人工智能在金融領域應用的28個案例

如果有一種技術為金融部門帶來紅利，那就是人工智能。人工智能為銀行業和金融業提供了新的方式來滿足客戶以更智能、更安全、更便捷的方式獲取、支出、儲蓄和投資資金的需求。

金融領域的人工智能

金融領域的人工智能(AI) 改變了人們與金錢互動的方式。人工智能幫助金融行業簡化和優化從信貸決策到量化交易和金融風險管理的流程。

市場也在增長。2020 年市場規模估計為79.1 億美元，預計到2026 年將達到266.7 億美元。

隨著市場的擴大，了解一些處於領先地位的公司非常重要。下面我們收集了28 家正在使用人工智能的金融公司。

在金融領域使用人工智能的公司

· Kensho Technologies

· AlphaSense

· Enova

· Scienaptic AI

· Socure

· Vectra AI

人工智能在信用決策中的例子

信用為王。一份報告發現，與現金相比，80% 的消費者更喜歡使用借記卡或信用卡消費。但更容易的支付並不是信用對消費者很重要的唯一原因。

擁有良好的信用可以更容易地獲得有利的融資選擇、土地工作和出租公寓。很多的生活必需品都取決於信用記錄，這使得貸款和信用卡的審批流程變得非常重要。

人工智能解決方案通過利用各種因素幫助銀行和信貸機構做出更明智的信貸決策，這些因素在信貸決策過程中更準確地評估傳統上服務不足的借款人。

這些公司幫助金融業重新思考信貸流程。

Enova

地點：伊利諾伊州芝加哥

Enova創建了Colossus 平台，該平台利用人工智能和機器學習為非主要消費者、企業和銀行提供高級分析和技術，以促進負責任的貸款。

Colossus 幫助客戶解決現實生活中的問題，例如消費者的緊急成本和小企業的銀行貸款，而不會使貸款機構或接收方陷入無法控制的境地。

Ocrolus

地點：紐約，紐約

Ocrolus提供將機器學習與人工驗證相結合的文檔處理軟件。該軟件允許企業、組織和個人在分析文檔時提高速度和準確性。Ocrolus 的軟件分析銀行對賬單、工資單、稅務文件、抵押貸款表格、發票等以確定貸款資格，重點領域包括抵押貸款、商業貸款、消費者貸款、信用評分和KYC。

Ocrolus 努力使核實個人貸款狀態更容易、更公平，同時減少侵入性。

DataRobot

地點：馬薩諸塞州波士頓

DataRobot為數據科學家、業務分析師、軟件工程師、高管和IT 專業人員提供機器學習軟件。

DataRobot 幫助金融機構和企業快速建立準確的預測模型，以加強圍繞欺詐性信用卡交易、數字財富管理、直接營銷、區塊鏈、貸款等問題的決策制定。

另類貸款公司使用DataRobot 的軟件通過預測哪些客戶違約的可能性更高 來做出更準確的信貸決策。

Scienaptic Systems

地點：紐約，紐約

Scienaptic Systems提供多種基於金融的服務，包括一個信貸平台，該平台可在減少損失的同時為銀行和信貸機構提供更高的透明度。

Scienaptic 的AI 連接非結構化和結構化數據，轉換數據，從每次交互中學習並提供上下文信貸智能，信貸平台挽救了超過2 億美元的信用損失。

Zest AI

地點：加利福尼亞州洛杉磯

Zest AI是一個人工智能驅動的信貸評估平台，可幫助公司評估幾乎沒有或沒有信用信息或歷史的借款人。

該平台利用數以千計的數據點並提供透明度，幫助貸款機構更好地評估傳統上被認為“處於風險中”的人群。

該公司報告稱，使用機器學習信貸決策的汽車貸款機構每年可將損失減少23%，更準確地預測風險並將損失減少25% 以上。

Underwrite.ai

地點：馬薩諸塞州波士頓

Underwrite.ai分析來自信用局來源的數千個數據點，以評估消費者和小企業貸款申請人的信用風險。

該平台獲取投資組合數據並應用機器學習來尋找模式並確定應用程序的好壞。由於其準確性，Underwriter.ai 表示它可以將違約率降低25% 到50%。

Socure

地點：紐約，紐約

Socure 創建了ID+ 平台，這是一個身份驗證系統，它使用機器學習和人工智能來分析申請人的在線、離線和社交數據，幫助客戶滿足嚴格的KYC 條件。該系統對電子郵件地址、電話號碼、IP 地址和代理等信息運行預測數據科學，以調查申請人的信息是否被合法使用。

根據其網站，Socure 被Capital One、Chime 和Wells Fargo 等機構使用。

人工智能在風險管理中的例子

在金融界，時間就是金錢，但如果沒有給予適當的關注，風險可能是致命的。準確的預測對於許多企業的速度和保護至關重要。

金融市場越來越多地轉向機器學習，以創建更精確、更靈活的模型。這些預測幫助金融專家利用現有數據查明趨勢、識別風險、節省人力並確保為未來規劃提供更好的信息。

以下公司只是人工智能如何幫助金融和銀行機構改進預測和管理風險的幾個例子。

Kensho

地點：馬薩諸塞州劍橋市

Kensho ，標準普爾全球公司下屬的金融科技公司，為摩根大通、美國銀行和摩根士丹利等領先金融機構提供機器智能和數據分析。

Kensho 的軟件結合使用雲計算和自然語言處理提供分析解決方案，它可以為複雜的金融問題提供易於理解的答案，並從表格和文檔中快速提取見解。

據《福布斯》報導，在英國脫歐後的幾天內，可以訪問Kensho 的人工智能數據庫的交易員利用這些信息快速預測英鎊的持續下跌。

Derivative Path

地點：加利福尼亞核桃溪

Derivative Path的平台可幫助金融機構控制其衍生產品組合。該公司的雲平台Derivative Edge 成立於2013 年，具有自動化任務和流程、可定制的工作流程和銷售機會管理。還有基於投資組合細節的特定功能——例如，使用該平台進行貸款管理的組織可以期待貸方報告、貸方批准和可配置的儀表板。

Simudyne

地點：英國

Simudyne 的平台允許金融機構運行壓力測試分析並測試大規模市場傳染的領域。該公司為風險管理以及環境、社會和治理提供模擬解決方案。Simudyne 的安全仿真軟件使用基於代理的建模為常用功能和專用功能提供代碼庫。據其網站稱，該公司的一些合作夥伴包括萬事達卡和微軟。

Ayasdi

地點：加利福尼亞州門洛帕克

Ayasdi為企業和組織創建基於雲的本地機器智能解決方案，以解決複雜的挑戰。

對於金融科技領域的公司，部署Ayasdi 是為了了解和管理風險、預測客戶的需求，甚至協助反洗錢流程。

Ayasdi 通過其反洗錢檢測解決方案幫助銀行打擊洗錢活動。龐大的調查量一直是金融機構的主要壓力。

人工智能在量化交易中的例子

量化交易是使用大數據集來識別可用於進行策略交易的模式的過程。人工智能在此類交易中特別有用。

人工智能計算機可以比人類更快、更高效地分析大型複雜數據集。由此產生的算法交易流程使交易自動化並節省寶貴的時間。

以下公司只是人工智能技術如何幫助金融機構更好地進行交易的幾個例子。

Canoe

地點：紐約，紐約

Canoe確保可以有效地收集和提取替代投資數據，利用API、人工智能和先進的數據科學能力來攝取、驗證數據和提供關鍵信息。該技術使數據工作流現代化，並且可以無限擴展以服務於各種規模的客戶。

Entera

地點：紐約，紐約

Entera是一個面向房地產投資者的人工智能投資平台。該平台允許投資者通過其SaaS 和專家服務購買、銷售和經營單戶住宅。投資者可以從場內和場外渠道購買房屋。此外，Entera 還可以發現市場趨勢，將房產與投資者的住宅相匹配並完成交易。

AlphaSense

地點：紐約，紐約

AlphaSense是一個面向金融行業的人工智能搜索引擎，服務於銀行、投資公司和財富500 強公司等客戶。

該平台利用自然語言處理來分析文件、成績單、研究和新聞中的關鍵字搜索，以發現金融市場的變化和趨勢。

AlphaSense 對各種金融專業人士、組織和公司都很有價值——對經紀人尤其有用。該搜索引擎為經紀人和交易員提供訪問美國證券交易委員會和全球文件、盈利電話記錄、新聞稿以及私營和上市公司信息的途徑。

Kavout

地點：華盛頓州貝爾維尤

Kavout使用機器學習和定量分析來處理大量非結構化數據並識別金融市場的實時模式。

Kavout 的解決方案之一是K Score，這是一種由人工智能驅動的股票排名。K Score 分析大量數據，例如SEC 文件和價格模式，然後將信息濃縮為股票的數字排名。K 值越高，股票表現優於市場的可能性就越大。

lpaca

地點：加利福尼亞州聖馬特奧

Alpaca結合專有的深度學習技術和高速數據存儲，提供短期和長期預測應用。Alpaca 的技術還可以識別市場價格變化的模式，並將其發現轉化為多市場儀表板。 該公司與金融新聞巨頭彭博社合作，為用戶提供“AlpacaForecast 人工智能預測市場”。該程序實時預測主要市場的短期預測。

人工智能在個性化銀行業務中的例子

傳統銀行業務並不總能滿足當今消費者的需求。

Accenture對47,000 名銀行客戶進行的一項研究發現，54% 的客戶需要工具來幫助他們監控預算並進行實時支出調整。此外，41% 的人“非常願意”使用計算機生成的銀行建議。

聊天機器人等AI 助手使用AI 生成個性化財務建議和自然語言處理，以提供即時、自助的客戶服務。

以下是一些公司使用人工智能向客戶學習並創造更好銀行體驗的例子。

Kasisto

地點：紐約，紐約

Kasisto是KAI 的創建者，KAI 是一個對話式人工智能平台，用於改善金融行業的客戶體驗。

KAI 通過為客戶提供自助服務選項和解決方案幫助銀行減少呼叫中心的工作量。此外，人工智能聊天機器人還為用戶提供經過計算的建議，並幫助他們做出其他日常財務決策。

據公司網站稱，道明銀行、摩根大通和標準銀行等金融機構都在使用Kasisto。

Abe AI

地點：佛羅里達州奧蘭多

Abe AI是一款虛擬財務助理，集成了Google Home、SMS、Facebook、Amazon Alexa、Web 和移動端，為客戶提供更便捷的銀行業務。

助理提供的服務範圍從簡單的知識和支持請求到個人財務管理和對話式銀行業務。

2016 年，Abe為Slack 發布了智能金融聊天機器人。該應用程序可幫助用戶制定預算、儲蓄目標和費用跟踪。

Trim

地點：加利福尼亞州舊金山

Trim是一個省錢助手，可以連接到用戶帳戶並分析支出。

這款智能應用程序可以取消浪費金錢的訂閱，為保險等服務找到更好的選擇，甚至可以協商賬單。

根據2021 Finance Buzz 的一篇文章，Trim 已為其用戶節省了超過2000 萬美元。

人工智能在網絡安全和欺詐檢測中的示例

每天，隨著用戶在線轉賬、支付賬單、存入支票和交易股票，都會發生大量數字交易。

現在，任何銀行或金融機構都需要加強網絡安全和欺詐檢測工作，而人工智能在提高在線金融安全性方面發揮著關鍵作用。

以下是一些為主要金融機構提供基於人工智能的網絡安全解決方案的公司示例。

Vectra

地點：加利福尼亞州聖何塞

Vectra提供了一個由人工智能驅動的網絡威脅檢測平台，該平台可以自動進行威脅檢測，揭示專門針對金融機構的隱藏攻擊者，加速事件發生後的調查，甚至識別受損信息。

Vectra 案例研究概述了其幫助一家知名醫療集團防止安全攻擊的工作。Vectra 的平台識別出類似於攻擊者探測足跡弱點的行為，並阻止了攻擊。

Jumio

地點：加利福尼亞州帕洛阿爾托

Jumio通過其人工智能平台阻止身份欺詐來支持企業。它提供端到端的身份驗證和身份證明服務，因此企業可以毫無疑問地與新客戶建立聯繫。此外，該平台通過生物認證和監控交易來分析現有客戶的身份。

f5

地點：加州山景城

f5被美國的頂級銀行所採用，它提供的安全解決方案可幫助金融服務緩解各種問題。該公司提供用於保護數據、數字化轉型、GRC 和欺詐管理以及開放銀行業務的解決方案。

f5 案例研究概述了一家銀行如何使用其解決方案來增強安全性和彈性，同時減輕關鍵的網絡安全威脅。該公司的應用程序還有助於提高自動化程度、加速私有云並大規模保護關鍵數據，同時降低TCO 並使其應用程序基礎架構面向未來。

Darktrace

地點：馬薩諸塞州劍橋市

Darktrace為各種行業創建網絡安全解決方案，金融機構也不例外。

該公司的機器學習平台分析網絡數據並創建基於概率的計算，在可疑活動可能對世界上一些最大的金融公司造成損害之前檢測到它。

根據一項案例研究，Bank One 實施了Darktace 的Antigena 電子郵件解決方案來阻止假冒和惡意軟件攻擊。該銀行發現電子郵件攻擊迅速減少，此後在其業務中使用了更多的Darktrace 解決方案。

FIS

地點：佛羅里達州傑克遜維爾

FIS提供一系列銀行和金融解決方案。它使用人工智能的一種方式是通過一個合規中心，該中心使用C3 人工智能幫助資本市場公司打擊金融犯罪。該基於機器學習的平台於2021 年宣布，跨不同系統聚合和分析客戶數據，以增強AML 和KYC 流程。

FIS 還託管FIS® Credit Intelligence，這是一種信用分析解決方案，使用C3 AI 和機器學習技術來捕獲和數字化財務數據，並提供近乎實時的合規數據和交易特定特徵。

人工智能在區塊鏈中的例子

幾乎所有行業都在使用人工智能和區塊鏈——但它們的協同工作尤其出色。AI 快速、全面地讀取和關聯數據的能力與區塊鏈的數字記錄功能相結合，可以提高金融的透明度和安全性。

例如，在區塊鏈上執行的人工智能模型可用於執行支付或股票交易、解決爭議或組織大型數據集。

以下是一些公司使用人工智能和區塊鏈來籌集資金、管理加密貨幣等的例子。

TQ Tezos

地點：紐約，紐約

TQ Tezos利用區塊鏈技術在Tezos 區塊鏈上創建新工具，與全球合作夥伴合作推出專為公眾使用而設計的組織和軟件。

TQ Tezos 確保組織擁有所需的工具，將非凡的想法帶入金融科技、醫療保健等行業

Wealthblock.AI

地點：伊利諾伊州芝加哥

Wealthblock.AI 是一個SaaS 平台，可以簡化尋找投資者的過程。它還幫助企業籌集資金並處理自動化營銷和消息傳遞，並使用區塊鏈檢查投資者推薦和適合性。此外，Wealthblock 的AI 使內容自動化，並讓投資者在整個過程中持續參與。

Shapeshift

地點：科羅拉多州丹佛

Shapeshift是一個去中心化的數字加密錢包和市場，支持跨越11 個區塊鏈的750 多種加密貨幣。

該平台為用戶提供11 種不同的區塊鍊和7 種不同的錢包類型。ShapeShift 還推出了FOX 代幣，這是一種新的加密貨幣，可為用戶提供多種可變獎勵。

Figure

地點：加利福尼亞州舊金山

Figure使用區塊鍊和AI 為消費信貸產品尋找新的接入點，例如房屋淨值信貸額度、房屋裝修貸款，甚至是退休的房屋購買租賃產品，從而簡化房屋貸款流程。該公司還為初創公司和私營公司提供解決方案，以籌集資金、管理股權和交易股票。

Figure 由前SoFi 創始人邁克·卡格尼(Mike Cagney) 創立，自2018 年成立以來，已為6 萬人籌集了超過40 億美元的資金。

原文：https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-finance-banking-applications-companies