1、數(shù)字金融教練/顧問

    交易機器人是人工智能中最受歡迎的用例之一，可能是因為應(yīng)用范圍非常廣泛：在所有行業(yè)中，在多個層面。

    在財務(wù)方面，交易機器人可以用來為用戶提供財務(wù)輔導(dǎo)/咨詢服務(wù)。

    將它們視為數(shù)字助理，幫助用戶瀏覽其財務(wù)計劃，節(jié)省和支出。這種服務(wù)增加了用戶參與度并改善了用戶與他們交互的金融產(chǎn)品的整體體驗。

    數(shù)字助理可以使用自然語言處理（NLP）構(gòu)建，自然語言處理是一種機器學(xué)習(xí)模型，可以以人類語言的格式處理數(shù)據(jù)。可以添加一層產(chǎn)品推薦模型，允許助手基于算法和人類用戶之間發(fā)生的交易來推薦產(chǎn)品/服務(wù)。

    Sun Life已經(jīng)部署了這個應(yīng)用程序的一個示例，它創(chuàng)建，通過允許用戶保持他們的保險計劃，幫助用戶獲得福利和養(yǎng)老金。助理根據(jù)用戶數(shù)據(jù)發(fā)送用戶提醒，例如"即將到期的健康福利"或"您的孩子將很快獲得福利"。

    數(shù)字助理還可用于其他與財務(wù)相關(guān)的場景：股息管理，期限續(xù)期，交易限額接近或檢查兌現(xiàn)通知。

2、交易搜索和可視化

    聊天機器人也可用于銀行業(yè)務(wù)，專注于搜索任務(wù)。

3、客戶風(fēng)險預(yù)警

    銀行和保險公司工作的一個關(guān)鍵部分是根據(jù)客戶的風(fēng)險評分對客戶進行分析。

    AI是一個很好的工具，因為它可以根據(jù)客戶的風(fēng)險狀況從低到高自動分類客戶。

    在分類工作的基礎(chǔ)上，顧問可以決定為每個風(fēng)險概況關(guān)聯(lián)金融產(chǎn)品，并以自動方式向客戶提供。

    對于此用例，XGBoost或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等分類模型將根據(jù)顧問提供的歷史客戶數(shù)據(jù)和預(yù)標記數(shù)據(jù)進行培訓(xùn)，從而消除數(shù)據(jù)引起的偏差。

4、承保，定價和信用風(fēng)險評估

    保險公司提供承保服務(wù)，主要用于貸款和投資。

    人工智能模型可以提供客戶信用風(fēng)險的即時評估，然后允許顧問制定最適合的報價。

    使用AI進行承保服務(wù)可提高提案的效率，并改善客戶體驗，因為它可加快此類操作的流程和周轉(zhuǎn)時間。

    我們所知道的保險業(yè)在標準流程中起作用：客戶訂購保險，他們?yōu)榇烁顿M。如果客戶有問題（健康保險的疾病，汽車保險的車禍，住房保險的水損壞），她需要通過提出索賠來激活她的保險。這個過程通常是漫長而復(fù)雜的。

    交易機器人可以將用戶體驗轉(zhuǎn)變?yōu)楦�愉快的過程。

    通過圖像識別，欺詐檢測和支付預(yù)測功能得到增強，整個用戶旅程得到升級 - 減少摩擦，減少公司成本，減少操作任務(wù)（呼叫，背景檢查），減少錯誤。整個過程花費的時間更少，并成為客戶和保險公司員工的無縫體驗。

    機器人所做的是負責(zé)整個周期：它以對話的形式逐步引導(dǎo)客戶完成整個過程。

6、合同分析器

    合同分析是金融業(yè)中重復(fù)的內(nèi)部任務(wù)。經(jīng)理和顧問可以將此例程任務(wù)委派給機器學(xué)習(xí)模型。

    光學(xué)字符識別（OCR）可用于數(shù)字化硬拷貝文檔。然后，具有分層業(yè)務(wù)邏輯的NLP模型可以高速解釋，記錄和糾正合同。

7、流失預(yù)測

    流失率（或流失率）是所有行業(yè)和企業(yè)的關(guān)鍵績效指標。公司需要留住客戶，并且這樣做，預(yù)測即將到來的流失對于采取預(yù)防措施非常有幫助。

    AI可以通過提供優(yōu)先級的客戶列表來支持這項任務(wù)中的管理人員，這些客戶顯示出考慮取消其政策的跡象。然后，經(jīng)理可以相應(yīng)地處理此列表：提供更高級別的服務(wù)或改進產(chǎn)品。

8、算法交易 - 你永遠不會看到的最先進的ML。

    大多數(shù)算法交易應(yīng)用都發(fā)生在投資銀行或?qū)�沖基金的閉門造車之后。

    經(jīng)常進行交易，快速分析數(shù)據(jù)和做出決策。機器學(xué)習(xí)算法擅長分析數(shù)據(jù)，無論其大小和密度如何。

9、增強的研究工具

    在投資金融領(lǐng)域，大部分時間都花在研究上。新的機器學(xué)習(xí)模型增加了圍繞給定貿(mào)易理念的可用數(shù)據(jù)。

    情緒分析可用于對公司和經(jīng)理的盡職調(diào)查。它允許分析師一目了然地查看大量文本數(shù)據(jù)（如新聞或財務(wù)評論）的語氣/情緒。它還可以提供有關(guān)經(jīng)理如何反映其公司業(yè)績的見解。

    估值模型通常是投資和銀行業(yè)務(wù)的應(yīng)用程序。

    該模型可以使用資產(chǎn)和歷史示例周圍的數(shù)據(jù)點快速計算資產(chǎn)的估值。這些數(shù)據(jù)點是人類用來評估資產(chǎn)的內(nèi)容（例如：繪畫的創(chuàng)建者），但模型通過使用歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)分配給每個數(shù)據(jù)點的權(quán)重。

    該模型傳統(tǒng)上用于房地產(chǎn)，其中算法可以在先前的銷售交易中訓(xùn)練。對于金融公司，它可以使用財務(wù)分析數(shù)據(jù)點，市場倍數(shù)，經(jīng)濟指標，增長預(yù)測; 所有這些都可以預(yù)測公司/資產(chǎn)的價值。