在他们最近的全球在认知和人工智能系统上的支出报告,国际数据中心估计,2018年银行业的认知和AI系统上的投资可能会达到约4.0十亿$。许多AI供应商声称为许多金融用例提供软件，例如信用评分,保险承保,讨债,欺诈检测最近，金融法规，或所谓的regtech。
在这篇报告中，我们将采取比之前的报告更广泛的视野，但重点关注三个应用程序:
报告生成
伊索普
伊索普是一个巴黎-公司总部58个员工。该公司提供了一款名为伊索普作曲该公司表示，这可能会有所帮助银行和金融机构自动生成报表使用自然语言生成,或NLG。自然语言生成是从数据中生成自然语言文本的过程，这些数据通常以机器可读数据库的形式存储。
伊索普要求用户可以在企业计算机，并输入其安装他们的软件财务数据、风险分析数据、合规数据等各类内部业务数据。该软件使用一种名为Yseop规则的工具，据称该工具可以帮助用户将他们的信息置于上下文环境中。
的主题专家从客户公司的一个小组一起工作开发Yseop帮忙整理，分类和理解，被送到软件数据背后的语境。例如，银行的金融分析师可能标记的内部业务报告有关税收的部分。一旦通过这个软件学习“标记”的数据输入，它可以识别并随着时间的推移更多这样的内容相关。
Yseop规则工具允许用户创建自定义仪表板，企业员工可以在其中输入业务度量值。例如，客户可能希望测量证书存款中持有的总资产，并希望数据以叙述性文本表示，供非技术或非数据科学家员工使用。
Yseop规则允许客户端创建一个仪表板，列出可能影响这个指标的相关因素，比如资产价值的方向变化，以及变化的强度和持续时间的滑动条。然后，客户端可以为为业务指标输入的不同值生成惟一的叙述性报告。
然后,作曲使用这些业务度量和从主题专家获得的上下文将数据转换为可读的报告。然后系统提供可以在Yseop撰写仪表板上访问或以word文档或pdf格式提取的完整报告。在考虑的例子中，这将是一份关于存款、储蓄、股本和与持有的总资产有关的其他因素的说明报告，如下图所示:
Yseop为他们的自然语言生成软件提供了一个在线演示。感兴趣的读者可以看到他们的软件如何生成定制报告的公司使用一个例子的话题。
该公司还提供了Yseop savy，它可以自动将excel文件中的图形和图表转换为自然语言报告。
以下是短片4-分钟视频演示如何伊索普精明作品：
伊索普不提供任何案例研究报告成功与他们的软件。
我们无法找到企业级客户Yseop的提到，虽然他们列表埃森哲，画面和Qlik作为一些他们的合作伙伴。
阿兰·凯撒为首席科学官Yseop。他持有女士在计算机科学她毕业于巴黎皮埃尔-玛丽-居里大学(Pierre-and-Marie-Curie University)，并获得巴黎萨克莱高等师范学院(Ecole normale superieure Paris- saclay)的数学学位。在此之前,凯撒作为计算机科学教授巴黎高等师范学校巴黎 - 萨克雷，是AI启动认识关系的奠基人。
叙事学
叙事学是一个芝加哥,伊利诺斯州-公司总部有100多名员工。该公司提供了一个名为羽毛该公司表示，这可能会有所帮助金融机构从结构化数据（如销售记录）生成叙述性报告，使用自然语言生成。
叙事学要求用户可以将Quill软件集成为他们现有业务流程的一部分，例如为区域经理自动生成叙述性销售报告。根据叙述科学，人类分析师和主题专家需要培训羽毛笔，以学习人类生成的现有报告中涉及的格式和上下文。
然后，由专家标记和注释的数据允许羽毛“理解”报告中哪些部分最相关，并生成与现有历史记录在句子长度、结构和单词变化方面可比的报告。然后系统提供能够被非技术人员理解并以word文档或PDF格式呈现的叙述性报告。
根据《金融犯罪执行网络(FinCEN)条例》，银行和金融机构在发现任何可疑交易或洗钱活动后，必须在90天内向该组织提交可疑活动报告(SAR)。叙事学声称有帮助一家不知名的美国银行使SARs的产生自动化银行的欺诈侦查小组。
羽毛笔软件是与现有的SAR报告第一输入端和由联合小组接受培训，了解特区上下文和格式。然后，该软件用于自动生成SARS，使银行的20人调查小组来处理约3,500 SAR每月报告。根据叙事学，这导致了每年可为银行节省225,000元，并可将产生每个SAR所需的时间由4小时缩短至1.5小时。
叙事学同时列出瑞士信贷(Credit Suisse)作为一个他们过去的客户。
我们在团队中找不到任何有过AI项目教育或工作经验的c级管理人员，但他们都提高了$ 43.7万元的资助。
算法交易
Kavout
Kavout是一个华盛顿-公司总部22员工。该公司提供了一个解决方案凯得分，它声称可以帮助投资和股权公司预测投资组合中证券的表现使用预测分析、大数据和机器学习。
Kavout声称他们的软件可以帮助投资和股权投资公司分析大量的数据，包括SEC文件，技术指标，价格形态，新闻，博客，分析报告，以及社交媒体供稿。Kavout声称然后他们的软件能够识别在金融市场复杂的模式来预测资产的表现。
这家公司通过a公司提供这项服务门户网站经纪人可以登录查看根据其交易历史为其定制的股票绩效通知。
用户可以在门户，提供对用户的首选股的预测性能的见解访问的仪表板。然后,Kavout的软件应用机器学习算法来分类和评估确定的财务模式和趋势的影响。下面的视频详细解释了这是如何实现的:
根据Kavout的说法，用户可以访问预测性洞察和一个可操作的数字排名，称为他们的每只优先股的Kai得分。较高的Kai分数表明，在未来一到三个月内，某只股票的表现超过其历史趋势的概率较高。
投资公司可能会使用Kai评分来评估为一个特定的投资组合选择哪些股票。此外，该分数可以用来支持投资公司现有的算法交易定量模型。
例如，下面示出了screengrab预测为一些在S＆P500股不同组合的启分数：
在第4分钟以下的视频，CEO亚历克斯路,演示Kai分数的工作原理：
Kavout不提供任何案例研究报告成功与他们的软件。
Kavout没有列出任何大公司的客户，但他们确定了Nvidia公司的前5个早期AI创业在中国一个在中国GTC 2017年。
Alex Lu是Kavout的首席执行官。他拥有马里兰大学计算机科学博士学位。此前，卢还曾担任谷歌高级软件工程师、微软首席项目经理和百度工程总监。
客户服务
Kasisto
Kasisto是一个纽约公司成立于2015年。该公司提供一个名为“人工智能”的对话平台KAI该公司表示，这可能会有所帮助银行和金融机构开发聊天机器人来改善客户体验使用NLP。
据Kasisto，用户可以将他们的聊天机器人部署在消息应用程序和网站上，如Facebook或Whatsapp。银行和金融公司可以向KAI输入历史客户交易记录或账户详细信息，以帮助培训会话代理。
然后,凯软件使用自然语言处理技术来理解客户查询背后的上下文。Kasisto声称他们的软件通过四个步骤实现了这一点:软件首先使用自然语言处理采取的搜索查询和请求用户和明白你在说什么。然后，这是由主题专家训练有素的AI翻译工具用来了解各地用户输入的聊天机器人的上下文。
该软件还包括一个人工智能推理机(AI推理机)工具，可以识别模棱两可的语句，提出后续问题，并管理对话的流程。最后，利用自然语言生成技术从知识库中检索用户需要的信息。
这使得银行能够通过聊天界面提供多种服务，比如产品发现，允许客户申请贷款，以及回答客户关于交易和账户细节的查询。在聊天机器人无法检索信息的情况下，对话将自动切换到人类客户服务代表。
以下是短片3.-分钟视频演示如何KAI工作与万事达卡的合作项目：
Kasisto声称有帮助摩根大通库务部为客户提供一个可以回答客户问题的聊天机器人。摩根大通部署了聊天机器人解决方案来帮助客户浏览他们网站的1200个页面，以便完成发送电汇或从多个帐户导出数据以确定余额等任务。根据Kasisto目前，摩根大通(JP Morgan)仍在测试这款聊天机器人的试点项目。
Kasisto还将星展银行和万事达列为它们的一些老客户。
萨沙:是Kasisto。他持有女士在NLP从纽约哥伦比亚大学。在此之前,卡斯基作为软件使用工程师在IBM的研究。
Personetics
Personetics是一个伦敦该公司成立于2010年。该公司提供了一款名为助攻，他们声称这能有所帮助银行和金融机构创建旨在改善客户体验的对话代理NLP。
Personetics称，银行可以将这款帮助聊天机器人整合到网站、移动应用程序、Facebook Messenger或亚马逊的Alexa中。可以使用历史客户交易记录(如电子邮件、客户反馈表和电话记录)对Assist聊天机器人进行培训。
聊天机器人然后使用NLP来“理解”客户的查询，并将其带到银行服务的正确登录页面。Personetics与银行合作，首先为所有来自银行的客户交互历史数据创建一个知识库。
这个知识库将数据转换成机器可读的格式，聊天机器人可以通过查询向用户返回链接或叙述性文本回复。聊天机器人还会分析客户交互，以推荐客户可能会使用的其他产品和服务。
下面是一个来自Personetics的屏幕截图，展示了一个对话示例助攻作品：
Personetics声称有帮助加拿大皇家银行部署NOMI Find & Save是他们的移动应用程序上的聊天机器人。NOMI Find & Save的设计目的是识别客户交易数据的模式，并自动为用户分配一些资金进行储蓄。根据Personetics，加拿大皇家银行(Royal Bank of Canada)移动应用程序的客户参与度在部署后的头5个月内增加了20%。
我们无法找到企业级公司的任何提及对Personetic的网站，也没有在他们的任何新闻稿，但他们的支持Carmel Ventures, Sequoia和Lightspeed Venture Partners。
我们无法找到在公司团队中拥有人工智能经验的c级高管的证据，尽管公司声称他们是首席运营官和联合创始人大卫戈夫林在机器学习和分析算法方面有专长。我们无法在Govrin的LinkedIn页面上证实这一点。
商业领袖们的外卖金融
根据我们的研究，商业智能和分析似乎是目前金融领域对人工智能最具吸引力的业务功能，应用程序包括自动生成报告、预测分析以及文本和数据分析。
截至目前，在FinTech前四名AI应用是最有可能的算法交易，欺诈检测，投资组合管理，保险和贷款承保。
在横向客户服务方面，大型投资银行和金融公司正在积极使用人工智能来处理它们收到的大量客户查询和反馈。此外，这些聊天机器人还可以提供一些基本的银行服务，比如允许客户付款或查看账户余额。
对于大型金融公司来说，客户服务可能仍然是一个较软的收益，而不是通过使用人工智能来寻找新的收入口袋而获得的硬性投资回报。从这个意义上说，希望实现人工智能以实现业务功能自动化的公司可能需要为三到六个月的集成期做好准备，同时还要面对招聘优秀人工智能人才的挑战以及人工智能项目所涉及的高昂成本。
标题图片来源:Govtech
