自然语言处理（NLP）是一个AI技术，真实寻找进入各种垂直的，但金融业是其中最感兴趣的NLP的业务应用。事实上，根据我们的AI机遇景观研究在银行，在AI的约39％的供应商银行业提供的解决方案涉及NLP。
NLP可能允许金融机构评估信用申请者的风险，在互联网上自己的品牌衡量的情绪，等等。这资源是仅仅缘于我们的AI机遇景观服务分析的快照，但它涵盖了整个AI供应商提供的软件三个应用程序：
- 信用评分为副开户顾客群体
- 为客户服务情感分析
- 文件搜索商业智能
本文拟提供的商业领袖金融与他们目前可以在其行业NLP想到一个想法的空间。我们希望这篇文章可以让商业领袖金融为了获得真知灼见，他们可以自信地将其传达给自己的管理团队，以便在考虑采用人工智能时做出明智的决定。至少，本文的目的是作为一种方法来减少企业领导者的工作时间金融花与他们可能（也可能不会）有兴趣在工作研究NLP公司。
信用评分为副开户顾客群体
LenddoEFL
LenddoEFL是新加坡基于公司115员工。该公司提供一种名为LenddoScore软件，他们声称可以帮助银行和金融机构评估一个人的信用运用NLP和机器学习。
LenddoEFL的重点是使发展中国家提供贷款和信贷服务，在这些国家不断增长的中产阶级人群的金融公司。在大多数情况下，这些客户几乎没有任何信用记录，并LenddEFL声称其软件可以帮助银行了解根据客户的数字足迹贷款风险。
LenddoEFL索赔用户可以在他们的智能手机上下载Lenddo应用程序，软件使用NLP梳理用户的数字足迹，比如社交媒体帐户使用，上网浏览历史，地理定位数据，以及其他智能手机的信息。然后，LenddoEFL使用机器学习算法，这个客户数据转化为信用评分，该银行或信用社可以使用。然后，系统提供他们的贷款伙伴为他们的目标客户中的潜在客户提供信用评分。
下面是一个短3- 分为视频演示了如何LenddoEFL工作原理:
Lenddo声称有帮助FICO发展印度自己的新FICO评分的服务。FICO与Lenddo签署协议允许他们访问的数字数据（与消费者的同意）。LenddoEFL然后能开发的FICO分数和以前unscorable消费者发放贷款不增加违约风险。目前还没有，我们可以发现此次合作可衡量的结果。
我们找不到任何关于企业级公司的信息LenddoEFL的网站，也没有他们的任何新闻稿，但他们似乎已经筹集了总计资金$ 14M，并通过进行备份布隆伯格资本和奥米迪亚网络。
纳文Agnihotri是LenddoEFL的首席技术官。他持有博士在从神经科学内科医生和外科医生哥伦比亚大学学院瓦格洛斯。先前，Agnihotri服务如在麻省理工学院和CTO科学家在Milabra。
为客户服务情感分析
S形
S形是一家机器学习咨询公司，声称帮助银行和投资公司进行机器学习项目。
Sigmoidal声称已经开发出一款交易软件，该软件使用机器学习来跟踪客户如何消费、投资或根据他们的交易历史做出财务决策的模式。然后，该软件将客户投资模式与通过搜索新闻和社交媒体获得的市场发展联系起来，为客户提供个性化的投资建议。
S形要求投资公司可以自动使用他们的软件，从新闻网站和社交媒体市场发展信息挖掘的任务，它可以执行文件分类和指定实体识别。然后，该软件使用NLP筛选出最贴近投资者的需求信息。S形声称，他们的软件还可以帮助提取细节，比如一个人的姓名和公司从收集的数据文本。然后，系统提供在仪表盘上收集的数据。
就像一个S形宣称提供情感分析应用程序也许能够帮助客户服务代理方式的客户服务门票更有效。由于能够通过附属于他们的情绪，组织票，客户服务团队可以更好地优先他们根据客户的具体需求和不满的水平。
我们采访了萨沙卡斯基，Kasisto的CTO有关实现聊天机器人，或者AI对话界面时，我们的播客的银行所面临的挑战，AI在银行。当被问及他认为AI实际上是在银行和金融任务驱动价值，卡斯基说，
一凡AI一直是最有影响力的...广泛而专门围绕银行的地方确实是在接管其中的一些平凡的重复任务，人们必须做的。有些地方我们看到艾成功的地方是在如风险评估，欺诈检测和虚拟助理地区。In those areas what the AI is doing is that it’s not making necessarily ultimate decisions, but it’s able to shave off a layer of work that people have to do by essentially boiling down the problem to a set of numbers that people can look at make an informed decision about.
也就是说,反曲的该公司没有提供任何关于其软件成功的案例研究报告，但该公司确实声称与NASA、DARPA、英伟达(NVIDIA)、微软、普华永道(PwC)、高盛(Goldman Sachs)和英特尔(Intel)合作过项目。也就是说，我们找不到很多关于这种合作的公开证据。
马雷克Bardonski是人工智能的负责人S形。他毕业于华沙大学获得了计算机科学学士学位。先前，Bardonski担任高级深度学习研究工程师NVIDIA瑞士一个月。这就是说，Bardonski是不是在公司C级执行，而事实上，有可能他提供顾问的角色出现，根据他的LinkedIn的个人资料，其中列出了他为多家公司在礼物的顾问。
马尔钦Mozejko在S形首席深度学习工程师。他毕业于华沙大学的数学硕士学位，但同样，他不是在公司C级高管。
Sentifi
Sentifi是瑞士为本公司提供了一个名为Sentifi Maven的软件，他们声称可以帮助金融机构做出更好的业务决策通过收集来自新闻、社交媒体、金融影响者和博客的见解运用NLP。
Sentifi索赔一个企业可以首先使用Maven来识别那些人在网络上谁是鼓吹自己的品牌之最，被称为影响力。然后Sentifi的软件，通过有影响力的博客文章，社交媒体，以及相关的新闻文章引用有影响力的搜索。这是用NLP来完成。然后，系统提供见解的集合从搜索媒体，帮助企业确定的讨论主题，在市场上获得灵感的交易，或发现可能会影响他们的投资活动。
下面是一个短3- 分为视频演示了如何Sentifi工作原理:
虽然有使用他们的技术来预测，影响全球金融市场的事件，如埃博拉疫情的影响Sentifi的情况下，我们找不到任何的案例研究中，公司与金融公司的B2B交易工作。
Sentifi名单瑞银，德国商业银行，Vontobel，ZKB，六，Swisscanto为一些该公司过去的客户。
安德斯·巴利是创始人兼CEOSentifi。他持有博士在环境股东价值来自弗莱堡大学。我们无法验证巴利人工智能的经验，似乎没有要任何人在Sentifi团队已在AI强大的学术背景的“数据科学家”称号。
文件搜索商业智能
细微的通信
Nuance Communications是一家总部位于马萨诸塞州的公司8800员工。该公司提供了一款名为Nuance的文档融资方案，他们声称可以帮助金融服务公司自动化和数字化他们的文档过程运用NLP
Nuance通讯要求用户可以整合他们的文档融资方案到现有的工作流程不中断现有流程。该软件使用自然语言处理，自动阅读和理解，涉及贷款或抵押贷款处理文档。企业可以使用他们的历史文档记录来培训Nuance的NLP解决方案。然后，该Nuance的文档融资方案使用NLP来梳理成千上万的文档，从中提取和总结最相关的信息。
Nuance的声称企业可以与他们合作，该软件利用贷款或抵押贷款人员的人工输入一定量的银行整合。然后，系统提供金融机构的雇员可以同时访问贷款或抵押贷款应用程序的仪表板。
下面是一个短3- 分为视频演示了如何Nuance的文档融资方案工作原理:
细微的通信声称有帮助瑞典银行提高并获得来自客户互动的见解。Nuance Communications声称已经为这家银行开发了一个名为Nina的聊天机器人界面允许银行的客户来搜索信息瑞典银行的网页搜索界面上，并得到答案的基本事务的问题。根据细微的通信，妮娜在每个每月三万对话处理，它的第一反应解决车票的时间78％，为整合后的第三个月。
Joumana戈恩在Nuance通讯NLP研究中心主任。她持有博士在机学习来自蒙特利尔大学。先前，戈恩担任了机器学习科学家Idilia。
弗拉德Sejnoha一直是高级副总裁兼首席技术官Nuance公司自2001年以来，他拥有麦吉尔大学的电子工程硕士学位。弗拉德在NLP和语音识别领域的经验超过30年，并拥有22项专利的日期。弗拉德还负责该公司的外部研究的关系，包括Nuance的五年与IBM的研究合作。
Alphasense公司
Alphasense公司是纽约基于公司128员工。该公司提供一种市场数据收集软件，他们声称这能有所帮助金融机构创建金融市场发展的搜索引擎。
AlphaSense声称，他们的市场发展数据库会定期对现有的数百万份文件进行索引，比如上市公司文件和电话会议记录。
该Alphasense公司的搜索引擎，然后解析主题，概念，并从这些文件的想法找到投资信息有价值件。然后，系统提供金融公司雇员在搜索引擎界面上搜索查询的最相关信息摘要。用户一旦发现感兴趣的信息，就可以在同一个界面中访问更详细的信息。
Alphasense公司不提供任何的案例研究报告与他们的软件的成功。
AlphaSense索赔他们对800的客户，如银行和投资公司包括道琼斯工业平均指数（DJIA）公司的66％。
梅德侃是AlphaSense公司的搜索主管。他持有博士在计算机科学从圣彼得堡州立大学。菅直人也是创始人兼首席执行官AI启动SemanticAnalyzer。
小贴士用于商业领袖金融
信用评分似乎是对AI在金融较为常见的应用之一，而供应商现在提供的产品，可以帮助评估客户的信用分数，很少或没有信用记录。其中许多产品都使用NLP从他们的数字足迹衡量客户的信用度。
的企业，我们在本报告内，Nuance公司似乎已经有几个既定的使用案例和白皮书与他们的产品一起去方面最牵引。Nuance公司也有自己的组织中几个著名的NLP的工程师，并在一些垂直行业，如汽车，医疗保健及金融等提供服务。
该公司还似乎有NLP应用，如开发的功能类似人类的虚拟助理，从非结构化数据源提取数据，并提高组织内部的搜索和发现。对于细微差别较大的能力集，也使他们在NLP空间可靠的名称。
公司另设有一个健康的客户，并建立使用情况是Alphasense公司谁声称，他们有超过800的客户端。信息搜索和发现可以为金融公司高度可行的AI解决方案。这可能纯粹是向下的行为，通过数以百万计的新闻或社交媒体帖子使用人类分析师梳收集最相关的发展也许不是很可扩展性。
金融机构可以指望AI厂商报价NLP解决方案，准确的合理水平提取结构化和非结构化文档中的数据。在金融企业领导人可能需要铭记的是，虽然他们可以访问的历史数据，如贷款申请或抵押证件，除非正确的清洁和标签，然后才能用于训练任何AI模型这个数据可能是无用的。
Emerj的银行和金融机构
从聊天机器人，以使AI-搜索和发现，银行和金融机构必须节省时间和减少自然语言处理成本的机会。他们使用EmerjAI景观机会挑选高回报率的NLP应用程序，并选择最佳的供应商NLP他们。Emerj帮助银行和金融机构配合NLP和其他人工智能应用到他们的长期经营策略，使他们能够实现数据的优势，赢得了市场份额。
标题图片来源：耶路撒冷水事业
