银行和别的金融机构对于如何在业务中实现人工智能技术，他们可以守口如瓶。然而，花旗对其目前的人工智能计划相对开放。自2017年以来，他们已经发布了新闻稿和其他面向内部和客户的人工智能计划。
在这篇文章中，我们介绍三种花旗AI举措，并解释它们是如何工作：
文件数字化
花旗宣布与安永(Ernst & Young)和赛仕(SAS)合作，利用人工智能开发高级风险分析评分引擎。该倡议旨在帮助简化审查大量全球贸易交易所需的手工流程，同时保持监管合规。
花旗全球贸易(Citi Global Trade)正在逐步实现其平台的数字化。其中一部分涉及到每年使用光学字符识别(OCR)组件对数百万份与贸易有关的文件进行数字化处理，这可能涉及到机器视觉。
为了创建一个ai支持的文档数字化应用程序，花旗需要发挥杠杆作用自然语言处理（NLP）和机器视觉。这将允许应用程序自动识别每个字符，并将它们复制到文档的数字版本。然后该文件可能是搜索与基于NLP的企业搜索应用程序。
客服聊天机器人
在2018年，花旗集团发布了其第一聊天机器人被称为花旗机器人SG，为Facebook Messenger的新加坡。涉及600个客户和员工一个beta测试期后的聊天机器人是适用于所有的消费者银行客户。虽然最初的版本是为新加坡客户独家，花旗称，他们将推出的聊天机器人其他市场，如北美和部分地区中国。
该公司声称花旗机器人能够帮助客户的各种需求，比如像账户余额账户的具体问题。这也包括关于最近的交易，票据汇总，并奖励积分余额查询。为了充分利用自然语言处理（NLP），用这种对话界面，花旗集团将需要制定培训了成千上万的客户服务问题和他们的正确反应的ML模型。
一旦模型和NLP软件相结合，所产生的聊天机器人或许能够提供“直观”的解答客户疑问，花旗的状态。一个直观的答案很可能是一个在聊天机器人在旨在给顾客的是一个真实的人向他们发送消息的感觉完整的句子提供。
虽然花旗是的聊天机器人的新加坡版本的全部功能目前还不清楚，我们可以推断，它可请求公司的帐户文件，并为用户提供关于他们的要求帐户的信息。这也许能够链接或将用户重定向到花旗的网站的页面，在这里他们可以找到或更新的信息，但该公司还没有证实此功能。
在2019年七月，花旗博特SG与花旗集团的更换新的手机应用程序针对全球消费者银行业务的客户。他们声称这个应用程序的所有功能相同的服务花旗博特SG用户来到其运行期间升值。据花旗的网站，用户现在可以自动抵消他们的开支与他们的虚拟点，发现折扣，并从信用卡上的这个新版本提取现金。但是，目前还不清楚有多少的这一新功能是通过谈话接口本身的访问。
基于异常检测的欺诈检测
花旗也合作同Feedzai2018年，为了使风险管理和欺诈检测使用他们的AI平台的银行。花旗称，他们打算Feedzai的平台˚F集成到其现有的服务，如应付账款。这可能会授权客户端通过风险管理他们所有的交易更多的控制。
马尼什Kohli先生，支付的全球负责人及应收款项，花旗的财务和交易解决方案（花旗TTS）曾指出，这种战略合作伙伴关系是他们利用新技术来推动创新的承诺的一个很好的例子。在谈到此次合作，Kohli先生表示：“随着Feedzai的解决方案的帮助下，我们可以在努力创造价值给我们的客户迅速扩大规模，使他们能够进行支付安全，高效，无摩擦，在全球各地。”
花旗可能会出现集中而不会减慢他们的索赔处理技术堆栈提供风险管理。除了欺诈检测和支付处理，网络攻击和其他诈骗方法的不断创新也在不断地提高。正是因为如此，花旗的客户逐步更快，更安全的交易预期。他们声称，他们的Feedzai软件的集成将帮助这些客户始终了解新的威胁没有采取更多的时间。
Feedzai声称自己OpenML引擎帮助银行数据科学团队使用提供的样本模型欺诈检测创造新ML车型。很可能，花旗已使用某种形式的这种发展自己的模型银行和商业客户。本次发行可能有助于花旗集团决定与Feedzai的合作伙伴，因为现有的机器学习模型显示的安全性和成功可能的机会较高。
下图解释了Feedzai的平台是如何工作的。数据从称为“数据湖”的大型存储单元和api流向OpenML引擎平台。平台将数据传送给实验和实时分析。
从这个部署还漏斗进入“Feedzai风险的工作室，”这很可能是一个数据库Feedzai使用，以提高未来产品的数据。目前还不清楚花旗是否有权访问完整Feedzai风险演播室：
Feedzai的软件可以通过监视所有交易的任何差异或不寻常的支付行为据称做到这一点。然后，它会被清除的交易继续通过系统之前分析这些异常。花旗集团声称，他们可以使用在2019年Feedzai的异常检测有一个新的解决方案。
标题图片来源:《财富》杂志
