1、数字金融教练/顾问

交易机器人是人工智能中最受欢迎的案例之一,可能是因为应用的范围非常广泛——跨越几乎所有行业的多个层面。

在金融领域,交易机器人可以用来为用户提供财务辅导/咨询服务。把它们想像成数字助理,帮助用户浏览他们的财务计划、储蓄和支出。这种服务增加了用户的参与度,并改善了用户与他们交互的金融产品的总体体验。

美国银行使用这样的机器人(称为Erica)作为其客户群的数字金融助理,其在短短3个月内积累了100万用户。

机器人提供用户友好的交易搜索,使用户能够在他们的历史数据中搜索特定商家的特定交易,避免他们在每个银行对账单中寻找这些交易的麻烦。机器人还提供计算信用和债务的总额,这是用户必须在计算器上自行完成的任务。

 

2、客户风险预警

银行和保险公司工作的一个关键部分是根据客户的风险评分对客户进行评级。

AI是一个很好的工具,因为它可以根据客户的风险状况从低到高自动分类客户。在分类工作的基础上,顾问可以决定为每个风险概况关联金融产品,并以自动方式向客户提供相关产品。

 

3、承保,定价和信用风险评估

保险公司提供承保服务,主要用于贷款和投资。

人工智能驱动的模型可以提供客户信用风险的即时评估,然后允许顾问制定最适合的报价。使用AI进行承保服务可提高提案的效率,并改善客户体验,因为它可加快此类操作的流程和周转时间。

 

4、合同分析器

合同分析是金融公司内部的一项重复劳动,经理和顾问可以将此任务委派给机器学习模型。

光学字符识别(OCR)可用于数字化硬拷贝文档。然后,具有分层业务逻辑的NLP模型可以高速解释、记录和纠正合同。

 

5、算法交易

大多数算法交易应用都发生在投资银行或对冲基金的闭门造车之后。高频次交易、快速分析数据并做出决策。机器学习算法擅长分析数据,无论其大小和密度如何。

唯一的先决条件是拥有足够的数据来训练模型,这就是交易的丰富程度(市场数据:当前和历史)。该算法检测人类通常难以发现的模式,它比人类交易者反应更快,并且可以基于从数据中得到的洞察力自动执行交易。

这样的模型可以被市场制定者用来寻找基于快速价格移动的短期交易。这样的操作是时间敏感的,并且该模型提供了所需的速度。

 

6、增强的研究工具

在投资理财中,大部分时间花在研究上。新的机器学习模型围绕给定的贸易思想提供可用的数据。

情绪分析可用于对公司和经理的尽职调查。它允许分析师一目了然地查看大量文本数据(如新闻或财务评论)的基调/情绪,它还可以提供有关经理如何反映其公司业绩的见解。该模型也可用于房地产,其中算法可以在先前的销售交易中训练。对于金融公司,它可以使用财务分析数据、市场倍数、经济指标、增长预测,所有这些都可以预测公司/资产的价值。这些模型被投资银行团队用作内部工具。

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