在金融科技中人工智能的顯著作用

1、數(shù)字金融教練/顧問(wèn)

    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(lái)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(yǔ)言處理（NLP）構(gòu)建，自然語(yǔ)言處理是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以以人類語(yǔ)言的格式處理數(shù)據(jù)�？梢蕴砑右粚赢a(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(lái)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(guò)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(chǎng)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)。

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(duì)客戶進(jìn)行分析。

    AI是一個(gè)很好的工具，因?yàn)樗�可以根�?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(wèn)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(duì)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(wèn)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(wèn)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�可加快此類操作的流程和周轉(zhuǎn)時(shí)間。

    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(gòu)保險(xiǎn)，他們?yōu)榇烁顿M(fèi)。如果客戶有問(wèn)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(guò)提出索賠來(lái)激活她的保險(xiǎn)。這個(gè)過(guò)程通常是漫長(zhǎng)而復(fù)雜的。

    交易機(jī)器人可以將用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)楦�愉快的過(guò)程。

    通過(guò)圖像識(shí)別，欺詐檢測(cè)和支付預(yù)測(cè)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(guò)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(wú)縫體驗(yàn)。

    機(jī)器人所做的是負(fù)責(zé)整個(gè)周期：它以對(duì)話的形式逐步引導(dǎo)客戶完成整個(gè)過(guò)程。

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(wèn)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。

7、流失預(yù)測(cè)

    流失率（或流失率）是所有行業(yè)和企業(yè)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。公司需要留住客戶，并且這樣做，預(yù)測(cè)即將到來(lái)的流失對(duì)于采取預(yù)防措施非常有幫助。

    AI可以通過(guò)提供優(yōu)先級(jí)的客戶列表來(lái)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。

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)�沖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(zhǎng)分析數(shù)據(jù)，無(wú)論其大小和密度如何。

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(duì)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(yǔ)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(jī)的見(jiàn)解。

    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(lái)評(píng)估資產(chǎn)的內(nèi)容（例如：繪畫的創(chuàng)建者），但模型通過(guò)使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)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(duì)于金融公司，它可以使用財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)點(diǎn)，市場(chǎng)倍數(shù)，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，增長(zhǎng)預(yù)測(cè); 所有這些都可以預(yù)測(cè)公司/資產(chǎn)的價(jià)值。