趨勢(shì)已成:未來(lái)5年AI在銀行業(yè)的5大應(yīng)用
引言
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             “機(jī)器智能是人類需要做出的最后一樣發(fā)明。” ——Nick Bostrom  | 
        
(譯者注: Nick Bostrom是著名人工智能專家,擔(dān)任牛津大學(xué)人類未來(lái)研究院院長(zhǎng)、哲學(xué)教授)
今天,人工智能(“Artificial intelligence”,或“AI”)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),它比我們想象的更快地影響著我們的生活。從手機(jī)里的Siri語(yǔ)音助手到智能電視里面Netflix個(gè)性化推薦的影片,AI已經(jīng)無(wú)處不在??梢哉f(shuō)AI帶來(lái)的革命將會(huì)是歷史上最大的一場(chǎng)革命,不可否認(rèn)的是,它已經(jīng)成為我們生活中重要而且不可分割的一部分。
編譯 | yawei,大餅,知常曰明
人工智能是機(jī)器學(xué)習(xí),自然語(yǔ)言處理和認(rèn)知計(jì)算這三大高端科技的融合。AI的定義是:利用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理算法,將人類的智能模擬到人造的機(jī)器上去。模擬人類智能的主要?jiǎng)訖C(jī)是為了克服人類智能的一大缺陷,即可擴(kuò)展性的問(wèn)題:人類處理既定任務(wù)的速度存在明顯的上限。AI的意義則在于通過(guò)將人類智能與配置最高計(jì)算性能的認(rèn)知計(jì)算機(jī)相結(jié)合,來(lái)解決人類智能速度有限的問(wèn)題。讓我們舉兩個(gè)例子來(lái)更好的理解AI的定義:
- 一種情形是:按照明確定義的邏輯路徑,來(lái)處理輸入、生成輸出。比如說(shuō),兩個(gè)給定數(shù)字的乘法運(yùn)算。今天任何一臺(tái)計(jì)算機(jī)都能在速度和準(zhǔn)確度上擊敗任何人類。19世紀(jì)后期的軟件革命就是為了幫助我們更好地處理這類問(wèn)題,而它們恰恰也是我們?nèi)粘I畹囊徊糠帧?/li>
 - 現(xiàn)在讓我們來(lái)看看另一種情形:按照沒(méi)有明確定義好的邏輯路徑,來(lái)處理輸入生成輸出。比如說(shuō),判斷圖像中是否有狗或者有貓。這類任務(wù),人類妥妥的能打敗計(jì)算機(jī)。
 
還有其他一些8歲孩子都能輕松做到的事情,也是AI專注的領(lǐng)域,比如模擬人腦處理復(fù)雜任務(wù)的圖像識(shí)別,諷刺言語(yǔ)識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別等。
二、十大AI公司
AI被應(yīng)用于很多行業(yè),Bizofit(一家智能連接企業(yè)和服務(wù)提供商的平臺(tái)公司)整理了以下十大人工智能公司。
1. AIBrain
AIBrain是一家業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能公司,主要為智能手機(jī)提供AI解決方案,主要專注領(lǐng)域是機(jī)器人和數(shù)字個(gè)人助理。
2. Anki
Anki 是AI領(lǐng)域的另一家公司,已經(jīng)得到來(lái)自J.P. Morgan和其他風(fēng)險(xiǎn)投資商超過(guò)1.575億美元的投資。Anki的旗艦機(jī)器人Cozmo是市面上與客戶交流時(shí)情感上智能化程度最高的機(jī)器人之一。
3. Banjo
Banjo目前已經(jīng)獲得了超過(guò)1億美元的投資。Banjo利用其強(qiáng)大的社交媒體分析能力對(duì)多個(gè)社交媒體平臺(tái)進(jìn)行分析來(lái)識(shí)別全球發(fā)生的事情。
4. iCarbonX
iCarbonX是一家專注醫(yī)療健康領(lǐng)域的AI初創(chuàng)公司。其通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器分析技術(shù),提供個(gè)性化的健康分析和健康指標(biāo)預(yù)測(cè)。iCarbonX 估值超過(guò)10億美元。
5. Jibo
Jibo 是世界上第一個(gè)幫助家庭處理日常事務(wù)的機(jī)器人,而且它會(huì)從日常互動(dòng)中了解每個(gè)家人成員的行為和個(gè)性。
6. Next IT
Next IT 把AI應(yīng)用到醫(yī)療健康和金融行業(yè),主要專注于自然語(yǔ)言處理、聊天機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)。
7. Prisma
作為最受歡迎的iOS應(yīng)用程序之一,Prisma因其使用深度學(xué)習(xí)算法重新生成仿手繪圖像 為移動(dòng)應(yīng)用程序行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)革命。
8. ReSnap
利用AI和深度學(xué)習(xí),ReSnap從用戶那里獲取的大量圖片,從中進(jìn)行挑選,最后整理成超贊的相冊(cè)。AI可以為相冊(cè)挑選出最好的照片。
9. ViSenze
ViSenze 用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)為電商行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)革命:在數(shù)百萬(wàn)件產(chǎn)品中推薦看起來(lái)差不多的產(chǎn)品。ViSenze剛?cè)诘?050萬(wàn)美元來(lái)進(jìn)行AI研發(fā)。
10. X.ai
X.ai 的虛擬助手(“Amy”)可以幫助忙碌的人們安排會(huì)議:無(wú)需人工協(xié)助,只要抄送一封電子郵件給Amy,Amy就會(huì)用自然語(yǔ)言識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)確認(rèn)最合適的會(huì)議時(shí)間和地址。
三、AI及其與銀行業(yè)的關(guān)聯(lián)
近年來(lái),AI對(duì)銀行業(yè)的影響要大于其對(duì)其他行業(yè)的影響。對(duì)銀行業(yè)從業(yè)機(jī)構(gòu)而言,AI對(duì)于跟上競(jìng)爭(zhēng)步伐、增強(qiáng)公司創(chuàng)新形象都變得越來(lái)越重要。下圖顯示了AI在銀行和金融服務(wù)行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用的原因:
圖片標(biāo)題:金融服務(wù)機(jī)構(gòu)采用AI解決方案的理由
從上到下6行文字分別是:其他,廣泛提供個(gè)性化交流,提高同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,提升作為創(chuàng)新型公司的創(chuàng)新形象,識(shí)別數(shù)據(jù)中隱含的(但是容易被其他方法忽略的)機(jī)會(huì),增加勞動(dòng)生產(chǎn)力。
AI在銀行業(yè)中有很多應(yīng)用,以下是在未來(lái)5年內(nèi)會(huì)給銀行業(yè)帶來(lái)革命性變化的幾個(gè)關(guān)鍵AI應(yīng)用。
1. 反洗錢(qián)檢查模式
反洗錢(qián)是指,一系列為了阻止產(chǎn)生非法收入而制定的步驟,法律或者規(guī)定。在大多數(shù)情況下,洗錢(qián)的人會(huì)通過(guò)一系列的動(dòng)作掩飾他們的行為,使得那些由非法或者是不道德渠道賺取的錢(qián)看起來(lái)合法。
全世界大多數(shù)的大型銀行,正在把那些基于規(guī)則的反洗錢(qián)的軟件系統(tǒng)向人工智能的系統(tǒng)轉(zhuǎn)換,因?yàn)樵诜聪村X(qián)的模式中,相比之下人工智能系統(tǒng)更智能、更可靠。
2. 聊天機(jī)器人
聊天機(jī)器人是基于人工智能的自動(dòng)聊天系統(tǒng),它可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下模擬人類交流。這些聊天機(jī)器人在和人類用戶的文字交流中可以通過(guò)識(shí)別上下文以及人類的情緒反應(yīng),給人們一個(gè)最合適的回應(yīng)。隨著使用時(shí)間的增長(zhǎng),這些聊天機(jī)器人們積累了大量指向用戶行為習(xí)慣的數(shù)據(jù),通過(guò)學(xué)習(xí)這些,它們可以了解終端用戶并順應(yīng)他們的需求以及情感。
在銀行業(yè)中,聊天機(jī)器人已經(jīng)被廣泛的用于革新銀行與每個(gè)用戶的管理關(guān)系。美國(guó)銀行(Bank of America)計(jì)劃向用戶提供一個(gè)叫做“Erica”的基于人工智能的虛擬助手,這樣僅通過(guò)手機(jī)就能幫助人們處理財(cái)政事務(wù)。Google發(fā)布的“Allo”則是另一類聊天機(jī)器人。
3. 利用算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)交易
全球許多對(duì)沖基金都在使用高端系統(tǒng)來(lái)部署人工智能模型,這些模型通過(guò)獲取金融市場(chǎng)的不同的變量和市場(chǎng)的情緒來(lái)進(jìn)行投資學(xué)習(xí),從而使投資決策成為可能。報(bào)告顯示,目前70%以上的交易實(shí)際上都是由人工智能系統(tǒng)自動(dòng)完成的,大多數(shù)的對(duì)沖基金遵循不同的策略進(jìn)行高頻交易(HFTs),只要它們從輸入中發(fā)現(xiàn)了交易的機(jī)會(huì)。
一些活躍在對(duì)沖基金領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)有:Two Sigma, PDT Partners, DE Shaw, Winton Capital Management, Ketchum Trading, LLC, Citadel, Voleon, Vatic Labs, Cubist, Point72, Man AHL.
4. 欺詐檢測(cè)
欺詐檢測(cè)是一個(gè)在人工智能的參與下,得到更加準(zhǔn)確和優(yōu)越結(jié)果的領(lǐng)域。在銀行業(yè),欺詐檢測(cè)是人工智能系統(tǒng)表現(xiàn)最優(yōu)秀的方面之一。從早前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICO獵鷹欺詐評(píng)估系統(tǒng)成功將數(shù)據(jù)分析方法引入銀行業(yè),到今天基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜的人工智能系統(tǒng),欺詐檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,并在未來(lái)將會(huì)有更進(jìn)一步的表現(xiàn)。
5. 用戶推薦
推薦引擎是人工智能在銀行業(yè)的一個(gè)重要貢獻(xiàn)。它根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù),以及銀行提供的其他信息,像信用卡計(jì)劃,投資建議,基金等(也可能只有銀行方面的信息),結(jié)合用戶的個(gè)人偏好來(lái)給出最中肯的建議。近些年在主流銀行中,推薦引擎表現(xiàn)非常不錯(cuò)并且成為銀行收入增長(zhǎng)的重要組成部分。
憑借大數(shù)據(jù)和更快的計(jì)算性能,配置有精準(zhǔn)人工智能算法的機(jī)器將在銀行如何制定推薦策略中發(fā)揮了重要的作用。關(guān)于更多的推薦引擎的資料,你可以在https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/recommendation-engines/中了解到推薦引擎是如何工作的。
四、小銀行如何充分利用人工智能?
在和美國(guó)的一些像是社區(qū)銀行(Community banks)的小銀行的高管交流時(shí),我們明顯感覺(jué)到他們希望能夠在和大銀行的激烈競(jìng)爭(zhēng)中尋求差異化。大的銀行通過(guò)啟用內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)量分析團(tuán)隊(duì),將最先進(jìn)的人工智能技術(shù)運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,資產(chǎn)分析,投資組合管理,信用審核流程,客戶了解及反洗錢(qián)系統(tǒng)(譯者注:“客戶了解”即Know Your Customer政策,簡(jiǎn)寫(xiě)為KYC,為反洗錢(qián))等各個(gè)方面。另一方面,小銀行可以使用人工智能來(lái)提高運(yùn)營(yíng)效率以及更好地與客戶互動(dòng)。
圖片標(biāo)題:你認(rèn)為銀行機(jī)構(gòu)將在哪個(gè)領(lǐng)域引入AI或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)?
按所占百分比由大至小的順序,依次為:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資產(chǎn)分析、投資組合管理、交易、信用審核流程、客戶了解以及反洗錢(qián)系統(tǒng)、規(guī)則及合規(guī)、管理、該技術(shù)暫未被引入行業(yè)、銷售、高級(jí)管理、其他。
將人工智能應(yīng)用于不少方面都能使小型銀行受惠,比如說(shuō):
- 使用聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)與用戶更好的互動(dòng)
 - 通過(guò)推薦引擎實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的推薦
 - 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)欺詐檢測(cè)
 
總的來(lái)說(shuō),人工智能勢(shì)不可擋,它正影響著許許多多的行業(yè),而銀行業(yè)可以說(shuō)是早早地就趕上了車。人工智能這一趨勢(shì)在未來(lái)可能會(huì)以指數(shù)級(jí)的速度發(fā)展,只有順應(yīng)它,才可能在未來(lái)十年的競(jìng)爭(zhēng)中取得成功。
原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/5-ai-applications-in-banking-to-look-out-for-in-next-5-years/
【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】





















 
 
 





 
 
 
 