金融业以极大的兴趣关注技能进步。
像摩根大通这样的大银行已经成为像Blockchain这样的颠覆性技能的早期采取者。

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

Fin-tech是金融行业尖端技能利用的总称。

在本文中，我们将先容人工智能的十个运用程序以及该技能的细分。

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，可能是由于运用范围非常广泛：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供应财务辅导/咨询做事。

将它们视为数字助理，帮助用户浏览其财务操持，节省和支出。
这种做事增加了用户参与度并改进了用户与他们交互的金融产品的整体体验。

数字助理可以利用自然措辞处理（NLP）构建，自然措辞处理是一种机器学习模型，可以以人类措辞的格式处理数据。
可以添加一层产品推举模型，许可助手基于算法和人类用户之间发生的交易来推举产品/做事。

Sun Life已经支配了这个运用程序的一个示例，它创建，通过许可用户保持他们的保险操持，帮助用户得到福利和养老金。
助理根据用户数据发送用户提醒，例如\"大众即将到期的康健福利\公众或\公众您的孩子将很快得到福利\"大众。

数字助理还可用于其他与财务干系的场景：股息管理，期限续期，交易限额靠近或检讨兑现关照。

2、交易搜索和可视化

谈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），并利用NLP检测用户发送的要求的含义（搜索查询）。
要求可能与余额查询，消费习气，一样平常帐户信息等有关。
然后，机器人处理要求并显示结果。

美国银行利用这样的机器人（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取 。

机器人供应用户友好的交易搜索，利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探求这些交易的麻烦。
机器人还打算信用和债务总额，这是用户必须在打算器上自行完成的任务。

3、客户风险预警

银行和保险公司事情的一个关键部分是根据客户的风险评分对客户进行剖析。

AI是一个很好的工具，由于它可以根据客户的风险状况从低到高自动分类客户。

在分类事情的根本上，顾问可以决定为每个风险概况关联金融产品，并以自动办法向客户供应。

对付此用例，XGBoost或人工神经网络（ANN）平分类模型将根据顾问供应的历史客户数据和预标记数据进行培训，从而肃清数据引起的偏差。

4、承保，定价和信用风险评估

保险公司供应承保做事，紧张用于贷款和投资。

人工智能模型可以供应客户信用风险的即时评估，然后许可顾问制订最适宜的报价。

利用AI进行承保做事可提高提案的效率，并改进客户体验，由于它可加快此类操作的流程和周转韶光。

加拿大金融做事集团宏利（Manulife）是该国第一家利用人工智能作为其承保做事的公司。

保险公司利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演习，并且可以具有不同的分类过程，例如大额丢失支付或价格。

这种方法的运用并不但适用于保险; 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浸染：客户订购保险，他们为此付费。
如果客户有问题（康健保险的疾病，汽车保险的车祸，住房保险的水破坏），她须要通过提出索赔来激活她的保险。
这个过程常日是漫长而繁芜的。

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，敲诈检测和支付预测功能得到增强，全体用户旅程得到升级 - 减少摩擦，减少公司本钱，减少操作任务（呼叫，背景检讨），减少缺点。
全体过程花费的韶光更少，并成为客户和保险公司员工的无缝体验。

机器人所做的是卖力全体周期：它以对话的形式逐步勾引客户完玉成部过程。

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。

它哀求供应破坏的视频或照片，并将其上传到数据库。
它吸收处理索赔所需的所有信息。
然后，机器人可以通过敲诈检测方法运行运用程序，查找非常和不合规数据。

然后它转到调度模型，在那里它为支付供应一系列值。
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由演习的支付预测模型打算并提出支付金额。

该运用程序是一个三合一的机器学习办理方案，具有缓解行业高痛点的潜力。

6、条约剖析器

条约剖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模型可以高速阐明，记录和纠正条约。

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\公众如果选中此框，则该当为空缺。
\"大众可以对现有条约进行模型演习，并理解如何利用此类内容进行操作。

在这种情形下，由于条约的重复性，模型结果的准确性非常高。

摩根大通已经利用了这种AI运用的强大功能。

这些办理方案支持与条约干系的剖析，而基于区块链的智能合约正在被更广泛地采取，这是对条约管理的范式转换升级。

7、流失落预测

流失落率（或流失落率）是所有行业和企业的关键绩效指标。
公司须要留住客户，并且这样做，预测即将到来的流失落对付采纳预防方法非常有帮助。

AI可以通过供应优先级的客户列表来支持这项任务中的管理职员，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：供应更高等别的做事或改进产品。

在这种情形下，该模型基于客户行为数据的流失落效应，基于客户行为数据。
阐明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落行为指标。
通过处理消费者数据，银行可以通过采取其产品和定价来更好地为他们做事。

所利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。

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

大众营销方法无法在当今消费者业务的多样性中取获胜利。
客户代价剖析以及客户流失落预测将有助于营销操持针对更详细的客户群。

8、算法交易 - 你永久不会看到的最前辈的ML。

大多数算法交易运用都发生在投资银行或对冲基金的闭门造车之后。

常常进行交易，快速剖析数据和做出决策。
机器学习算法善于剖析数据，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演习模型，这便是交易的丰富程度（市场数据，当前和历史）。

该算法检测常日难以被人创造的模式，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实行交易。

这种模型可以由做市商根据快速价格变动探求短期交易来利用。
这些操作是韶光敏感的，并且模型供应所需的速率。

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，大部分韶光都花在研究上。
新的机器学习模型增加了环绕给定贸易理念的可用数据。

感情剖析可用于对公司和经理的尽职调查。
它许可剖析师一览无余地查看大量文本数据（如新闻或财务评论）的语气/感情。
它还可以供应有关经理如何反响其公司古迹的见地。

卫星图像识别可以让研究职员深入理解许多实时数据点。
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，模型和剖析师可以得到业务见地，例如上述零售商的特定商店的购物频率，货运流程，路线等。

前辈的NLP技能可以帮助研究职员快速剖析公司的财务报告。
拉出公司最感兴趣的关键主题。

其他数据科学技能也可以格式化和标准化财务报表。

10、估值模型

估值模型常日是投资和银行业务的运用程序。

该模型可以利用资产和历史示例周围的数据点快速打算资产的估值。
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），但模型通过利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，个中算法可以在先前的发卖交易中演习。
对付金融公司，它可以利用财务剖析数据点，市场倍数，经济指标，增长预测; 所有这些都可以预测公司/资产的代价。

这些模型被投资银行团队用作内部工具。

这是人工智能运用于金融科技的综述。
该技能每天都在增长，这个名单将扩大。
目前，采取人工智能的金融公司将改进其运营，营销，发卖，客户体验，收入和整体交易质量。