人工智能在金融领域应用的28个案例

编译：刘斌 中国（上海）自贸区研究院金融研究室主任

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如果有一种技术为金融部门带来红利，那就是人工智能。人工智能为银行业和金融业提供了新的方式来满足客户以更智能、更安全、更便捷的方式获取、支出、储蓄和投资资金的需求。

金融领域的人工智能

金融领域的人工智能 (AI) 改变了人们与金钱互动的方式。人工智能帮助金融行业简化和优化从信贷决策到量化交易和金融风险管理的流程。

市场也在增长。2020 年市场规模估计为 79.1 亿美元，预计到 2026 年将达到 266.7 亿美元。

随着市场的扩大，了解一些处于领先地位的公司非常重要。下面我们收集了 28 家正在使用人工智能的金融公司。

在金融领域使用人工智能的公司

·Kensho Technologies

·AlphaSense

·Enova

·Scienaptic AI

·Socure

·Vectra AI

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人工智能在信用决策中的例子

信用为王。一份报告发现，与现金相比，80% 的消费者更喜欢使用借记卡或信用卡消费。但更容易的支付并不是信用对消费者很重要的唯一原因。

拥有良好的信用可以更容易地获得有利的融资选择、土地工作和出租公寓。很多的生活必需品都取决于信用记录，这使得贷款和信用卡的审批流程变得非常重要。

人工智能解决方案通过利用各种因素帮助银行和信贷机构做出更明智的信贷决策，这些因素在信贷决策过程中更准确地评估传统上服务不足的借款人。

这些公司帮助金融业重新思考信贷流程。

Enova

地点：伊利诺伊州芝加哥

Enova创建了 Colossus 平台，该平台利用人工智能和机器学习为非主要消费者、企业和银行提供高级分析和技术，以促进负责任的贷款。

Colossus 帮助客户解决现实生活中的问题，例如消费者的紧急成本和小企业的银行贷款，而不会使贷款机构或接收方陷入无法控制的境地。

Ocrolus

地点：纽约，纽约

Ocrolus提供将机器学习与人工验证相结合的文档处理软件。该软件允许企业、组织和个人在分析文档时提高速度和准确性。Ocrolus 的软件分析银行对账单、工资单、税务文件、抵押贷款表格、发票等以确定贷款资格，重点领域包括抵押贷款、商业贷款、消费者贷款、信用评分和 KYC。

Ocrolus 努力使核实个人贷款状态更容易、更公平，同时减少侵入性。

DataRobot

地点：马萨诸塞州波士顿

DataRobot为数据科学家、业务分析师、软件工程师、高管和 IT 专业人员提供机器学习软件。

DataRobot 帮助金融机构和企业快速建立准确的预测模型，以加强围绕欺诈性信用卡交易、数字财富管理、直接营销、区块链、贷款等问题的决策制定。

另类贷款公司使用 DataRobot 的软件通过预测哪些客户违约的可能性更高 来做出更准确的信贷决策。

Scienaptic Systems

地点：纽约，纽约

Scienaptic Systems提供多种基于金融的服务，包括一个信贷平台，该平台可在减少损失的同时为银行和信贷机构提供更高的透明度。

Scienaptic 的 AI 连接非结构化和结构化数据，转换数据，从每次交互中学习并提供上下文信贷智能，信贷平台挽救了超过 2 亿美元的信用损失。

Zest AI

地点：加利福尼亚州洛杉矶

Zest AI是一个人工智能驱动的信贷评估平台，可帮助公司评估几乎没有或没有信用信息或历史的借款人。

该平台利用数以千计的数据点并提供透明度，帮助贷款机构更好地评估传统上被认为“处于风险中”的人群。

该公司报告称，使用机器学习信贷决策的汽车贷款机构每年可将损失减少 23%，更准确地预测风险并将损失减少 25% 以上。

Underwrite.ai

地点：马萨诸塞州波士顿

Underwrite.ai分析来自信用局来源的数千个数据点，以评估消费者和小企业贷款申请人的信用风险。

该平台获取投资组合数据并应用机器学习来寻找模式并确定应用程序的好坏。由于其准确性，Underwriter.ai 表示它可以将违约率降低 25% 到 50%。

Socure

地点：纽约，纽约

Socure 创建了 ID+ 平台，这是一个身份验证系统，它使用机器学习和人工智能来分析申请人的在线、离线和社交数据，帮助客户满足严格的 KYC 条件。该系统对电子邮件地址、电话号码、IP 地址和代理等信息运行预测数据科学，以调查申请人的信息是否被合法使用。

根据其网站，Socure 被 Capital One、Chime 和 Wells Fargo 等机构使用。

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人工智能在风险管理中的例子

在金融界，时间就是金钱，但如果没有给予适当的关注，风险可能是致命的。准确的预测对于许多企业的速度和保护至关重要。

金融市场越来越多地转向机器学习，以创建更精确、更灵活的模型。这些预测帮助金融专家利用现有数据查明趋势、识别风险、节省人力并确保为未来规划提供更好的信息。

以下公司只是人工智能如何帮助金融和银行机构改进预测和管理风险的几个例子。

Kensho

地点：马萨诸塞州剑桥市

Kensho，标准普尔全球公司下属的金融科技公司，为摩根大通、美国银行和摩根士丹利等领先金融机构提供机器智能和数据分析。

Kensho 的软件结合使用云计算和自然语言处理提供分析解决方案，它可以为复杂的金融问题提供易于理解的答案，并从表格和文档中快速提取见解。

据《福布斯》报道，在英国脱欧后的几天内，可以访问 Kensho 的人工智能数据库的交易员利用这些信息快速预测英镑的持续下跌。

Derivative Path

地点：加利福尼亚核桃溪

Derivative Path的平台可帮助金融机构控制其衍生产品组合。该公司的云平台 Derivative Edge 成立于 2013 年，具有自动化任务和流程、可定制的工作流程和销售机会管理。还有基于投资组合细节的特定功能——例如，使用该平台进行贷款管理的组织可以期待贷方报告、贷方批准和可配置的仪表板。

Simudyne

地点：英国

Simudyne 的平台允许金融机构运行压力测试分析并测试大规模市场传染的领域。该公司为风险管理以及环境、社会和治理提供模拟解决方案。Simudyne 的安全仿真软件使用基于代理的建模为常用功能和专用功能提供代码库。据其网站称，该公司的一些合作伙伴包括万事达卡和微软。

Ayasdi

地点：加利福尼亚州门洛帕克

Ayasdi为企业和组织创建基于云的本地机器智能解决方案，以解决复杂的挑战。

对于金融科技领域的公司，部署 Ayasdi 是为了了解和管理风险、预测客户的需求，甚至协助反洗钱流程。

Ayasdi 通过其反洗钱检测解决方案帮助银行打击洗钱活动。庞大的调查量一直是金融机构的主要压力。

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人工智能在量化交易中的例子

量化交易是使用大数据集来识别可用于进行策略交易的模式的过程。人工智能在此类交易中特别有用。

人工智能计算机可以比人类更快、更高效地分析大型复杂数据集。由此产生的算法交易流程使交易自动化并节省宝贵的时间。

以下公司只是人工智能技术如何帮助金融机构更好地进行交易的几个例子。

Canoe

地点：纽约，纽约

Canoe确保可以有效地收集和提取替代投资数据，利用 API、人工智能和先进的数据科学能力来摄取、验证数据和提供关键信息。该技术使数据工作流现代化，并且可以无限扩展以服务于各种规模的客户。

Entera

地点：纽约，纽约

Entera是一个面向房地产投资者的人工智能投资平台。该平台允许投资者通过其 SaaS 和专家服务购买、销售和经营单户住宅。投资者可以从场内和场外渠道购买房屋。此外，Entera 还可以发现市场趋势，将房产与投资者的住宅相匹配并完成交易。

AlphaSense

地点：纽约，纽约

AlphaSense是一个面向金融行业的人工智能搜索引擎，服务于银行、投资公司和财富 500 强公司等客户。

该平台利用自然语言处理来分析文件、成绩单、研究和新闻中的关键字搜索，以发现金融市场的变化和趋势。

AlphaSense 对各种金融专业人士、组织和公司都很有价值——对经纪人尤其有用。该搜索引擎为经纪人和交易员提供访问美国证券交易委员会和全球文件、盈利电话记录、新闻稿以及私营和上市公司信息的途径。

Kavout

地点：华盛顿州贝尔维尤

Kavout使用机器学习和定量分析来处理大量非结构化数据并识别金融市场的实时模式。

Kavout 的解决方案之一是 K Score，这是一种由人工智能驱动的股票排名。K Score 分析大量数据，例如 SEC 文件和价格模式，然后将信息浓缩为股票的数字排名。K 值越高，股票表现优于市场的可能性就越大。

Alpaca

地点：加利福尼亚州圣马特奥

Alpaca结合专有的深度学习技术和高速数据存储，提供短期和长期预测应用。Alpaca 的技术还可以识别市场价格变化的模式，并将其发现转化为多市场仪表板。 该公司与金融新闻巨头彭博社合作，为用户提供“AlpacaForecast 人工智能预测市场”。该程序实时预测主要市场的短期预测。

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人工智能在个性化银行业务中的例子

传统银行业务并不总能满足当今消费者的需求。

Accenture对 47,000 名银行客户进行的一项研究发现，54% 的客户需要工具来帮助他们监控预算并进行实时支出调整。此外，41% 的人“非常愿意”使用计算机生成的银行建议。

聊天机器人等 AI 助手使用 AI 生成个性化财务建议和自然语言处理，以提供即时、自助的客户服务。

以下是一些公司使用人工智能向客户学习并创造更好银行体验的例子。

Kasisto

地点：纽约，纽约

Kasisto是 KAI 的创建者，KAI 是一个对话式人工智能平台，用于改善金融行业的客户体验。

KAI 通过为客户提供自助服务选项和解决方案帮助银行减少呼叫中心的工作量。此外，人工智能聊天机器人还为用户提供经过计算的建议，并帮助他们做出其他日常财务决策。

据公司网站称，道明银行、摩根大通和标准银行等金融机构都在使用 Kasisto。

Abe AI

地点：佛罗里达州奥兰多

Abe AI是一款虚拟财务助理，集成了 Google Home、SMS、Facebook、Amazon Alexa、Web 和移动端，为客户提供更便捷的银行业务。

助理提供的服务范围从简单的知识和支持请求到个人财务管理和对话式银行业务。

2016 年，Abe为 Slack 发布了智能金融聊天机器人。该应用程序可帮助用户制定预算、储蓄目标和费用跟踪。

Trim

地点：加利福尼亚州旧金山

Trim是一个省钱助手，可以连接到用户帐户并分析支出。

这款智能应用程序可以取消浪费金钱的订阅，为保险等服务找到更好的选择，甚至可以协商账单。

根据2021 Finance Buzz 的一篇文章，Trim 已为其用户节省了超过 2000 万美元。

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人工智能在网络安全和欺诈检测中的示例

每天，随着用户在线转账、支付账单、存入支票和交易股票，都会发生大量数字交易。

现在，任何银行或金融机构都需要加强网络安全和欺诈检测工作，而人工智能在提高在线金融安全性方面发挥着关键作用。

以下是一些为主要金融机构提供基于人工智能的网络安全解决方案的公司示例。

Vectra

地点：加利福尼亚州圣何塞

Vectra提供了一个由人工智能驱动的网络威胁检测平台，该平台可以自动进行威胁检测，揭示专门针对金融机构的隐藏攻击者，加速事件发生后的调查，甚至识别受损信息。

Vectra 案例研究概述了其帮助一家知名医疗集团防止安全攻击的工作。Vectra 的平台识别出类似于攻击者探测足迹弱点的行为，并阻止了攻击。

Jumio

地点：加利福尼亚州帕洛阿尔托

Jumio通过其人工智能平台阻止身份欺诈来支持企业。它提供端到端的身份验证和身份证明服务，因此企业可以毫无疑问地与新客户建立联系。此外，该平台通过生物认证和监控交易来分析现有客户的身份。

f5

地点：加州山景城

f5被美国的顶级银行所采用，它提供的安全解决方案可帮助金融服务缓解各种问题。该公司提供用于保护数据、数字化转型、GRC 和欺诈管理以及开放银行业务的解决方案。

f5 案例研究概述了一家银行如何使用其解决方案来增强安全性和弹性，同时减轻关键的网络安全威胁。该公司的应用程序还有助于提高自动化程度、加速私有云并大规模保护关键数据，同时降低 TCO 并使其应用程序基础架构面向未来。

Darktrace

地点：马萨诸塞州剑桥市

Darktrace为各种行业创建网络安全解决方案，金融机构也不例外。

该公司的机器学习平台分析网络数据并创建基于概率的计算，在可疑活动可能对世界上一些最大的金融公司造成损害之前检测到它。

根据一项案例研究，Bank One 实施了 Darktace 的 Antigena 电子邮件解决方案来阻止假冒和恶意软件攻击。该银行发现电子邮件攻击迅速减少，此后在其业务中使用了更多的 Darktrace 解决方案。

FIS

地点：佛罗里达州杰克逊维尔

FIS提供一系列银行和金融解决方案。它使用人工智能的一种方式是通过一个合规中心，该中心使用 C3 人工智能帮助资本市场公司打击金融犯罪。该基于机器学习的平台于 2021 年宣布，跨不同系统聚合和分析客户数据，以增强 AML 和 KYC 流程。

FIS 还托管 FIS® Credit Intelligence，这是一种信用分析解决方案，使用 C3 AI 和机器学习技术来捕获和数字化财务数据，并提供近乎实时的合规数据和交易特定特征。

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人工智能在区块链中的例子

几乎所有行业都在使用人工智能和区块链——但它们的协同工作尤其出色。AI 快速、全面地读取和关联数据的能力与区块链的数字记录功能相结合，可以提高金融的透明度和安全性。

例如，在区块链上执行的人工智能模型可用于执行支付或股票交易、解决争议或组织大型数据集。

以下是一些公司使用人工智能和区块链来筹集资金、管理加密货币等的例子。

TQ Tezos

地点：纽约，纽约

TQ Tezos利用区块链技术在 Tezos 区块链上创建新工具，与全球合作伙伴合作推出专为公众使用而设计的组织和软件。

TQ Tezos 确保组织拥有所需的工具，将非凡的想法带入金融科技、医疗保健等行业

Wealthblock.AI

地点：伊利诺伊州芝加哥

Wealthblock.AI 是一个 SaaS 平台，可以简化寻找投资者的过程。它还帮助企业筹集资金并处理自动化营销和消息传递，并使用区块链检查投资者推荐和适合性。此外，Wealthblock 的 AI 使内容自动化，并让投资者在整个过程中持续参与。

Shapeshift

地点：科罗拉多州丹佛

Shapeshift是一个去中心化的数字加密钱包和市场，支持跨越 11 个区块链的 750 多种加密货币。

该平台为用户提供 11 种不同的区块链和 7 种不同的钱包类型。ShapeShift 还推出了 FOX 代币，这是一种新的加密货币，可为用户提供多种可变奖励。

Figure

地点：加利福尼亚州旧金山

Figure使用区块链和 AI 为消费信贷产品寻找新的接入点，例如房屋净值信贷额度、房屋装修贷款，甚至是退休的房屋购买租赁产品，从而简化房屋贷款流程。该公司还为初创公司和私营公司提供解决方案，以筹集资金、管理股权和交易股票。

Figure 由前 SoFi 创始人迈克·卡格尼 (Mike Cagney) 创立，自 2018 年成立以来，已为 6 万人筹集了超过 40 亿美元的资金。

原文：https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-finance-banking-applications-companies