用财务分析数据点,市场倍数,经济指标,增长预测; 所有这些都可以预测公司/资产的价值。

这些模型被投资银行团队用作内部工具。

这是人工智能应用于金融科技的综述。该技术每天都在增长,这个名单将扩大。目前,采用人工智能的金融公司将改善其运营,营销,销售,客户体验,收入和整体交易质量。

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