拉哈夫巴拉德瓦

人工智能已经在网络安全领域取得了一些进展，一些人工智能供应商声称已经推出了使用人工智能帮助防范网络威胁的产品。在Emerj，我们看到许多网络安全供应商提供人工智能和基于机器学习的产品，以帮助识别和处理网络威胁。就连五角大楼也创建了联合人工智能中心(JAIC)，以升级其网络安全工作中支持人工智能的能力。

金融服务业是最早采用数据科学和人工智能技术的行业之一。也就是说，从事人工智能项目的金融公司已经意识到，他们需要对数据管理有深刻的理解和熟练的数据科学专业人员来解决这些复杂的问题。

语音识别是一种人工智能技术，可以让软件程序来识别语言，并将其转换为文本。语音识别的一个子集语音识别。语音识别是启用AI-功能，使软件算法，以顾客的身份相匹配，以自己的声音。

我们的全部门研究表明，自然语言处理(NLP)是当今银行AI用例中最常见的AI方法之一。情感分析是自然语言处理的一种能力，它涉及到确定一段开放式的自然语言文本(可以从音频中转录)对所讨论的主题是积极的、消极的还是中性的。

在AI的投资银行和金融机构的风险相关的功能，如欺诈和网络安全，合规，融资和贷款已经比面向客户的功能在过去的五年里大幅增长。

AI和机器学习，甚至手机银行生态系统的入口前，曾在金融领域的成功应用。AI被用来洞察信息从金融投资和交易，财富管理，资产管理和风险管理的数据。

AI硬件是高科技媒介中，快速增长的兴趣，并有很多关于电脑硬件的开发机会，当它涉及到建设芯片组AI。这就是说，对于AI芯片利润率可根据为其他们正在建造的用例不同似地。

金融行业是人工智能的早期采用者。在交易中使用算法，以及多数大型金融公司已经拥有软件开发团队的事实，可能有助于该行业向数据科学和人工智能应用的转变。

近年来，似乎有一种紧迫感银行走向数字化，并扩展到新的沟通渠道。在十几年的时间，体力砖和砂浆银行可能不是广大客户的偏好。为了吸引年轻千年的客户，银行似乎意识到需要了解他们的喜好和互动与他们在他们想与之通信的方式。

保险业是全球大公司占主导地位的是与客户打交道，每天申请保险索赔十万。索赔处理是保险业务流程的一个巨大部分和提高周转时间为每个权利要求是在保险公司降低运营成本的关键。

最近，保险业的人工智能应用当然吸引了大量媒体的关注。我们之前已经在美国和欧洲的保险领域报道过这类应用。中国和日本等亚洲国家拥有庞大的保险行业，似乎已经确立了全国性的人工智能战略。

随着聊天机器人和简单的会话接口的流行程度的上升，周围有银行，金融和保险业等自然语言处理（NLP）能力越来越感兴趣。

保险业是竞争非常激烈，而且似乎是专家们的共识是客户在针对其独特需求的行业青睐的保险产品。大型保险企业可以提供个性化的客户体验，并采用AI提高运营效率。

银行和投资机构通常具有的任务是调查和监控，可能会影响金融交易市场的大事件的研究团队。投资研究是这些公司业务功能，是什么分析师，股票经理人，投资者和交易员所需的基本组成部分。

人工智能在市场营销和广告的许多应用。但是，它可能在未来短期内被证明是有用的企业开始寻找到AI解决方案后，便产生领先。AI已经有线索转化成付费用户，使各种工序进度在销售整个过程的应用。

本文最初是作为由Iron Mountain赞助的深度AI报告的一部分编写的，并根据我们的透明Emerj赞助内容指南编写、编辑和发布。想要了解更多关于我们的思想领导力和内容创造服务，请访问我们的思想领导力服务页面。

根据2017年的一份报告，金融稳定委员会，人工智能（AI）和机器学习企业管理的超过10十亿$资产在2017年，有进一步增长，未来五年预计。造成这种情况的原因是显而易见的;AI现在目前财富管理新的功能，以加强和进一步个性化他们的服务，规模化。

活动名称：镍钛Aayog-ORF AI的所有会议

活动主持人：NITI Aayog，观察者研究基金会

国际数据公司(IDC)在其《全球认知人工智能系统支出指南》(Cognitive Artificial Intelligence Systems spending Guide)半年度报告中估计，2018年银行业与人工智能相关的整体支出规模约为33亿美元。因此，人工智能将进入银行业。在之前的报告中，我们已经介绍了美国和印度人工智能银行应用的现状，而在这篇报告中，我们将重点关注在哪里可以利用人工智能在银行的客户服务应用。本报告涵盖了提供跨三个功能的软件的供应商:

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