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人工智能在金融科技领域有哪些应用

www.xahq.cn2019-07-25

人工智能在金融领域的应用已经取得了丰硕成果。由于具有大容量,准确的历史数据和金融领域的可量化特征,它非常适合与人工智能技术相结合。同时,由于我们目前拥有强大的计算能力和易于使用的机器学习工具(如谷歌的TensorFlow),人工智能领域的核心技术机器学习在金融技术应用中从未如此方便。 (介绍您从未体验过的船舶的新体验.)

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从贷款批准到资产管理再到风险评估,机器学习在金融生态系统中的作用越来越不可或缺。让我们来看看当前机器学习在金融,银行和保险领域的应用,然后探讨金融领域人工智能的未来。 (其中一些应用程序使用多种AI技术,而不仅仅是机器学习。)

金融投资管理

几年前,金融从业者还没有听说过“机器人投资”这个机器人投资的“机器人投资顾问”,但它已经逐渐成为金融业中非常普遍的场景。尽管在这个单词的原始文本中使用了“机器人”这个词,但它实际上并不涉及机器人。所谓的智能投资是一种机器学习算法,可根据客户的收入目标和风险承受能力自动调整金融投资组合。

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客户输入他们自己的收入目标(例如,当他们预计在65岁退休时存入250,000美元的存款),年龄,收入和流动资产,然后“智能投资”将客户的投资与正确的资产类别和金融工具相结合。实现客户的收入目标。

不仅如此,该算法还会根据客户收入目标的变化和市场条件的实时变化自动调整投资组合,并始终围绕其收入目标为客户提供最佳投资组合。目前,美国一些大中型投资公司,如Betterment(资产管理规模100亿美元)和WealthFront(资产管理规模80亿美元)已经用“智能投资”提供服务对客户而言,费用很低。这种人工智能投资顾问主要为千禧一代等年轻人服务。他们不喜欢与人力投资顾问打交道,他们不想向人力投资顾问支付大量佣金。

算法交易

实际上,算法交易(有时称为“自动交易系统”,这种描述可能更准确)可以追溯到20世纪70年代,它可以通过复杂的AI系统极快地做出交易决策。

算法交易系统通常每天进行数万甚至数十万次交易,因此“高频交易”(HFT)也被视为算法交易的一个分支。虽然大多数对冲基金和金融机构都不愿公开谈论他们自己的人工智能交易方法(如你所知),机器学习和深度学习在调整交易决策方面发挥着越来越重要的作用,并且已经开放。秘密。

然而,目前机器学习在股票和商品期货交易中的应用仍然存在一定的局限性。

欺诈检测

在过去,金融欺诈检测系统严重依赖于复杂而严格的规则,面对当今日益复杂的金融欺诈,越来越无能为力。

And this is where machine learning can be used to prevent financial fraud. With machine learning, the system can detect unusual activities or behaviors and automatically send them as security teams. The main challenge is the false positive situation, that is, some normal trading behaviors are misjudged by the system as being at risk. However, machine learning experts believe that with the development of machine learning technology, with more learning data and increasing learning ability, machine learning technology can solve this problem in the next 5 to 10 years.

Lending/insurance underwriting

At present, machine learning is very good in terms of lending and insurance underwriting in the financial sector. Of course, this also makes people in the industry worry that AI will replace humans in underwriting positions.

In particular, some large companies (big banks and publicly traded insurance companies) have used millions of consumer data (age, occupation, marital status, etc.), financial borrowing and insurance (whether there is a default record? Repayment time) , vehicle accident record?) and other information to train machine learning algorithms.

These companies can then use the trained algorithms to assess potential trends and continually analyze them to detect trends that may affect future borrowing and insurance conditions. For example, are more and more young people experiencing traffic accidents? Has the default rate of customers been higher and higher in the past few years?

These analyses and forecasts are very important for companies in the financial sector, but at present they are mainly used by large companies because they have the ability to hire data scientists and have enough data to train algorithms.

Some insurance giants, such as State Farm, Liberty Mutual, have applied artificial intelligence to the lending/insurance underwriting business.

Future development of machine learning in the financial field

Some of the applications mentioned below have been tested in the industry and some are still in the planning state.

Customer service

xx就像聊天机器人和会话界面在风险投资和客户服务预算等领域的英语很快。一些公司,如Kasisto,已经开始建立专门针对金融行业的聊天机器人,以帮助客户回答问题,例如“我上个月投入了多少钱?”“两个月前我的个人账户多少钱?” p>

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构建这些智能助手依赖于出色的自然语言处理引擎和金融客户服务专业知识。使用这种新服务和咨询模式的银行和金融机构可能能够从仍需要客户前往营业厅寻找自己的传统银行机构中捕获用户。

在接下来的五年里,业内人士预计,这样的智能聊天机器人将在金融领域蓬勃发展,不仅在金融业,而且在许多行业。

安全2.0

用户名,密码和安全问题可能不再是未来五年内常见的用户安全形式。银行和金融领域的用户安全问题非常重要。除了当前正在开发用于欺诈检测的异常检测技术之外,未来的用户安全评估可能需要面部识别,语音识别或其他生物识别。

情感/新闻报道分析

对冲基金总是隐藏其底层的“秘密技术”,因此很难知道他们如何使用情绪分析和新闻分析来为金融投资服务。然而,行业专家预测,未来将有许多机器学习应用程序用于理解和分析社交媒体,新闻趋势等其他数据源,以帮助预测股票市场,而不仅仅是股票交易。

股市的走势与众多因素有关。人们希望机器学习能够发现新的趋势和信号,从而增强人类在金融活动中的“直觉”。

金融产品销售和建议

金融产品销售的自动化应用程序已经存在,虽然有些不涉及机器学习技术,但“智能投资”等算法可用于建议客户调整其投资组合。此外,许多保险推荐网站都采用人工智能技术为客户推荐有针对性的汽车保险和房屋保险。在未来,更加个性化和准确的智能应用程序和助手将比人力投资顾问更可靠,更客观,更可靠。

正如亚马逊的Alexa和Netflix的人工智能推荐系统能够比所谓的人类“专家”更好地向用户推荐书籍和电视节目,不断发展的金融服务助理可以向像他们这样的客户推荐金融产品,目前他们已经投保了。这种趋势已经出现在这个行业中。

与相关的公司案例

以下是一些使用上述人工智能技术的金融公司:

金融投资管理改善(情报

算法交易 Renaissance Technologies(算法(

欺诈检测 Kount(分析(

贷款/保险承保(

客户服务 Kasisto(

安全2.0 FaceFirst(

情感/新闻分析 Hearsay Social(

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