三菱UFJ金融（MUFG）是日本控股银行和金融服务公司排名第5标普全球一家前100名银行名单，以及名单上最大的日本银行。
MUFG最近开始了一些与他们的数据基础设施有关的新项目，以及在企业中使用AI - 包括基于风险估计的信贷评估和预测投资成果的深度学习和自然语言处理（NLP）。
三菱ufj金融集团利用人工智能和更新其数据基础设施的计划包括:
- 近期数字化转型计划:MUFG打算如何更新他们的数据和技术基础设施，以实现他们的人工智能计划。
- 基于人工智能的企业业绩预测:MUFG与AI供应商Xenodata合作预测财务风险和盈亏。
我们首先从MUFG的数字转型计划开始，介绍他们改变技术和数据基础设施的近期计划。
数字转型的近期计划
根据MUFG的说法2019年数字战略文件，公司有重大计划更新其数据基础架构。它计划包括机器学习，深度学习和自然语言处理（NLP）财富管理和信用评估用例。
三菱ufj金融集团打算通过重组数据库的组织方式和员工获取信息的方式，改善10个内部流程:
- 销售渠道
- 财富管理
- 批发银行业务模型
- 房地产
- 资产管理
- 机构投资者
- 全球化纤
- 海外业务
- 人力资源
- 企业中心操作
虽然它不太可能全部这些过程将在未来的年度看到AI部署，其中许多领域的AI改善比其他领域更加成熟。我们的AI机会景观研究突出了AI ROI的当前区域和银行业的牵引。结合是对银行业和已知用例的现有AI趋势的理解，我们可以推断Mufg可能在未来几年中尝试的一些AI投资。
为了自动化信用评估，MUFG需要利用机器学习系统培训，由客户财务数据的卷训练。此外，MUFG很可能适用预测分析技术，以生产可以准确预测的AI软件信誉．财富管理应用程序将有类似的需求，但也可能包括NLP，用于从账单和支付合同等文档中提取重要信息。这种类型的应用程序可能会提取重要的信息，供财务顾问在审查客户的财务状况时使用。
在如此大的银行数字基础设施中的转型努力将需要时间。也就是说，一旦基础设施已经足够改变即可通过机器学习算法访问，该公司可以开始测试和试验机器学习。
对于需要人类外展等客户服务或客户服务或者的流程而言，NLP也是如此人力资源．MUFG可以利用经过培训的处理客户服务和人力资源相关问题的NLP应用程序。他们只需要在一个既适用于消费者银行客户又适用于银行员工的数据集上训练机器学习算法。
以下来自MUFG的图像描述了他们希望使用哪些技术来解决不同类型的问题。右下角包括ML、深度学习和NLP:
根据图表，MUFG打算使用AI功能来简化金融业务和国际汇款。此外，它们列出了同一AI功能集群中的网络安全。
我们的二次研究让我们相信，三菱对人工智能的渴望超过了他们的应用，但可能性是很多的，该公司当然有财力推动人工智能的计划尽管它可能需要利用日本境外的人工智能人才。
基于人工智能的企业业绩预测
三菱ufj投资了AI初创公司Xenodata我们正在合作Kabu是MUFG的子公司，开发企业绩效预测申请。Xenodata提供一种解决方案叫做“Xenobrain据称，这可以帮助Kabu更好地了解客户的财务风险。供应商声称其软件使用NLP了解全球新闻，财务新闻，安全报告和历史银行数据，以预测这种风险。
使用Xenobrain，MUFG及其子公司可能会看到以下好处：
- 新业务举措的风险估计数：申请旨在旨在衡量与新广告活动等项目相关的风险，使用新闻和商业部门数据等新广告活动或促销活动。
- 盈亏预测:Kabu和MUFG可能会使用这个应用程序来预测如果他们承担一定的风险，他们的盈亏记录会是怎样的。例如，据称XenoBrain可以检测客户端的风险因素，如不完整或重复的帐户信息。这可能降低突然取消或不完全应付帐户的风险。
- 财经新闻更新提醒:目前，选择Xenodata客户可以从传入数据中发现新的风险因素时从直接电子邮件提醒中受益。
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标题图像信用：维基百科
