人工智能的发展有全球性银行最近在网上聊天机器人集成到他们的网站和移动应用。规模较小的，较新的银行下面这个例子。聊天机器人的日益普及可以为一个行业被认为是令人惊讶的是处理其他人的财富和察觉安全作为重中之重。
然而，今天的技术娴熟的银行客户已经开始拥抱技术，令银行认为这一趋势是一个机会，提供便利的24小时客户服务不添加人工成本，以后有可能开辟新的收入来源。
与网上存在传统的银行通常会要求客户寻求通过电话或在银行的网站上搜索信息。
艾都采取大量数据，并使其很容易接触到个人账户持有人，在聊天界面的形式，从而进一步实现银行机构和零售银行客户。
通过这些应用，聊天机器人现在可以提供的零售银行客户的信用评分，使他们能够设置和管理他们的预算，并通知他们从银行的移动应用或网站的便利性交易。超过零售银行业务，银行业聊天机器人已经开始帮助客户理财。
在这篇文章中，我们将介绍五个银行聊天机器人的应用，比较它们的功能和产品。我们将与银行的聊天机器人未来的概述总结。
（与银行更普遍关心的读者可能需要阅读我们的全部文章人工智能应用的前7美国银行，并在聊天机器人一般兴趣的读者可能有兴趣在我们的聊天机器人用例分析从去年开始。另外，人工智能应用程序如何方便客户服务的更多信息，下载执行摘要我们在银行供应商记分卡和能力图报告AI。）
比较5个银行业聊天机器人应用
Kasisto AI
- 募集资金总额：$ 28.5万
- 成立年份时间：2013年
- 总部位置： 纽约
- 在职员工人数：11-50
- 目标用户：银行客户
- 数据的类型（一个或多个）进行处理：消息
Kasisto的对话AI平台，KAI是银行和聊天机器人虚拟助理可以在银行的消息，移动和网络平台进行部署。该工具与行业特定的知识专为帮助客户支付，交易和帐户分析，以及个人财务管理。
使用自然语言处理，人工智能推理和语音识别技术，Kasisto声称KAI能够智能，类人通过文字和语音通话，并且可以提取意义和沟通的意图。它可以部署到多个通道，如短信，手机和网站。在其网站上，该公司称，KAI也可以部署在物联网设备上网，但没有规定，也没有表现出哪些设备。
下3分钟的视频演示了一些KAI的基本特征：
按照Kasisto网站，启应用程序编程接口（API），易于使用，而且银行能够使应用程序可用在几周之内。它还包括用于数据收集和分析，模型训练，测试和部署了深刻的学习分析工具集。它的自助服务客户门户还提供实时报告。
Kasisto的说法有其客户群包括主要银行，包括星展银行在印度，新加坡和印度尼西亚，渣打，VARO钱，MasterCard和加拿大皇家银行。
在最近的博客帖子，Kasisto CEO佐尔Gorelev写道，KAI是DBS印度的第一个接触点与它的客户。由于其在银行的自有品牌启动，超过180万级的客户也加入digibank印度。今天，大约有80％的客户咨询和请求的应用程序句柄。
行政团队由联合创始人兼CEO佐尔Gorelov，谁开始作为在微软开发人员领导。后来他又成立BuzzCompany.com，企业协作和消息传递软件供应商，并SpeechCycle，为电信市场基于云的呼叫中心优化解决方案。
联合创始人兼首席技术官萨沙卡斯基拥有15年的前Kasisto开发在IBM TJ沃森的应用体验。他拥有学士学位的计算机科学，辅修物理学学位和硕士学位的自然语言处理的程度。
联合创始人兼首席产品官德罗尔奥伦，谁在SRI国际，研究院所记入最终成为iPhone的Siri的所谓虚拟助理担任执行董事。他毕业于计算机科学和生物学学位，并持有硕士工商管理硕士学位。
Personetics协助
- 募集资金总额：$ 18万
- 成立年份时间：2010年
- 总部位置：伦敦
- 在职员工人数：51-100
- 目标用户：银行客户
- 数据的类型（一个或多个）进行处理：消息
Personetics技术指出其Personetics协助聊天机器人是专门为金融服务行业建成并通过其零售客户使用自助服务解决方案。
在该公司的网站，Personetics协助索赔被建立在自然语言处理，使其能够理解哪些银行客户适当要求和响应。Personetics声称itschatbot结合客户的最新交易数据，在交谈中，提供基于对个人的金融活动和银行业务关系的相关回应。Personetics协助使用预测分析来预测客户的疑问和问题，并提供相应的见解和建议。
从银行的网站，移动应用，短信平台的Facebook Messenger和亚马逊的Alexa的，辅助也可以作用于需要采取行动，如发送支付，更改密码以及设置约会的请求。该网站显示，助手也正在为Skype和其他平台上开发。
我们采访了NISHANT钱德拉，高级数据产品总监VISA，有关银行领导者如何能够更好地处理来与AI通过我们的播客的挑战，AI在银行。当被问及AI是如何开始被纳入银行高科技栈，钱德拉强调，应该让AI功能集成到银行业务流程，而不是简单地分层他们在上面更重要。他比较了这种类型的集成，以在宽面条层，而不是直接堆放比萨饼。关于这种类型的层次感，钱德拉说，
“当他们互相交谈软件的每一层是很聪明的。他们有内置的数据科学能力，他们必须在每一层检测内置数据造假，而不是在最后做的AI人工智能方法。这些areintelligent软件平台将在这个空间变换或根深蒂固的AI功能。这是正在发生根本性的转变。”
很显然，钱德拉认为，重要的是银行不要让自己的AI应用获得不惜一切的过程中，它们被采用到年底上涨了随意。这可能是即使银行或AI公司开发的应用程序本身必须集成到多种渠道，如Personetics帮助更重要。
在一个加拿大皇家银行的案例研究，Personetics显示，自推出的产品在2017年十月（更名为NOMI查找和保存），银行囊括这些优势：
- 与RBC手机银行应用客户的参与增加了20％
- 平均时间在应用程序内增长了6％
- 100米多万的见解在首五个月阅读客户端
- 客户节省2倍的定期NOMI查找和保存比他们做的与传统的储蓄产品
Personetics声称，协助准备部署，削减部署时间和维护工作量的银行客户。
要理解这个应用的更多，看在这2 Personetics联合创始人兼首席执行官（CEO）大卫·索斯纳：2017年14分钟的视频说说在巴黎Fintech论坛认知银行业：
行政领导成员均具有15 - 20年的技术和金融技术服务经验。它不是然而很清楚，如果任何人有正式AI的专业知识。
此前Personetics，首席执行官David索斯纳也Actimize，金融犯罪，风险和法规遵从解决方案提供商的联合创始人兼首席执行官;吉隆和信息系统，以色列最大的商业智能公司之一。联合创始人兼首席运营官（COO）大卫戈夫林的重点就在于在银行领域的企业软件解决方案，专注于商业智能。他从学士以色列特拉维夫大学毕业和M.B.A.工业工程和管理学位。
芬兰人AI
- 募集资金总额：$ 3万
- 成立年份时间：2014年
- 总部位置：温哥华，不列颠哥伦比亚省
- 在职员工人数：38
- 目标用户：银行客户
- 数据的类型（一个或多个）进行处理：消息
只注重AI为银行业，芬兰人AI要求提供个性化的体验，通过使用自然语言处理的会话工具银行客户。
该公司报告说，其团队的数据科学家的内置机器学习过程进入该应用从客户认识与银行相关的查询。该公司声称，通过反复的相互作用，它的系统具有更好的提高识别和回复银行查询。
在下面的6分钟Finovate会议视频，芬兰人AI CEO杰克·泰勒介绍该产品的主要优点，推出了一系列短演示通过该应用的功能走路沿着::
到目前为止，已经部署了芬兰人AI给客户，如蒙特利尔银行，Banpro的，和ATB金融银行。
芬兰人AI声称蒙特利尔银行（BMO）在加拿大它的第一个一线银行客户端。银行更名的提示机器人作为BMO博尔特，它根据芬兰人AI公司的声明，是能够响应随时随地的一天于与BMO产品，外汇汇率，分支机构和自动取款机250个常见问题的。
机器学习能力教聊天机器人学会应对来自客户的更多的问题，从而使该技术不断发展。对于更复杂的查询，该聊天机器人将客户现场客户代表，也可以在Facebook Messenger的。
在另一个新闻发布会上，客户端ATB金融声称已提供给超过100万的个人银行客户，谁通过银行的聊天机器人，可以支付账户之间账单，查看账户余额，转账资金的应用程序，以及进行交叉货币资金的运动。ATB的平台还提供了访问花费的见解，到现场客户代表，和万事达声明警报。
另一个客户，根据尼加拉瓜银行Banpro，部署的聊天机器人，它的客户可以通过它找到一个分支，打听其他银行的产品和服务的西班牙语版本，查看透过Facebook Messenger中经常账户余额和最近的交易记录。
继客户的聊天机器人的部署，然而，有报道的好处，没有量化的结果。
联合创始人兼CEO杰克·泰勒是一位总监布鲁克情报和在PMSI咨询公司驻伦敦的兼并与收购战略顾问。他拥有IE商学院在西班牙的MBA学位。肯尼斯·康罗伊博士，副总裁数据科学，侧重于AI，产品和导线的自然语言处理系统发展的深机器学习领域。他获得博士学位的计算机科学学士学位，从都柏林城市大学。
医务室
- 募集资金总额：$ 59.8亿美元（编辑2019月）
- 成立年份：2015年
- 总部位置：密歇根州安阿伯
- 在职员工人数：11-50
- 目标用户：银行客户
- 数据的类型（一个或多个）进行处理：消息，语音
医务室提供针对个人客户数个银行产品。一个是Finie个人，该公司表示可以提供详细的事务级财政反应，并根据他们的银行和信用记录支出的建议零售报价银行客户个性化的体验。
该公司网站称，该应用程序理解复杂的问题和将它们转换为使用有益的见解。
精细个人组建了一个4分钟的演示视频，以展示其界面和一些其功能：
另一个医务室产品Finie财富，财富管理领域的聊天机器人公司称其具有智能推荐相关的理财产品。该公司声称，该应用可以通过提供股票价格和新闻，基于用户的资产组合平衡和性能，交易历史和结算通知的投资机会的用户。
该公司还称，银行既可以应用部署到各种渠道和平台，包括移动，网络，交互式语音应答，使者，聊天机器人的。为了确保安全，医务室的工程师的技术整合客户端的场所内。完整的套件自带的分析，系统管理工具，和对话AI培训平台，帮助银行团队管理的后端。
医务室的管理团队由总裁兼联合创始人杰森博士火星谁是最近公认的顶级之一导致在银行业10周最具创新的CEO。他是密歇根大学计算机科学教授（UM，休假），并开展合作研究与IBM的沃森，谷歌，Facebook，英特尔和美国国家科学基金会。他在谷歌和英特尔合作，并拥有哲学博士学位计算机科学。首席运营官兼联合创始人凌嘉Tang博士是计算机科学系的助理教授也在UM。她在微软和谷歌工作过，并从弗吉尼亚大学获得了计算机科学博士学位。
CTO兼联合创始人迈克尔·Laurenzano博士获得了计算机科学博士学位的UM，有超过40篇发表研究论文。他还拥有在数学与计算机科学本科学位，并在计算机科学与工程研究生学位。医务室之前，他曾在美国加州大学圣迭戈分校的计算科学家和系统总监与架构EP分析。
修剪
- 募集资金总额：$ 2.2万
- 成立年份：2015年
- 总部位置：旧金山，加州
- 在职员工人数：14
- 目标用户：银行客户
- 数据的类型（一个或多个）进行处理：消息
什么时候修剪开始的时候，它最初提供的应用程序，该公司声称可以分析并通过寻找周期性订阅削减消费者的月消费。该应用程序，然后取消重复订阅，协商某些法案（Comcast，时代华纳，章程），并帮助消费者找到更好的产品或服务。
如果用户决定订阅不再需要，微调可以指示取消。该应用程序能够检查用户的最近交易或看到在过去的一个月一定的支出。
要查看的微调是如何工作的独立审查，看这个4：33分钟的视频：
在未来的5到10年，修剪高管要求应用程序将能够管理基本财务决策，以帮助用户避免信用卡债务，过于昂贵的保险，和滞纳金。该小组还计划建设中的功能，这将帮助用户节省了退休，并实现财务健康。
该应用程序的构建，结合谷歌分析，堆基础设施和New Relic的数字性能监控和管理工具的平台。
修剪’s executive team is led by Co-founder and CEO Thomas Smyth, a political science graduate of Yale University who forayed into venture capitalism for financial technology start-ups since 2014. He founded Trim to focus on retail banking with the goal of improving Americans’ financial health.
技术联合创始人丹尼尔Petkevich是数学专家谁主导的经济增长分析和策略在雷德芬，共同创立辛烷贷款，并且是气候公司的卫星图像平台产品经理。他还从耶鲁大学毕业，获得了物理学学位。
CTO尼克·菲什曼已编写软件了十多年，以前在谷歌和密涅瓦项目工作，并先后创办了许多初创公司。
银行业聊天机器人总结思考
银行正在扩大其超越持有客户的钱去帮助作用他们管理的钱。金融科技公司都在支持诸如聊天机器人是增加客户的金融知识和良好是基于数据驱动的洞察力通过开发AI供电应用这个新的角色。虽然聊天机器人是不可能的上层应用之间AI在金融他们可能是直接影响客户体验的几个初始应用之一。
从一个银行的企业来看，聊天机器人都通过自动化的客户支持，提供24×7的智能客户服务，并在新的客户或账户可能将支持运营的潜力。聊天应用程序也可能是将内容推送到客户和分析用户参与的有效途径。
对于零售银行客户，聊天机器人可以提供一个更方便，个性化和愉快的用户体验，让用户在他们的指尖快速访问他们的银行和信用信息。银行也开始在大约开支模式，投资，储蓄讨论从事零售客户，多以协助它们实现财务健康。
银行业聊天机器人的未来
在未来五年，有可能银行客户看到聊天机器人提高通话质量的回答更加复杂的问题，因为他们的机器学习和自然语言处理能力扩大。它也可以用于聊天机器人在英语以外的更多语言交谈的初创公司扩大其客户基础的英语国家之外。
创业，但是，面临着AI技能和组织合作伙伴基金的发展努力寻找人才的双重挑战。
对于银行来说，要翻过障碍涉及到采用新技术的消费者的信任。在一个研究有关银行按技术昆士兰大学在2016年出版的社交媒体的使用，笔者发现，虽然银行客户看到使用社交媒体感知有用性，以及社会和经济价值，他们的技术不安全感2010年和2014年间增加了，这表明这种不安全感最有可能从网络共享金融信息茎。
在一个单独的调查，接受调查的银行高管84％的人认为信任是数字经济的支柱。为了成功地采用AI，然而，银行需要加强他们的安全战略，以提升客户的数字信任。
深资源一些全球性银行已经采取了给它的操作和分析好处聊天机器人。对于规模较小的银行，但是，它可能是明智的，最初试点的技术在某些市场，直到技术变得更加坚固，安全更稳定，信任是毋庸置疑的。
标题图片来源：格林美
