在金融科技中人工智能的显著作用

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。

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。

    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。

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。

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。

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。

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。

    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。