金融机构利用人工智能提升量化投资回报率

QR量化投资

发布时间:03-0115:40

整个金融服务行业正在被关于人工智能(AI)的商业影响的文章和演示文稿所淹没。银行和信用合作社正逐渐意识到这些技术的潜力,并开始探索AI如何使其能够简化运营,改进产品供应并改善客户体验。今天的AI可以用三个应用领域来描述:认知自动化,认知参与和认知洞察。

认知自动化:在第一个AI领域是机器学习(ML),机器人过程自动化(RPA),自然语言处理(NLP)和其他认知工具,用于开发深层领域专业知识,然后自动执行相关任务。

人工智能

认知参与:在AI价值树的下一个层面上存在认知“代理人”:利用认知技术与人交往,释放非结构化数据(行业报告/财经新闻)的力量,利用文本/图像/视频理解,提供银行与客户之间的个性化互动,提供个性化的产品和解锁新的收入来源。

认知洞察:认知洞察是指从各种数据流中提取概念和关系,以生成隐藏在大量结构化和非结构化数据中的个性化和相关答案。Cognitive Insights允许从多个来源的大量数据中检测实时关键模式和关系,以获得深入且可操作的见解。

数据分析

金融服务组织意识到他们在应用人工智能方面处于领先地位,因为他们拥有大量数据集和分析工具经验。从支付服务到日常银行业务,可以获得可以使AI更强大的洞察力。

人工智能算法

银行和信用合作社正在使用人工智能算法来协助各种内部和面向客户的流程。有用的是消费者表示,如果存在价值权衡,他们愿意分享个人见解。根据埃森哲的说法,“67%的客户会授权银行获取更多个人数据,但63%的客户需要更多量身定制的建议,同样数量的需求优先服务,例如加急贷款审批或货币利益,例如更有竞争力的定价,以换取他们分享的信息。”

使用机器学习,自然语言处理和认知计算的组件,银行业内有几种AI应用程序。这些包括:

欺诈检测:AI能够在发生欺诈行为时识别欺诈行为,并确定下一个可疑行为模式。位置数据可以帮助完成此过程。

满足法规要求:技术可用于确保满足法规要求,并保持数据的实时监控。这样可以更快地标记问题。

降低成本和增加收入:Infosys报告称,人工智能最大的机遇在于前线的自动化。“以更加自动化和智能化的方式与客户互动的好处可以显着节省成本,风险分散在数以百万计的客户互动中。”面向虚拟助理和后台办公机器人的客户在不久的将来会很普遍。

改善客户体验:人工智能通过深入和可操作的洞察(例如客户行为模式)提供改进和更快决策的机会。其中一些交互将使用新的语音或聊天机器人技术,而其他应用程序将在幕后,支持营销传播。

提升客户参与度:人工智能将协助创建定制和智能产品和服务,具有新功能,更直观的交互(例如演讲)和咨询技能(例如个人财务管理)。

人工智能

埃森哲最近的2017年银行业技术愿景发现,超过四分之三(78%)的银行家认为人工智能将实现更简单的用户界面,帮助银行创造更像人类的客户体验。此外,五分之四的受访者(79%)认为人工智能将彻底改变银行收集信息和与客户互动的方式。最后,四分之三(76%)的人认为,在三年内,银行将部署人工智能作为与客户互动的主要方式。

AI解决方案

与任何新的努力一样,AI解决方案的开发和应用也存在一些挑战。由于大多数金融机构处于学习阶段,因此需要关注数据安全性,组织影响,新技术的集成以及对用例和ROI收益的理解。另一个“人”问题是对金融机构现有员工的影响。在某些情况下,现有员工不会为“银行业的新时代”做好准备。在其他情况下,由人工智能的进步引起的劳动力转移将完全消除一些职位。

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