人工智慧驅動的預測分析：金融機構的新機遇
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我們已經看到了移動應用支付服務的擴展，為客戶的財富管理產品提供了與銀行相比更高回報的產品。
與此同時，許多人擴展到小額貸款業務。銀行服務不再是銀行的壟斷，傳統金融機構必須進行創新才能生存。亞馬遜支付，PayPal支付和PayU等非傳統金融服務提供商的時代已經開啟。歐洲支付服務指令II的推出為FinTech和支付服務帶來了新的動力。該指令有助於出現通用技術標準，並支持支付提供商內的互操作性。在PSD2帶來的根本性變化中，銀行現在有義務向第三方供應商開放其IT基礎設施。該規定構成支付服務公司作為銀行的直接競爭者。
作為識別帳戶信息服務提供商現在可以接觸到客戶的賬戶信息匯總自己的財務信息。這為消費者提供了一個全新的機會，可以跟蹤消費，優化融資，更好地了解投資產品，控制投資風險等等。金融科技初創公司和銀行機構為零售消費者和企業客戶構思了一個全新的產品時代。最受歡迎的是：預算工具，機器人建議，人工智慧購買建議，支出優化，儲蓄建議和革命性的支付方式。除了金融產品本身的價值之外，銀行在轉向非銀行渠道和資源時也無法訪問客戶的數據。
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與AI集成
根據普華永道2017年的一份報告，專註於人工智慧的FinTech初創公司吸引了平均10億美元的投資。直到最近，人工智慧在金融領域最常見的用途是虛擬客戶服務 - 即Chatbots。
當然，聊天機器人只是人工智慧為金融科技帶來的一小部分：機器人交易，反洗錢，防欺詐演算法，預測分析，風險管理，多層信用評分分析，消費者行為牽引和定製，改變金融的未來。
通過分析銀行和金融業產生的大量數據可以獲得的洞察力是非常令人興奮的。當然，如果我們的目標是最大化AI和機器學習演算法的性能。Quadrant Protocol的高級數據顧問Glenn Harrison認為，我們需要根據不同來源匯總數據。
使用人工智慧的關鍵結果是成本最小化，快速的客戶服務，業務流程的自動化，最重要的是降低人為錯誤或故意傷害的風險。 像每一項新技術一樣，人們可能想知道採用是真實還是炒作。根據英國「 金融時報」進行的一項調查，金融機構目前的風險主要是縮小到執行更多基本功能的程序，這些功能涉及邏輯原因，學習和自我修正而不是明確編程。
同樣的調查警告說存在太多投資流入炒作區域的危險，例如聊天機器人，而不是投資於幕後流程，銀行可以獲得更大的收益。」檢查哪些銀行已經實施了AI技術並檢查採用水平。摩根大通正在利用人工智慧分析法律文件並提取本視頻推文中提供的關鍵數據點。由於他們已經命名了他們的人工智慧工具，他們可以在幾秒鐘內完成12000個商業信貸協議，這需要大約360000人工時效。
富國銀行已經投資了一個通過Facebook信使操作的AI驅動器聊天機器人。客戶可以詢問他們的帳戶餘額，最近的交易，他們上個月在娛樂上花了多少錢，以及最近的分行的位置等等。美國銀行推出了Erica，一個智能虛擬助手，全天候為客戶提供服務並支持「日常交易」。紐約梅隆銀行宣布，他們已經生效220多個機器人，處理重複性任務，包括響應外部審計員數據請求的自動程序，以及糾正資金轉移請求中數據錯誤的系統。
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下一步是什麼？
從完全自動化手動密集的重複性任務，快速識別欺詐性交易，以及採用快速，準確的信用評分政策，AI技術有望塑造金融的未來。埃森哲的「人工智慧重新定義銀行業務」 報告得出的結論是，「人工智慧的進步將如此全面，快節奏，高績效組織將不可避免地加速離開，讓緩慢的推動者遠遠落後。」
從聊天機器人和「虛擬客戶代理」的過渡帶來了一個全新的生態系統，創造者構建了轉型融資的解決方案。讓我們看看誰在建設以及目前AI中的內容。
資料來源：Endor世界經濟論壇報告「革命性的金融服務預測分析」Endor被稱為「Google for predictive analytics」，它是一種加密數據預測系統，可以在降低成本和時間的同時實現預測分析，在幾分鐘而不是幾個月內提供高質量的結果。將Endor定位為革命性創新的亮點是能夠提供對加密數據的預測 ，無需解密，這為銀行提供了強大的競爭優勢，並且不需要數據科學專業知識。
預測分析平台通常需要長達兩個月的時間才能提供所需的結果。Endor正在使用社交物理來創建一個與加密數據無關的預測引擎，使其易於作為每個預測的模型。Endor可用於銀行和金融服務的許多領域，以預測其業務的任何領域：銷售，營銷，運營和風險或戰略。
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SAS AI for Banking
SAS是一個值得信賴的分析應用，適用於從數據中尋求直接價值的組織。跨越它的解決方案SAS提供檢測和預防欺詐和金融犯罪的工具，以管理信用和監管風險，增強客戶體驗，產生足夠的資金，嵌入式人工智慧的SAS解決方案提高人類工作的速度，精確度和有效性，從而形成一個響應更快，利潤更高的銀行。
YITU
另外，Yitu正在向中國的ATM提供面部識別技術應用，代替PIN碼或指紋。Yitu是一家中國初創企業，利用人工智慧大規模生成面部識別數據，並已滲透到汽車，醫療保健等行業，甚至正在開發用於AI演算法的晶元硬體。
CAMBRICON
Cambricon是智能晶元和處理器開發的先驅，具有高性能，低功耗的AI相關研發，自推出以來已經生產了一些版本的AI晶元。
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Cambricon Technologies在其B輪融資中獲得了數億美元的資金，其估值為25億美元，投資來自中國國有資本風險投資，國投風險投資，中國資本投資集團，TCL資本，中信證券，阿里巴巴VC，聯想資本和孵化器集團等。人工智慧無疑為銀行業帶來了全新的機遇，並且轉化為對來自領先金融機構的人工智慧初創公司的投資。
另一方面，了解這項技術將減少對實際人工的需求的風險。顯然，如果銀行可以通過虛擬機器人完全自動化流程，它們在提供該服務的同時將不會佔用人類的昂貴時間。人工智慧技術已經將銀行機構的客戶服務數字化，並減少了對銀行內部員工的需求。隨著金融科技應用的快速發展，金融科技革命對銀行機構的主導地位構成了根本性威脅。與傳統銀行機構相比，銀行提供快速交易，成本更低。人工智慧投資絕對是代表銀行加速和競爭金融科技應用的機會。
促進業務轉型 2019年智能企業利用物聯網和人工智慧的方式
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