全球“人工智能+金融”行业研究报告.pdf
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1、 全球全球“人工智能人工智能+金融金融”行业研究报告行业研究报告 2021 光子盒研究院光子盒研究院 2021 年年 10 月月 i 目录 目录.i 图表目录.iii 前言.1 第一部分 AI+金融的现实意义.2 第二部分 四大 AI 技术.4 第三部分 AI+金融的广泛用途.8 一、交易、财富管理和投资银行.8 二、纸质文档数字化.10 三、搜索大型文档数据库.10 四、承保.11 五、信用评分.12 六、信贷组合风险管理.13 七、欺诈检测和反洗钱.13 八、保险索赔.15 九、保单定制.16 十、文档摘要.17 十一、客户服务.18 十二、ATM 维护.18 十三、ATM 身份验证.19
2、 第四部分 国内外 AI+金融用例.21 一、平安集团.21 二、京东数科.23 三、云从科技.25 四、AlphaSense.29 五、Abe.ai.32 黑目录 ii 六、Kavout.33 七、Kensho.34 八、Alpaca.35 九、Shape Security.38 光子盒简介.39 声明.40 iii 图表目录 图目录图目录 图 1 2016-2020 年商业银行不良贷款余额及不良贷款率.1 图 2 四大 AI 技术.4 图 3 机器学习的 12 大金融用例.5 图 4 axyon.ai 投资组合管理平台.9 图 5 Betterment 机器人投资顾问.10 图 6 Cap
3、e Analytics 远程评估.12 图 7 信用评分过程.13 图 8 SiftScience 欺诈检测软件.14 图 9 Lemonade 聊天机器人.15 图 10 Tractable 解决方案.16 图 11 NCR SmartServe predict.19 图 12 平安集团端到端 AI 技术平台.21 图 13 平安集团克瑞斯智能金融 AI 平台.22 图 14 京东数科金融机构数字化解决方案.23 图 15 京东数科场景生态解决方案.24 图 16 京东数科银行智能风控解决方案.24 图 17 中国银行“5G 智能+智慧网点”.27 图 18 首家“5G 智能+智慧网点”.2
4、8 图 19 AlphaSense 情感分析,以特斯拉为例.30 图 20 AlphaSense 趋势图.31 图 21 Abe.ai 虚拟财务助理.32 图 22 Abe.ai 虚拟财务助理对话框.33 图 23 中国 A 股 K Score 测试.34 黑图表目录 iv 图 24 与竞争对手的产品相比,Kensho 语音转录更加准确.35 图 25 美国十年期国债预测模型.36 图 26 AlpacaForecast 界面.37 图 27 人工智能欺诈引擎示意.38 表目录表目录 表 1 国内银行系金融科技公司概况.2 1 前言 过去二十年来,传统金融行业经过信息化、移动互联网化两次转型,
5、数字化经营程度已有很大提升。尽管如此,在风控、营销、服务、运营等核心环节仍存在诸多痛点和改进空间。风控方面,风险控制是金融行业的核心工作之一,以风险杂、欺诈多、违约率高为显著特征。统计显示,近五年商业银行不良贷款余额涨幅 79%,不良贷款率从 1.74%上涨到 1.84%。图 1 2016-2020 年商业银行不良贷款余额及不良贷款率 营销方面,传统金融营销以实体网点、电话短信等方式将标准化产品推送给所有客户,这种方式获客成本高、渠道频次低且带来较差的用户体验。服务方面,消费者行为和需求的不断变化使传统金融服务面临各场景各链条上的重构;传统人工客服存在培训成本高、流动性大、服务效果参差不齐等弊
6、端,严重影响服务质量和用户体验。运营方面,传统机构各业务运营环节存在大量重复、低效工作,亟需提升管理效率,降低运营成本,通过对企业的端到端经营流程改造,打造新型运营生态。针对这些传统金融行业痛点,互联网企业和传统金融机构都在积极布局人工智能(AI)技术,实现服务升级和企业智能化转型。黑前言 2 第一部分 AI+金融的现实意义 在众多的金融机构中,由于银行业的业务最为复杂,数据海量,同时风控要求最高,成为了金融领域中 AI 技术最主要的需求方。在国内,国有银行和部分大型股份制银行在人工智能领域布局较早,技术与场景的结合也相对充分,需求更具有前瞻性和探索性。国内银行业主要依靠与人工智能公司合作,采
7、购相应的产品和服务,但是随着银行自建科技子公司等增强自研能力的举措发展壮大,采购规模有所下降。目前,国内银行系金融科技公司已有 12 家,其中包括 5 家国有大行。此外,央行旗下金融科技公司成方金融科技有限公司在 2020 年 7 月 30 日成立,注册资本为 20 亿元。表 1 国内银行系金融科技公司概况 银行银行 金金融科技子公司融科技子公司 成立时间成立时间 注册资本(亿元)注册资本(亿元)控股比例控股比例 兴业银行 兴业数金 2015.11.10 3.50 51.00%平安银行 金融壹账通 2015.12.29 1.20 44.30%招商银行 招联云创 2016.02.23 0.80
8、100.00%光大银行 光大科技 2016.12.20 2.00 100.00%建设银行 建信金科 2018.04.18 16.00 100.00%民生银行 民生科技 2018.04.26 2.00 100.00%华夏银行 龙盈智达 2018.05.23 0.21 100.00%工商银行 工银科技 2019.03.25 6.00 100.00%北京银行 北银金科 2019.05.16 0.50 100.00%中国银行 中银金科 2019.06.11 6.00 100.00%农业银行 农银金科 2020.07.28 6.00 100.00%交通银行 交银金科 2020.08.25 6.00 10
9、0.00%在非银金融领域,保险公司、证券公司、证券交易所也与 AI 公司进行了战略合作,但由于场景中的规则机理过于复杂,AI 在定损、定价、投顾等核心领域中的价值还没有完全凸显。目前,AI+金融主要在以下三个方面发挥重要作用:一、一、人工智能减少金融领域的重复性工作人工智能减少金融领域的重复性工作 在金融领域,仅摆脱冗余的任务就能为银行节省数十亿美元。安永的一项研黑第一部分 AI+金融的现实意义 3 究指出,65%的财务主管希望优先考虑自动化和标准化流程,以提高组织的灵活性。这对于希望摆脱重复性任务、将时间集中在为组织增加更多价值的高级任务上的财务团队尤其重要。使用人工智能实现自动化有助于减轻
10、财务中事务处理、审计和合规性要求的负担。二、二、人工人工智能增强安全性和欺诈检测智能增强安全性和欺诈检测 人工智能在金融领域的最佳应用之一是防止网络攻击和识别欺诈交易。这对那些总是在寻找银行和金融服务机构的客户来说意义重大,他们可以信任这些机构来保证他们的账户安全和受到良好保护。随着公司每年因欺诈而损失数十亿美元,人工智能在日常交易中发现不规则模式并从历史数据中学习的能力对金融公司有很大帮助。摩根大通(JPMorgan Chase)等银行已经看到了人工智能的作用,并采用了人工智能算法来检测每一笔信用卡交易中的欺诈模式。然后这些模式被发送到他们的数据中心,帮助评估和确定交易本身是否有欺诈的迹象。
11、自使用人工智能提升欺诈检测能力以来,在 2020 年美国银行业数字信托调查中,摩根大通在安全性和可靠性方面得分最高。三、三、人工智能通过预测人工智能通过预测性性分析管理风险分析管理风险 除了欺诈检测,金融服务中的人工智能在评估贷款申请风险方面也表现出色。人工智能可以帮助会计师和财务团队通过更好的预测性分析了解客户数据和行为,来确定谁最有可能无法完成贷款协议,从而降低财务风险。如今,许多银行已经在使用人工智能技术来改进他们的反洗钱工作。4 第二部分 四大 AI 技术 目前,关键的人工智能技术包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等,根据德勤报告,这些技术预计将在未来一年得到全面普及。图
12、 2 四大 AI 技术 根据德勤调查,70%的金融领域受访者正在使用机器学习。有了机器学习技术,计算机可以被教会分析数据,识别隐藏的模式,进行分类,并预测未来的结果。这种学习来自于这些系统随着时间的推移提高其准确性的能力,无论是否有人类的直接监督。机器学习通常需要技术专家来准备数据集,选择正确的算法,并解释输出。金融机构机器学习的典型用例包括:现金流预测,并就消费和储蓄习惯主动向客户提供建议 扩展数据集以开发信用评分,并应用机器学习来构建高级信用模型,以扩大覆盖面和减少违约 提供基于机器学习的商业分析即服务(AaaS)尽早发现交易模式并识别欺诈交易 黑第二部分 四大AI技术 5 图 3 机器学
13、习的 12 大金融用例 目前,领先的机器学习技术提供商包括亚马逊、苹果、谷歌(DeepMind)、Facebook、IBM 等科技巨头和 AI.Reverie、MobiDev、Anodot、DeCypher DatLabs、H2O.ai 等初创公司。国内的机器学习公司则包括阿里云、京东数科、百度飞桨、腾讯云、第四范式等。60%的金融领域受访者正在使用自然语言处理(NLP)。NLP 允许用户以可读的、自然的、语法正确的形式从文本中提取或产生意义和意图。NLP 为虚拟助手和聊天机器人提供基于语音和文本的接口。这项技术也越来越多地用于查询数据集。金融机构自然语言处理的典型用例包括:6 阅读文档并识别
14、支持活动的错误,如信息验证、用户识别和批准 改善承保流程和资本效率 通过数字语音助手或智能手机上的语音搜索了解客户的查询 目前,领先的自然语言处理技术提供商包括谷歌 NLP、微软 NLP、IBM Watson、亚马逊 NLP、Salesforce NLP、X.AI、Maluuba、KITT.AI、玻森数据、腾讯文智、阿里 NLP、东软 Deepcogni、百度 NLP、搜狗实验室 NLP、科大讯飞、云知声、思必驰等。58%的金融领域受访者正在使用计算机视觉。计算机视觉是计算机在一幅图像或一系列事件中识别物体、场景和活动的能力。该技术通过分析数字图像和视频来创建可用于决策的分类或高级描述。金融机
15、构计算机视觉的典型用例包括:根据驾驶员的注意力水平对他们进行分类,这样就可以针对更安全的驾驶员来提供更低的保费 在安全的环境中为客户构建生物特征安全,例如银行自动取款机 为投资者和交易员提供身临其境的投资组合配置和交易决策体验 目前,领先的计算机视觉技术提供商包括国内四大人脸识别公司商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技以及 Orbital Insight、Affectiva、Planet Labs、ViSenze、Deep Vision、ALCES 等国际公司。此外,谷歌、微软、亚马逊、IBM、Facebook、百度、阿里巴巴、腾讯、华为等大型科技公司也处于领先地位。52%的金融领域受访者正
16、在使用深度学习。深度学习是机器学习的一个子集,基于一种称为神经网络的人脑概念模型。之所以称为深度学习,是因为神经网络有多个相互连接的层:接收数据的输入层,计算数据的隐藏层和提供分析的输出层。隐藏层的数量越多(每个层处理的信息越来越复杂),系统就越深。深度学习对于分析复杂、丰富和多维的数据尤其有用,如语音、图像和视频。在用于分析大型数据集时效果最佳。金融机构深度学习的典型用例包括:7 阅读索赔文件并对其紧迫性、严重性和合规性进行排序,以加快分类 构建仪表面板,以简单直观的格式为用户提供数据分析 制定创新的贸易和投资战略 目前,领先的深度学习技术提供商包括微软、英伟达、亚马逊、谷歌、苹果、IBM、
17、英特尔和 Facebook 等大型公司,地平线机器人、寒武纪、深鉴科技、商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技、Skymind、Bonsai、Preferred Networks、TeraDeep、Wave Computing 等初创公司。根据 Business Insider Intelligence 的报告,到 2023 年,仅银行业从人工智能应用程序中节省的潜在成本总额估计为 4470 亿美元,其中前台和中台合计 4160亿美元。8 第三部分 AI+金融的广泛用途 随着技术的进步,人工智能在金融领域的应用越来越广泛,本报告将从以下13 个应用场景进行阐述。一、一、交易、财富管理和投资银行
18、交易、财富管理和投资银行 财富经理、交易员和投资银行家可以使用自然语言处理(NLP)软件进行数据挖掘,同时银行和保险公司可以使用 NLP 挖掘社交媒体数据用于承保和信用评分。例如,财富经理和交易员可以利用自然语言处理进行投资研究。一个 NLP软件可以在网上搜索关于合并和收购的新闻。还可以了解供应商、客户和消费者对这些公司的反应。这可以让交易员、财富经理和投资银行家了解哪些股票可能会暴涨或暴跌,并让他们能够就目前如何处置客户的股票做出更明智的决定。NLP 的这种能力叫做情感分析(Sentiment Analysis)。情感分析可以帮助交易员洞察为客户买卖哪些股票。此外,交易员、财富经理和投资银行
19、家还可以使用机器学习中的预测性分析软件,从本质上预测哪些股票的回报率最高。该软件将同时运行数以千计的股票,并将其中的某些数据点与股票正收益相关联,从而为图表绘制者腾出时间来完成价值更高的任务。而一个规范性软件可以更进一步,并建议交易者在任何给定的时间应该购买或交易哪些股票。黑第三部分 AI+金融的广泛用途 9 图 4 axyon.ai 投资组合管理平台 还有评估不同股票风险的机器学习应用程序,同样可以帮助财富经理和投资银行家根据客户的风险状况为他们建立投资组合。比如机器人投资顾问(robo-advisor)应用程序。机器人投资顾问,也称智能理财、自动化理财,是一种在线理财服务,自动提供基于算法
20、的理财方案,过程中不需要人工的理财顾问服务。大多数机器人投资顾问应用程序的工作流程如下:用户使用应用程序创建账户,并填写有关其银行和投资账户的信息 然后用户提交关于他们的财务目标的信息,比如他们想在退休前存多少钱 用户提供其风险状况的信息 机器人投资顾问根据用户的目标和风险状况为用户提供平衡的股票投资组合 10 图 5 Betterment 机器人投资顾问 二、二、纸质文档数字化纸质文档数字化 大型银行和保险公司在寻求采用人工智能时,面临的最大挑战之一可能是,他们的大量历史数据存储在纸质文档中。机器学习模型必须经过数字数据方面的培训,因此银行和保险公司在雇用数据科学家构建人工智能解决方案或从供
21、应商处购买人工智能软件之前,需要确保将其旧文档数字化。但是,现在机器视觉软件可以帮助他们数字化纸质文档。银行和保险公司的员工可以将纸质文档扫描成 PDF 文件,然后上传到文档数字化软件。机器视觉算法可以在 PDF 中运行,并读取文档中的内容,用 PDF 中的单词填充数字版本文档的字段。三、三、搜索大型文档数据库搜索大型文档数据库 或许挑战仅次于文档数字化,金融机构往往难以搜索他们海量的数字文档存储,并找到自然语言处理所需的信息。文档搜索和数据挖掘是一项广泛的功能,可以以多种方式帮助银行、保险公司和信用卡公司的员工。基于自然语言处理的文档搜索和数据挖掘软件最适用于 11 三种应用:抵押、资信评分
22、以及产品开发。例如,文档搜索功能可以帮助银行分析抵押贷款和贷款申请,找出他们是否遗漏了任何信息。这可以让银行员工免于手动审阅文档转而专注于更复杂的任务。搜索系统还可以对不同文档的段落进行聚类,使金融机构的员工能够在搜索栏中有机地输入内容,并从多个文档中找到一系列符合其意图的部分。本质上,自然语言处理可以提供一个更细致的、覆盖上下文的“Ctrl F”功能,该功能跨越公司的整个文档数据库。IBM Watson 研究中心的博士后研究员 Giacomo Domeniconi 认为:可以从结构化和非结构化数据中上下文检索信息的搜索工具可能离现在不远了。这在银行业等行业尤其如此,因为在这些行业,公司有足够
23、的经济资源从结构化和非结构化数据中收集信息。四、四、承保承保 承保(Underwriting)是人工智能在银行业和保险业的一个相对新兴的应用案例,但在未来几年内,它可能会获得显著的发展。银行和保险公司可以使用各种机器学习方法来评估申请人是否有可能偿还贷款,或者确定他们的保费应该是多少。自然语言处理可以让银行和保险公司挖掘申请人的公共网络活动,比如他们在社交媒体上的帖子。这使银行和保险公司能够确定申请人是否在公共论坛上表现出值得信赖的迹象。举例来说,银行可能不太愿意为一个总是抱怨或躲避房东的人担保贷款,因为他们没钱付房租。一些公司如 Cape Analytics 还向财险公司提供机器视觉软件。C
24、ape Analytics提供了一种机器视觉算法,该公司声称可以通过一处房产的卫星图像,帮助保险公司了解房产情况,例如蹦床、游泳池或可能会倒塌的树木,保险公司不必派一名雇员去实地检查物业。12 图 6 Cape Analytics 远程评估 还有公司为承保提供预测性和规范性分析软件。银行和保险公司将首先将历史客户数据上传到软件中。这些数据可能包括客户贷款和保险支付,是否按时支付,以及其他数据点。然后,该软件将使用这些数据来计算具有类似于过去客户特征的新客户偿还贷款或发生车祸的可能性。然后,银行和保险公司可以最终决定是否承保贷款或保单。五、五、信用评分信用评分 一些公司将预测性分析方法更进一步。
25、该软件可以计算出信用评分,不仅仅是考虑客户过去的信用记录,还会考虑到公司过去客户的可信特征。如前所述,更强大的信用评分软件还可能包含自然语言处理和机器视觉,用于搜索申请人的社交媒体帖子,寻找可信特征。基于人工智能的信用评分软件可能帮助评估没有信用记录的贷款申请人,通过在其他方面的表现,来判断他们按时偿还贷款或信用卡的可能性。13 图 7 信用评分过程 六、六、信贷组合风险管理信贷组合风险管理 圣路易斯华盛顿大学计算机科学与工程系副教授 Sanmay Das 博士表示,银行或许能够利用机器学习来降低其信贷组合中的风险。这可能有助于他们对冲向更有可能拖欠贷款的人放贷的风险。此外,在预测中加入一些宏
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