我们此前曾报道过顶在金融机器学习应用，在这份报告中，我们将深入探讨并关注在英国使用和提供基于人工智能的解决方案的金融公司。英国政府发布了一份报告显示在2017年英国的经济总量是6.5％来自金融服务业。截至目前，许多公司要求协助金融行业的专业人士从自己的角色方面组合管理交易。
我们研究了这个领域，以便更好地理解人工智能在英国金融领域的作用并回答以下问题:
- 英国金融行业目前使用的是哪种基于人工智能的应用程序？
- 人工智能带来了多么明显的结果啊英国金融业？
- 这些创新努力有什么共同的趋势吗?这些趋势将如何影响未来英国的金融？
这整个报告涵盖供应商提供的软件三个应用程序：
- 项目组合管理
- 自动化交易执行
- 预测风险
- 改善客户体验
本文旨在提供英国金融领域的商业领袖他们对自己行业的人工智能有了一定的了解。我们希望这篇文章能让英国的商业领袖们在金融领域大展身手至收集他们可以自信地传达给他们的执行团队的见解，这样他们就可以在考虑采用人工智能时做出明智的决定。至少，这篇文章的目的是作为一种减少英国商业领袖时间的方法金融空间花研究AI公司与他们可能（或可能不）感兴趣的工作。
自动化交易执行
男子AHL由曼集团
男人AHL是一个印有“伦敦的公司，提供信用风险和信用评分的软件解决方案，该公司声称可以帮助投资银行自动使用执行交易机器学习。
男人AHL声称交易员能否执行买卖订单，Man的电子交易路由软件自动选择内部执行算法、外部交易商算法或公司的交易des之间的最佳交易渠道k。人类声称他们的人工智能系统是根据历史数据进行训练的，比如每个执行渠道的历史交易佣金数据。
然后,曼哈贸易路由软件使用机器学习来学习执行交易的最佳渠道，其基础是识别历史数据中最优的执行，以最小化支付的佣金和限制流动性为目标。然后系统提供通过这三个渠道中的一个直接交易，确保所有的交易都得到最佳执行。
以下是短片6-分钟视频演示如何Man AHL自动执行交易：
男人AHL只使用他们的软件在内部，因此没有可用的软件案例研究。
曼氏集团与牛津大学合作创建了牛津的代表研究所(OMI)教授斯蒂芬·罗伯茨。罗伯特是牛津-曼研究所、皇家工程学院和曼集团机器学习研究主席。他是皇家工程院院士，英国皇家统计学会，以及物理研究所的研究员，他是阿兰·图灵学院的教职研究员。罗伯茨是计量财务学的牛津人协会，在自主式智能设备和系统（AIMS）牛津中心博士培训的副主任主任，大学机器学习分拆出来的公司的联合创始人，精神铸造。
项目组合管理
StatPro
StatPro是一个温布尔登网球公开赛的公司,提供一个名为StatPro革命，它声称可以帮助银行及金融机构更好地管理投资组合和资产运用机器学习。
StatPro要求用户可以登录到有关投资组合绩效，风险和法规遵从性门户网站和访问的见解。StatPro革命使用数据的科学分析超过320万部，全球证券，包括股票，固定收益，共同基金，上市期货合约，外汇远期，同业存款，选项和OTCS和其他基准指数，如MSCI，罗素，富时纳斯达克和免许可证的自由指数。
然后,StatPro革命据报道，使用机器学习来识别投资组合中的风险，通过使用来自上述来源的历史和实时数据来预测证券的表现。然后系统提供一种投资组合的绩效指数，以图表的形式，向交易者通报风险较大的资产。组合索引是一种衡量投资组合绩效的方法，它考虑了基金相对于风险回报关系的实际回报。
下面是一个1-分钟视频演示如何StatPro革命工作原理:
我们的研究没有结果，当我们试图找到该软件的案例研究。
StatPro还列表威集团、FMConsult和L&G部门信托经理如一些他们过去的客户。虽然有证据表明Statpro已经收购了6家公司，如Investor Analytics (IA)和Investor Analytics (IA)，但我们没有发现该公司的融资信息InfoVest自它成立于2006年。
我们无法找到该公司的团队AI经历任何C级管理人员。我们提醒读者考虑到这一点在确定潜在供应商时。
预测风险
Kortical
Kortical是伦敦美国公司15员工。该公司提供了一个称为机器学习平台科雷，它声称可以帮助银行和其他金融机构与建设和培训AI系统预测风险或预测销售运用机器学习。
Kortical要求企业能通过API将Kore平台集成到现有的业务网络中。银行的数据科学家可以使用Kore平台开发预测模型，然后业务分析师可以使用该模型在基于web的仪表板上查看预测的风险或销售预测。
Kortical声称，他们的Kore平台内置了几个预测模型，用户可以根据自己拥有的数据类型或系统需要预测的内容来选择这些模型。然后,科雷平台据报道，他们使用人工智能从平台上现有的模型中找到并训练出最好的模型，或者为数据科学家提供参考模型。然后系统提供对投资组合中证券未来表现的风险评分进行预测。
Kortical没有展示其软件工作原理的演示视频。
Kortical索赔以帮助一位不愿透露姓名的投资银行加快他们的交易风险预测过程。根据该银行需要计算每天近500万笔交易的预期回报。该行此前曾利用人工分析师帮助对交易进行分类，可能有助于加快这一过程，但受制于交易的绝对数量。
Kortical的网站声称部署科雷平台创建一个预测模型来识别可能加快这一进程模式的银行。根据Kortical，这导致相比于人类的分析师，投资银行改善在为期三天之后的风险预测过程中所采取的总时间的30％。
目前还不清楚这家投行在加快风险预测方面采取了哪些其他措施，也不清楚这一过程最初所需的人力分析师时间。
我们找不到任何关于企业级公司的信息Kortical也没有在他们的任何新闻稿。我们也无法找到任何有关该公司可能筹集到的资金或风险资本的信息。
亚历克斯·阿伦是首席执行官Kortical。他持有博士学位在数据科学从雷丁大学。先前，艾伦担任首席数据官在伦敦的启动Datamind。
改善客户体验
主席(前SPSS爱尔兰)
Presidion是一个都柏林的公司,15员工。该公司提供了一款名为IBM SPSS文本分析的软件，他们声称该软件可以提供帮助财务信息管理服务商改善客户体验运用机器学习。
Presidion权利用户可以使用IBM SPSS协作与部署服务，IBM SPSS Modeler,IBM SPSS统计由他们提供的软件来建立一个预测分析发展客户关系的平台。来自核心(集中式在线实时交换)银行交易账户处理、个人对个人支付、移动支付、电子资金转账和电子账单支付的数据可以用来改善银行受众的客户体验。
Presidion的预测分析软件分析数据，为每个客户预测最有可能的下一次购买。客户的购买模式是从银行的历史数据中诱导出来的，这些数据可以用来开发针对每个客户的个性化银行产品。该软件还可以帮助银行和金融机构根据银行数据预测每个客户的终身价值。
这将使银行，以确保他们的客户支持团队花更多的时间解决他们最有价值的客户的问题。然后系统也提供眼识改善客户关系，然后将其送入商业智能向世行员工展示调查结果的仪表板。
Presidion没有演示视频展示其软件如何在金融领域的预测分析应用程序中工作。
Presidion声称有帮助Fiserv公司创建帮助Fiserv的客户(中小型银行和信用合作社)吸引、保留和发展有利可图的客户关系的信息管理产品。Fiserv从现有客户那里收集了大量数据，并部署了Presidion预测分析解决方案。据报道，该软件能够为客户创建档案，并预测他们的购买行为。
Presidion声称在项目已曾与公司，如戴姆勒，本田，和银行一样Bancolombia发行和荷兰合作银行。
我们在Presidion的领导团队中找不到任何之前ai相关经验的证据。
为英国金融业的商业领袖们准备的外卖
在我们为这份报告所研究的公司中，英国似乎对使用机器学习来预测金融领域的风险有很大的吸引力。英国的银行，如爱尔兰银行(Bank of Ireland)或劳埃德银行集团(Lloyd Banking Group)，正在从事此类应用的机器学习项目。
在英国金融业，自动化交易执行可能仍是机器学习的一个新生应用，但随着数据收集和组织方法的进步，我们预计未来两到五年内，机器学习可能会被更多地用于优化交易流程。
英仕曼集团是英国大型投资管理公司之一，该公司正积极应用人工智能来改善内部流程。此外，曼•阿尔还经营着一家人工智能对冲基金，该基金使用机器学习来识别利润最高的交易。
Kortical，StatPro和Presidion相对较小的公司，并可能提供有关禽流感扩散的英国水平的想法。它好像有几个创业公司在融资空间AI项目积极参与，虽然许多人仍然较小，在市场上还没有建立自己呢。
一些英国大型银行都与AI厂商在美国的合作，又可能因使用情况的更高水平的信任。然而，与英国政府投资资源发展人工智能，我们可以期待更多的公司出现在英国，以满足银行、信用合作社和其他金融机构的需求。
在短期内，如果不从管理和组织他们的数据开始进行冗长的集成过程，金融机构不应该期望能够轻松地自动化他们的业务流程或从他们的数据中获得业务智能。这可能还需要与供应商支持代表进行讨论并支付大量的前期费用。最大的企业可能有足够的预算和人员来开发这项技术，但根据我们的研究，目前只有能够负担得起人工智能应用程序的公司才能使用这项技术。
标题图片来源:MarketWatch
