人工智能和物联网在银行和金融领域的最新应用 - 万博x官网,msports万博体育官网,万博官方软件

有几家公司声称提供人工智能解决方案银行和金融机构。我们发现这些解决方案是有帮助的银行业和金融业至少有下列业务问题之一的公司:

欺诈行为发现Ť离子
产品开发
操作

迪堡·尼克斯多夫，也许最出名的是他们的自动取款机该公司提供ATM机维护软件，据称可以在ATM机故障前通知银行何时需要维护。C3。AI也提供了类似的软件。Arimo提供欺诈检测软件，常见的应用金融中的机器学习。TrueMotion声称其物联网软件可以做到这一点汽车保险公司收集客户的数据，根据他们的驾驶行为为他们提供更个性化的保险产品。我们将在我们的报告中进一步讨论这一应用AI保险。

Ť所有人都说，这份报告中列出的公司似乎都缺乏可用的案例研究来证明他们的软件是成功的，有些甚至没有在他们的网站上列出他们软件的客户。这要么表明，这两家公司与其客户之间达成了保密协议，要么很可能表明，针对金融和银行业的基于人工智能的物联网解决方案相对而言还处于萌芽阶段。想要开始将物联网设备整合到他们的工作流程中，并利用人工智能的金融和银行高管们应该仔细阅读我们的执行指南三条经验法则获奖原因:戳破人工智能炒作，审查企业利用人工智能的说法。

欺诈检测

阿里莫

Arimo提供一个叫做金融服务行为人工智能的软件，它声称可以帮助金融机构检测欺诈或不寻常的客户行为运用异常检测。

Arimo将他们的解决方案描述为“物联网行为人工智能”，这意味着他们的机器学习算法可以应用于物联网设备，为他们声称服务的行业收集和分析数据。除了金融服务，Arimo还为零售和工业制造领域提供解决方案。每个解决方案都必须有自己的算法来分析来自特定行业的物联网设备的数据。

Arimo截图 — 一个屏幕截图从Amiro的金融服务登陆页-突出他们的价值主张和声称的好处

例如，Arimo声称它的零售解决方案部分基于客户的数据进行预测电子商务活动，它可以看到客户每次单击产品链接或其他站点元素的记录。他们的工业和制造解决方案允许对机械产品的调整过程进行自动化，Arimo称他们的一个客户正在对冰箱进行自动化调整。这将要求机器学习模型根据来自机器人装配系统的数据进行训练。

Arimo的行为人工智能机器学习模型可能需要针对数百万直接连接到物联网的银行交易进行训练。这将包括使用智能ATM、移动应用程序、智能卡或诸如a之类的支付设备进行的交易克林。一些用于培训的交易可能被贴上了欺诈或可疑的标签。

如果它们含有不正确的信息交易可以标记这种方式，或者如果信息不匹配什么客户公司的系统接受来验证交易。事务也可以，如果客户使用的ATM，他们通常不会查看或如有可疑行为是在自动柜员机上摄像头捕捉标记为欺诈。然后，机器学习模型将被暴露在标记的交易数据。这已经训练它背后的算法来确定哪些交易可能是欺诈。

客户公司可以再部署阿里莫的行为AI的金融服务，然后软件将能够识别欺诈性交易，就像他们进入客户端的系统。随后的交易中会保持训练算法背后的软件为用户接受或拒绝该软件的评估。这样一来，该软件能够“学习”新的欺诈方法，因为它有助于客户端。

很有可能数据科学家可以将软件集成到客户公司使用物联网存储交易数据的数据库。这些交易可以通过移动应用程序或智能ATM进行。

我们在搜索演示视频时没有得到任何结果阿里莫的行为AI的金融服务工作。阿里莫不提供任何的案例研究报告与他们的软件。成功，但它列表纳斯达克如一过去的客户。

克里斯托弗·阮是首席执行官在阿里莫。他持有博士学位在电气工程的哲学从斯坦福大学。在此之前,阮担任首席执行官在Bluepulse。

产品开发

的TrueMotion

的TrueMotion提供了行为改变算法该公司声称，这可以帮助汽车行业保险公司根据客户的行为为他们提供更个性化的产品运用预测分析。

保险公司可以有自己的客户端使用的TrueMotion移动应用程序或一个的TrueMotion集成公司的应用程序来检测驾驶行为的改变。该算法利用传感器在大多数智能手机来现场检查时，司机接触或者使用他们的电话，他们每天有多少硬刹车使，他们每天的行驶里程。然后，这个活动被用作数据以确定有多少危险驾驶姿势给保险人，基于活动的频率和他们接触了多长时间的驱动程序在手机上，每次花费。

进步的保险使用TrueMotion的解决方案在他们的快照移动应用程序中进行转换，从之前直接插入司机的ODB设备进行转换车。这款手机应用可以替代ODB设备，不过用户仍然可以选择使用旧设备从Snapshot获得折扣。移动应用程序和ODB设备都处理驾驶数据，反过来帮助progressive公司收集客户的驾驶行为信息。至少对于渐进式TrueMotion解决方案的实例，这可能有助于行为改变算法评估风险驾驶。

TrueMotion截图 — 这张截图来自TrueMotion的网站，展示了他们的应用程序的界面和地图设计。

我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练数以万计的数据点来自汽车旅行，在那里软件被使用。然后，这些数据将通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别哪些数据点相互关联分心驾驶、危险驾驶或鲁莽驾驶，或其他表明驾驶员有较高风险的行为。

然后，该软件就能够进行预测如果客户的保险支付应该提高或降低。这可能需要也可能不需要用户上传他们的信息统一费率和调整间隔事先输入软件。例如，如果一个司机有一个不定期的政策，这是一个老的晋升，该司机可能有权得到一个较低的调整率的事故和危险的驾驶行为。

我们找不到可用的演示视频行为改变算法。的TrueMotion没有任何案例研究报告他们的行为改变算法的成功，但它是列表完整的金融公司和全国如一些过去的客户。

布拉德·科尔多瓦是一个董事会成员和前CTO在的TrueMotion。他拥有一个女士在电气工程和计算机科学从MIT。在此之前,科尔多瓦担任研究员在加州理工学院。

操作

迪堡利多富

迪堡利多富提供了ATM即服务，一种针对银行的多渠道解决方案，包括物理ATM、资产融资服务、ATM机队管理，以及一套部分由人工智能支持的配套软件。迪堡利多富索赔他们的解决方案可以帮助银行及金融机构提高其自助柜员机的生产力和安全性运用智能atm和机器学习。

自动柜员机服务是迪堡Nixdorf的AllConnect服务之一，这是他们选择的金融业务服务，允许组织实施、管理和维护他们的自动柜员机。管理和更改单个业务分支及其操作的服务也是AllConnect服务的一部分。然而，ATM作为一种服务是AllConnect解决方案，它提供物理ATM和Diebold Nixdorf的Vynamic软件。

该软件包包含七个用于整个解决方案的程序，但最重要的是Vynamic分析。这个单一的软件利用AI来提取关于如何改变操作以提高客户级别的生产力和安全性的建议的业务见解。

我们可以推断该软件背后的机器学习模型需要从客户公司的客户群中对数百万笔ATM交易进行培训。这些数据包括ATM机拒绝了多少张卡，交易需要多长时间才能完成，以及ATM机服务连续客户的速度。这些数据还将包括按代划分的客户年龄。然后，这些数据将通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别哪些数据点相互关联完成一次交易花费的时间最长，导致客户等待时间最长或“阻塞”的问题，以及拒绝使用信用卡的原因。

该软件将能够测量每一代客户在ATM屏幕上花费的时间，ATM处理的流量和速率，以及卡的数量下降了多少。这些测量分别称为“屏幕停留时间”、“拥塞分数”和“卡捕获”。然后，系统可以使用这些度量来建议对业务操作进行更改，从而降低所有这些值。例如，如果所有年龄层的客户在使用他们的卡取款时都遇到了相同的ATM错误，系统可能会建议对客户遇到错误的ATM进行修复。这可能需要也可能不需要用户上传他们的信息对于业务运营未来的计划事先输入软件。

下面是一个简短的视频演示如何Vynamic分析（当时Vynamic见解）的工作原理。游行从1点23分开始，一直持续到7点20分。

不幸的是，就连迪堡不提供任何案例研究报告成功与它的软件。

Ashvin马修是首席技术官在迪堡利多富。他拥有一个女士在计算机工程从宾夕法尼亚大学。在此之前,马修担任总经理在微软云和企业，并帮助建立的Microsoft Dynamics 365。

C3.ai

C3.ai提供了软件称为C3传感器健康，它声称可以帮助银行及金融机构减少设备物联网传感器的部署运用预测性维护。

我们可以推断该软件背后的机器学习模型需要对连接到特定行业设备的物联网传感器上的成千上万个遥测数据点进行培训。在金融领域，这将包括自动取款机、使用移动银行应用程序的智能手机，或者像Kerv的KRing这样的payware设备。然后，这些数据将通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别哪些数据点相互关联这很快就要发生故障或已完全停止工作的传感器。例如，如果一个传感器开始花费更长的时间比通常响应和跨多个检查此问题仍然存在，该传感器可以被标记为“可能很快出现故障”。

该软件将能够测量有多少传感器已经停止工作，有多少传感器可能很快停止工作，以及它们停止工作的可能性有多大。然后，系统可以使用这些测量数据来推荐最需要维护的传感器。例如，该软件可以检测atm机上15个故障物联网传感器和10个可能很快出现故障的传感器。该系统将能够向用户显示这些传感器彼此之间的关系。

当软件创建需要维护传感器的优先级列表，它可以通过多少维护需要一个组合，以及如何接近他们列出的传感器。这样，一个企业的领导者可以决定部署维护到自己的传感器和一个预约单解决所有问题的传感器的特定区域。这可能需要也可能不需要用户上传他们的信息当前的维护计划事先输入软件。

下面是一个3分钟的短片，演示了C3传感器的工作原理。然而，值得注意的是，本演示使用的是为公用事业行业定制的软件实例，而银行和金融空间的某些方面可能会有所不同。