人工智能驱动的预测分析
有人可能会说,即便是最具创新精神的银行机构,也已经够官僚的了,它们决策迟缓,导致银行丧失了相对于金融科技应用程序、同业拆借市场和支付处理机构的溢价。
与此同时,银行服务不再是银行的垄断,传统金融机构必须创新才能生存。
亚马逊支付、PayPal支付和PayU等非传统金融服务提供商的时代已经兴起。欧洲支付服务指令II的发布为金融技术和支付服务开启了新的动力。
该指令促进了通用技术标准的出现,并支持支付提供商之间的互操作性。
PSD2带来的根本性变化之一是,银行现在有义务向第三方提供商开放其IT基础设施。本规定将支付服务公司视为银行的直接竞争对手。
作为识别帐户信息,服务提供商现在可以访问客户的帐户信息,以汇总其财务信息。
这为消费者打开了一个全新的世界,让他们有机会跟踪自己的支出,优化自己的财务,更好地了解自己的投资产品,控制投资风险等等。
金融科技初创公司和银行机构为零售消费者和企业客户构想了一个全新的产品时代。最受欢迎的是:预算工具、机器人建议、人工智能购买建议、支出优化、储蓄建议和革命性的支付方式。
除了金融产品本身的价值之外,随着银行转向非银行渠道和资源,它们正在失去获取客户数据的渠道。
根据普华永道2017年的一份报告,专注于人工智能的金融科技初创企业吸引了平均10亿美元的投资。直到最近,人工智能在金融领域最常见的应用一直是虚拟客户服务(即聊天机器人)的操作。
当然,聊天机器人只是人工智能给金融科技带来的一小部分:机器人交易、反洗钱、防欺诈算法、预测分析、风险管理、多层次信用评分分析、消费者行为牵引和定制,这些都有望永远改变金融的未来。
通过分析银行和金融行业产生的大量数据,我们可以获得非常令人兴奋的见解。当然,如果我们的目标是最大化人工智能和机器学习算法的性能。Quadrant Protocol的高级数据顾问Glenn Harrison认为,我们需要通过不同的来源聚合数据。
利用人工智能的关键结果是成本最小化、快速的客户服务、业务流程的自动化,以及最重要的是减少人为错误或故意伤害的风险。
就像每一项新技术一样,人们可能会怀疑它的采用是真的还是炒作。根据英国《金融时报》进行的一项调查,目前金融机构面临的风险主要集中在“执行更基本功能的程序上,这些功能包括逻辑推理、学习和自我纠正,而无需明确编写程序,以及包括所有自动化的人工智能愿景”。
该调查还警告称,“有一种危险是,太多投资流入了聊天机器人等“炒作”的领域,而牺牲了对后台流程的投资,而这些后台流程本可以让银行获得更大的收益。”
研究哪些银行已经实施了人工智能技术,以及采用的程度,这很有趣。摩根大通正在利用人工智能分析法律文件,并提取关键数据点,如视频推文所示。硬币,正如他们所命名的人工智能工具,可以在几秒钟内进行12,000个商业信用协议,这将需要大约360,000个人工小时。
富国银行(Wells Fargo)投资了一个通过Facebook messenger操作的ai驱动聊天机器人。客户可以询问他们的账户余额、最近的交易、上个月在娱乐上花了多少钱、最近的分店在哪里等等。美国银行日前推出了一款名为Erica的智能虚拟助理,可以全天候为客户提供服务,并支持“日常交易”。
纽约银行梅隆公司(Bank of NY Mellon Corp.)宣布,他们已经启用了220多个处理重复性任务的机器人,其中包括响应外部审计人员数据请求的自动化程序,以及纠正资金转移请求中的数据错误的系统。
从完全自动化的手工密集的重复性任务,快速识别欺诈交易,到采用快速、准确的信用评分政策,人工智能技术有望塑造金融的未来。埃森哲“用人工智能重新定义银行业”的报告得出结论称,“人工智能的发展将是全方位的、快节奏的,高绩效的组织将不可避免地加速前进,把行动缓慢的企业远远甩在后面。”
聊天机器人和“虚拟客户代理”的转变,带来了一个全新的生态系统,创造者们正在构建解决方案,以改变金融。让我们看看谁正在建设和什么在AI的时刻。
资料来源:Endor世界经济论坛报告《金融服务预测分析的革命》
Endor被称为“预测分析的谷歌”,是一个加密的数据预测系统,可以在降低成本的同时进行预测分析。时间,在几分钟内提供高质量的结果,而不是几个月。将Endor定位为革命性创新的亮点在于,它能够在无需解密的情况下对加密数据进行预测,这赋予了银行强大的竞争优势,而且不需要数据科学专业知识。
预测分析平台通常需要长达两个月的时间来提供所需的结果。恩多正在利用社会物理学来创建一个预测引擎,它是不可知的加密数据,使得很容易作为每一个预测的模型。Endor可用于银行和金融服务的许多领域,预测其业务的任何领域:销售、营销、运营&风险或策略。
对于那些希望从数据中获得即时价值的组织来说,情景应用程序是一个值得信赖的分析引擎。跨解决方案SAS是提供工具检测和防止欺诈和金融管理信贷和监管风险,增强客户体验,产生足够的资本,SAS解决方案以嵌入式人工智能提高速度,精度和有效性的人类努力,导致反应更迅速,更有利可图的银行。
除了其他服务外,艺图还在中国的自动取款机上提供面部识别技术的应用,以取代密码或指纹。易图是一家中国初创企业,它利用人工智能大规模生成面部识别数据,并已渗透到汽车、医疗等行业,甚至正在开发用于人工智能算法的芯片硬件。
Cambricon是研发高性能、低功耗智能芯片和处理器的先驱者,自AI相关研发以来,已经生产了多个版本的AI芯片。
Cambricon Technologies在B轮融资中获得了数亿美元的资金,其估值为25亿美元,投资方包括中国国有风险投资公司、国投创投、中金投资集团、TCL资本、中信证券、阿里巴巴创投、联想资本等。孵化器集团等。
毫无疑问,人工智能在银行业带来了大量的新机遇,而来自领先金融机构的人工智能初创企业的投资也令人兴奋。
另一方面,人工智能正在吓唬银行员工,因为他们明白,这种技术可能会降低对实际人类工人的需求。显然,如果一家银行能够通过虚拟机器人实现流程的完全自动化,它们就不会占用人类提供服务的昂贵时间。
非人工智能技术已经将银行机构的客户服务数字化,并减少了对银行内部员工的需求。随着金融科技应用的迅速扩张,金融科技革命对银行机构的主导地位构成了根本威胁。
与传统的银行机构相比,银行提供快速的交易,更便宜,通常也不那么匆忙。对人工智能的投资无疑是代表银行加速和竞争金融科技应用的一个机会。
鲁本是目前居住在纽约市的区块链安全顾问。他帮助组织从根本上重新设计体验,创造新的价值来源,同时数字化地改造公司的运作,提高效率。