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    1. AI人工智能在银行业的潜力

      peter
      2018-12-17 21:15:06 来源: fintechnews
        人工智能(AI)是许多不同技术(包括机器学习和自然语言)的总称,在银行业中有许多承诺。分析师估计,到2030年,人工智能可为该行业节省超过1万亿美元。  

      根据Celent的报告题为《银行业人工智能:从哪里开始?》称,虽然今天的人工智能是不准备完全替代人类,它将增强他们的能力,让它们摆脱死记硬背,提高它们的效率,并进行单一的物理计算。

      当前人工智能的发展得益于基础技术,尤其是机器学习和语言操纵。

      当前不断发展的人工智能已经通过基础技术成为可能,尤其是机器学习和语言操作。

      机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。当计算机在接触新数据时改变参数/算法,而无需人类重新编程时,机器学习就发生了。通过处理比人类更多的数据,然后利用这些数据通过发现模式来自学,机器学习使人们有可能得出以前未被发现的洞见。

      另一项关键技术是自然语言处理(NLP),它指的是一种利用人类自然的口头或书面交流,作为提示计算机活动的输入的技术能力。

      最后,自然语言生成(NLG)指的是技术产生人类散文的能力。它对大量可用数据进行排序,以产生听起来像人的响应。NLG可以采用演讲的形式,也可以采用多页报告的形式总结财务结果。

      在人工智能对银行业的主要好处中,报告强调了三个要素:

      通过将任务从人工转移到AI来降低成本,加快响应时间,让人们了解最新的监管变化,并通过准备报告来节省时间。纽约梅隆银行已经开发并部署了数百种自动化计算机程序。创建这些机器人是为了执行重复性任务,从自动程序到响应外部审计员的数据请求,再到纠正美元资金转移请求中的格式和数据错误的系统。

      通过改进机器学习的贷款承保来降低风险,通过先进的欺诈检测来提高金融犯罪风险,通过改进合规和控制来降低风险,通过提高抄写和制作文件的准确性来降低操作风险。花旗银行(Citibank)是一家利用机器学习和大数据来防止犯罪活动、监控商业客户潜在威胁的银行。

      通过有针对性的电子邮件和其他优惠增加收入,提高员工效率和增强客户体验,使用语音分析快速识别需要人工关注的案例,允许员工专注于最高价值测试并提高销售代表的工作效率。去年,总部位于斯德哥尔摩的Nordea 引入了虚拟员工,他们比人类更快,更有效地执行重复性任务。该银行还与爱沙尼亚人工智能创业公司Feelingstream 合作,利用该公司的技术改善客户服务。Feelingstream的AI解决方案对客户发送的消息进行分析和分类,以便将它们自动转发给合适的人员或单位进行进一步处理。

      AI在银行业中的应用

      报告指出,虽然媒体上已经有很多关于人工智能的报道,但现阶段相对较少的银行实际上已经开始生产甚至是全面的研究。然而,它建议,银行在这个阶段不能忽视人工智能,必须制定战略来应对它对他们和竞争对手所承诺的机会。

      在人工智能在银行业中的可能应用中,该报告探讨了四个具体的用例:

      分析:人工智能驱动的分析测试大量数据以搜索模式,分组和相关性,并允许行业从仅仅描述性转变为预测性,近实时分析。机器学习可以改进风险建模,生物识别,欺诈检测或信用承保等流程。

      聊天机器人:聊天机器人是一种由算法驱动的服务,它以类似人的方式与客户交互。

      美国银行开发了一个支持AI的聊天机器人Erica,通过语音和短信为银行客户提供财务指导。Wells Fargo 于2017年4月开始通过Facebook Messenger平台试用AI驱动的聊天机器人。

      与此同时,SoftBank的人形机器人Pepper能够识别人类的主要情绪,并使他的行为适应他的对话者的情绪。该公司声称,全球已有2,000多家公司采用Pepper作为助手,以创新的方式欢迎,通知和引导访客。

      机器人过程自动化(RPA):RPA使用多种技术自动,重复和更准确地复制常规人类活动。这些接收输入(无论是纸上还是数字),检查这些输入,对它们应用规则,然后将输出发送到过程的下一步。

      摩根大通投资了一项技术。该平台被称为COiN,它分析法律文件并提取重要的数据点和条款,比人类更快。

      报告生成:NLG可以将数据转换为散文。这些可以通过综合大量结构化数据并将它们放入散文叙述中来强调关键点来编写报告和摘要。

      挪威新闻社(NTB)就是一个例子,它于2015年开始制定一个自动化足球报道项目。自动新闻制作平台于2016年正式启动,现在由一个记者团队监督。事实证明,该技术可靠性高达99%。

      THE END
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      标签: AI人工智能 金融科技
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