人工智能應用領先的3家零售銀行—他們如何應用人工智能

我們分析了美國和歐洲50 家最大的零售銀行，選出了人工智能應用的前3 名領導者。以下是這些創新者如何在內部構建技術、吸引頂尖人才以及跨部門部署AI。

零售銀行已開始投資人工智能(AI)，以此作為吸引客戶、減少與欺詐相關的損失並向企業客戶提供差異化數據和洞察即服務的方式。

美國和歐洲大型零售銀行的股權交易活動反映了該行業人工智能用例的廣度。雖然銀行最初專注於虛擬助手和個人理財管理工具，但他們現在正在處理各種用例——包括財產智能、AI 開發人員工具和持續集成/持續交付(CI/CD) 自動化。這表明人工智能可以使許多銀行職能受益。

然而，到目前為止，50家銀行中只有3家收購了人工智能初創公司，並且只有8家在美國申請了人工智能相關專利。銀行業的人工智能創新也受到人工智能人才短缺的限制。目前，大型銀行正在爭奪數量有限的頂級人工智能研究人員。

在本報告中，我們確定了在AI 領域處於領先地位的零售銀行，並研究了他們如何構建和使用該技術。

為了選出AI 領域的前3 大零售銀行，我們的分析師查看了許多指標，包括收益電話會議記錄、與AI 供應商的合作夥伴關係和許可協議、AI 專利申請、內部研發、團隊實力、技術支出、AI 投資和收購，和最近的產品發布。

人工智能領域排名前三的零售銀行

對於3 位獲獎者中的每一位，我們都強調了其關鍵AI 人才的來源和生產中的主要AI 計劃。

注意：以下部分並非旨在包含銀行關鍵人員或生產項目的詳盡列表。

Capital One 是美國AI 專利的主要申請人，在本報告分析的50 家銀行中，迄今已提交430 多份申請。用於反欺詐和改善卡用戶在線體驗的人工智能在Capital One 的優先事項列表中名列前茅。

它是名單上僅有的3 家進行人工智能收購的銀行之一，於2018 年收購了人工智能諮詢公司Notch。Notch的16 人團隊加入了Capital One 機器學習中心。該中心現在專注於圖形機器學習、AI 可解釋性、異常檢測和自然語言處理等領域。

該銀行大力推動公共雲的採用——逐步淘汰其本地數據中心——進一步支持高計算機器學習應用程序。

CAPITAL ONE 的AI 人才目標是誰？

Capital One 已經從Facebook、貝爾實驗室和富達等公司聘請了AI 領導層。下面，我們重點介紹了一些有助於領導銀行AI 計劃的著名員工。

· Abhijit Bose ， MVP，企業機器學習(ML) 和AI 工程負責人。曾任職位：Facebook AI Research 工程主管、摩根大通董事總經理兼數據科學主管、美國運通數據科學副總裁。

· Nurtekin Savas ，機器學習和數據科學負責人。先前職位：富達機器學習和人工智能高級副總裁。

· Senthil Kumar ， Capital One 機器學習中心的首席科學家。以前的職位：貝爾實驗室的應用科學家。

CAPITAL ONE 的AI 計劃

Capital One 已經部署了一系列不同的人工智能項目，專注於從改善消費者的移動應用程序體驗到為銀行工程師構建內部開發工具的方方面面。

·反欺詐和安全： Capital One 與初創公司Signifyd合作進行“授權率優化”——使用AI 將因涉嫌欺詐活動而被拒絕的合法信用卡交易數量降至最低。另外，該銀行正在與初創公司Securonix合作開發雲原生網絡安全解決方案。Capital One Ventures 還參與了Securonix 的兩輪融資。

·汽車貸款審批： Capital One 的Auto Navigator——一種基於ML 的應用程序，可以預先確定用戶的汽車融資資格，並且可以“在幾分之一秒內為美國和任何消費者的每輛汽車提供貸款”——是其最早的基於ML 的應用程序之一產品發布。最近，該銀行試用了增強現實功能，允許用戶掃描他們看到的汽車並獲取有關其品牌、型號和融資選項的信息。

·網絡支付：銀行在邊緣（在消費者的設備上）使用機器學習來識別網站上的支付頁面和支付字段。這是Capital One 虛擬卡號生成功能的一部分，它允許用戶為他們在線交易的每個商家創建一個唯一的虛擬信用卡號，並限制他們面臨潛在安全漏洞的風險。

·診斷和修復移動應用程序問題：該銀行為其DevOps 工程師構建了一個內部ML 工具，以幫助識別移動應用程序問題並實時響應應用程序故障。為了防止客戶的應用程序停機，Capital One 表示，它希望在未來的迭代中將算法從故障檢測轉移到主動預防。

·開源AI開發工具：  Capital One於2021年發布開源工具rubicon-ml，支持AI開發過程中的版本控制和實驗跟踪。

摩根大通(JPM) 首席執行官傑米·戴蒙(Jamie Dimon) 在2022 年致股東的信中寫道，該銀行在人工智能方面投入了數億美元，並在其技術投資上看到了可觀的回報。JPM 僅在2021 年就在技術上花費了12 0億美元。

截至2021 年，摩根大通有115 個主要人工智能項目投入生產，併計劃在5 年內擴大到1000 個項目。自2017 年以來，該銀行已在美國申請了70 多項人工智能專利，最近的專利主題涵蓋從經濟預測到合成數據生成和文檔中敏感數據發現的方方面面。

此外，自2019 年以來，摩根大通參與了8 筆初創企業股權交易，其中包括CI/CD 自動化供應商Harness.io 的1.75 億美元巨額融資。

JPM 的AI 人才目標是誰？

摩根大通從學術和商業組織——包括Capital One 、卡內基梅隆大學、標準普爾全球和谷歌——為其人工智能研究團隊聘請了頂尖的人工智能人才。下面，我們重點介紹了幫助領導銀行AI 計劃的2 名著名員工。

·人工智能研究負責人 Manuela Veloso 。曾任職務：卡內基梅隆大學 機器學習系主任，人工智能促進協會主席。

· David Castillo ， 董事總經理，AI/ML 技術全公司負責人兼AI/ML 技術全球產品線負責人。曾任職位：Capital One 機器學習中心MVP，馬里蘭大學計算機科學系兼職教授。

JPM 的AI 計劃

該銀行的AI 研究部門專注於廣泛的功能，例如反欺詐、客戶體驗和政策合規性。

·反欺詐：截至2021 年，摩根大通已花費約1 億美元開發消費者支付反欺詐系統。據報導，這項投資使該銀行從2017 年到2021 年的年度欺詐損失下降了14% 。它目前提供Safetech Fraud——一種針對電子商務商家的反欺詐解決方案，使用人工智能來識別卡片測試等欺詐行為。

·合成金融數據集：這些數據集用於現實世界數據稀少或隱私問題限制數據共享的應用程序。例如，它們可以代表反洗錢行為和客戶旅程流程。該銀行已以保護用戶隱私的方式申請了與這些數據集生成相關的專利。

·房地產情報：該銀行與Reonomy合作，後者使用機器學習將來自公共和私人來源的房地產數據匯集在一起，為其商業房地產客戶提供深入的房地產洞察。

·體育分析：摩根大通收購了體育分析公司KAGR的少數股權。《華爾街日報》認為這是一次“不同尋常的合作夥伴關係”——強調該銀行利用體育數據和分析來支持其擁有或打算購買運動隊的富有客戶的獨特機會。在大流行期間，KAGR 使用機器學習來預測球迷返回美國30 個市場的現場體育場館的意願。它利用了人口統計數據、特定位置的Covid-19 數據和歷史票務數據以及其他數據集。

· AI 基礎設施： JPM 為其工程師和開發人員構建了一個內部數據平台Omni，以加速和標準化整個銀行的AI 開發。

在接受評估的銀行中，加拿大皇家銀行(RBC) 是最早在加拿大各地推出AI 研究實驗室的銀行之一。到2017 年11 月，RBC 已經在埃德蒙頓、多倫多和蒙特利爾開設了人工智能實驗室。2018 年，RBC 宣布將在這一年中投資2 5億 美元用於技術計劃，實驗室網絡擴大到包括“五個加拿大研究中心的60 名博士級研究人員”。

自2017 年以來，RBC 在美國申請了60 多項AI 專利。去年，其申請主要圍繞面部識別標記化、AI 可解釋性和公平性測試等主題。

RBC 為整個研究社區開源了一些AI 工具，並將AI 可信度作為核心關注點。

RBC 的AI 人才目標是誰？

RBC 聘請了多倫多大學、 Facebook Reality Labs和生物識別初創公司Nymi的研究人員。下面，我們重點介紹了幫助領導銀行AI 計劃的2 名著名員工。

· Borealis AI 首席科學官兼負責人Foteini Agrafioti 。曾任職務：共同創立智能腕帶和心電監護初創公司Nymi 並擔任首席技術官。

· Borealis AI 高級研究總監Greg Mori 。曾任職務：不列顛哥倫比亞省人工智能網絡主任，谷歌訪問科學家。

RBC 的AI 計劃

在2017 年的財報電話會議上，RBC 宣布首次推出NOMI，這是由人工智能驅動的財務健康助手。從那時起，該銀行的人工智能項目不斷擴大，現在涵蓋了從定制硬件到自動編碼的方方面面。

·定制的GPU 服務器：這些服務器由NVIDIA GPU 提供支持，並已部署在銀行內部，據報導將對客戶數據運行AI 分析所需的時間從幾天縮短到幾分鐘。

·電子交易： RBC 構建了Aiden，這是一個基於人工智能的電子交易平台 ，它使用深度強化學習對每個訂單執行32M 計算並適應不斷變化的市場條件。它的人工智能算法旨在幫助減少滑點（預期和實際交易價格之間的差異）。

·房地產情報： RBC Ventures 已為房地產情報初創公司Ojo Labs投資了多輪融資。這兩個組織還建立了合作夥伴關係，將Ojo 在加拿大的購房者和賣家與RBC 的抵押貸款專業人士聯繫起來。

·投資組合管理：該銀行投資了Boosted.ai （並且是其客戶），這是一家開發無代碼機器學習工具的初創公司，可以自動調整基金經理選股的頭寸。

· AI 驅動的編程： Borealis AI 推出了Turing text-to-SQL，這是一種將自然語言查詢轉換為SQL 代碼的工具，使非技術用戶能夠使用關係數據庫。

· AI 倫理和透明度：  Borealis 運行Respect AI，這是一個在線中心，提供專注於AI 公平性、可解釋性、數據隱私和治理的開源工具和教育資源。（點滴科技資訊）