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

    交易機器人是人工智能中最受歡迎的用例之一，可能是因為應用范圍非常廣泛：在所有行業(yè)中，在多個層面。

    在財務方面，交易機器人可以用來為用戶提供財務輔導/咨詢服務。

    將它們視為數(shù)字助理，幫助用戶瀏覽其財務計劃，節(jié)省和支出。這種服務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。

    數(shù)字助理可以使用自然語言處理（NLP）構建，自然語言處理是一種機器學習模型，可以以人類語言的格式處理數(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)生的交易來推薦產(chǎn)品/服務。

    Sun Life已經(jīng)部署了這個應用程序的一個示例，它創(chuàng)建，通過允許用戶保持他們的保險計劃，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務相關的場景：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

    聊天機器人也可用于銀行業(yè)務，專注于搜索任務。

3、客戶風險預警

    銀行和保險公司工作的一個關鍵部分是根據(jù)客戶的風險評分對客戶進行分析。

    AI是一個很好的工具，因為它可以根據(jù)客戶的風險狀況從低到高自動分類客戶。

    在分類工作的基礎上，顧問可以決定為每個風險概況關聯(lián)金融產(chǎn)品，并以自動方式向客戶提供。

    對于此用例，XGBoost或人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）等分類模型將根據(jù)顧問提供的歷史客戶數(shù)據(jù)和預標記數(shù)據(jù)進行培訓，從而消除數(shù)據(jù)引起的偏差。

4、承保，定價和信用風險評估

    保險公司提供承保服務，主要用于貸款和投資。

    人工智能模型可以提供客戶信用風險的即時評估，然后允許顧問制定最適合的報價。

    使用AI進行承保服務可提高提案的效率，并改善客戶體驗，因為它可加快此類操作的流程和周轉(zhuǎn)時間。

    我們所知道的保險業(yè)在標準流程中起作用：客戶訂購保險，他們?yōu)榇烁顿M。如果客戶有問題（健康保險的疾病，汽車保險的車禍，住房保險的水損壞），她需要通過提出索賠來激活她的保險。這個過程通常是漫長而復雜的。

    交易機器人可以將用戶體驗轉(zhuǎn)變?yōu)楦�愉快的過程。

    通過圖像識別，欺詐檢測和支付預測功能得到增強，整個用戶旅程得到升級 - 減少摩擦，減少公司成本，減少操作任務（呼叫，背景檢查），減少錯誤。整個過程花費的時間更少，并成為客戶和保險公司員工的無縫體驗。

    機器人所做的是負責整個周期：它以對話的形式逐步引導客戶完成整個過程。

6、合同分析器

    合同分析是金融業(yè)中重復的內(nèi)部任務。經(jīng)理和顧問可以將此例程任務委派給機器學習模型。

    光學字符識別（OCR）可用于數(shù)字化硬拷貝文檔。然后，具有分層業(yè)務邏輯的NLP模型可以高速解釋，記錄和糾正合同。

7、流失預測

    流失率（或流失率）是所有行業(yè)和企業(yè)的關鍵績效指標。公司需要留住客戶，并且這樣做，預測即將到來的流失對于采取預防措施非常有幫助。

    AI可以通過提供優(yōu)先級的客戶列表來支持這項任務中的管理人員，這些客戶顯示出考慮取消其政策的跡象。然后，經(jīng)理可以相應地處理此列表：提供更高級別的服務或改進產(chǎn)品。

8、算法交易 - 你永遠不會看到的最先進的ML。

    大多數(shù)算法交易應用都發(fā)生在投資銀行或?qū)�沖基金的閉門造車之后。

    經(jīng)常進行交易，快速分析數(shù)據(jù)和做出決策。機器學習算法擅長分析數(shù)據(jù)，無論其大小和密度如何。

9、增強的研究工具

    在投資金融領域，大部分時間都花在研究上。新的機器學習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)（如新聞或財務評論）的語氣/情緒。它還可以提供有關經(jīng)理如何反映其公司業(yè)績的見解。

    估值模型通常是投資和銀行業(yè)務的應用程序。

    該模型可以使用資產(chǎn)和歷史示例周圍的數(shù)據(jù)點快速計算資產(chǎn)的估值。這些數(shù)據(jù)點是人類用來評估資產(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)來學習分配給每個數(shù)據(jù)點的權重。

    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練。對于金融公司，它可以使用財務分析數(shù)據(jù)點，市場倍數(shù)，經(jīng)濟指標，增長預測; 所有這些都可以預測公司/資產(chǎn)的價值。