趨勢已成：未來5年AI在銀行業的5大應用
引言
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“機器智能是人類需要做出的最后一樣發明。” ——Nick Bostrom |
(譯者注: Nick Bostrom是著名人工智能專家，擔任牛津大學人類未來研究院院長、哲學教授)
今天，人工智能(“Artificial intelligence”，或“AI”)已經成為現實，它比我們想象的更快地影響著我們的生活。從手機里的Siri語音助手到智能電視里面Netflix個性化推薦的影片，AI已經無處不在。可以說AI帶來的革命將會是歷史上最大的一場革命，不可否認的是，它已經成為我們生活中重要而且不可分割的一部分。
編譯 | yawei，大餅，知常曰明
人工智能是機器學習，自然語言處理和認知計算這三大高端科技的融合。AI的定義是：利用復雜的機器學習和自然語言處理算法，將人類的智能模擬到人造的機器上去。模擬人類智能的主要動機是為了克服人類智能的一大缺陷，即可擴展性的問題：人類處理既定任務的速度存在明顯的上限。AI的意義則在于通過將人類智能與配置最高計算性能的認知計算機相結合，來解決人類智能速度有限的問題。讓我們舉兩個例子來更好的理解AI的定義：
- 一種情形是：按照明確定義的邏輯路徑，來處理輸入、生成輸出。比如說，兩個給定數字的乘法運算。今天任何一臺計算機都能在速度和準確度上擊敗任何人類。19世紀后期的軟件革命就是為了幫助我們更好地處理這類問題，而它們恰恰也是我們日常生活的一部分。
- 現在讓我們來看看另一種情形：按照沒有明確定義好的邏輯路徑，來處理輸入生成輸出。比如說，判斷圖像中是否有狗或者有貓。這類任務，人類妥妥的能打敗計算機。
還有其他一些8歲孩子都能輕松做到的事情，也是AI專注的領域，比如模擬人腦處理復雜任務的圖像識別，諷刺言語識別，語音識別等。
二、十大AI公司
AI被應用于很多行業，Bizofit(一家智能連接企業和服務提供商的平臺公司)整理了以下十大人工智能公司。
1. AIBrain
AIBrain是一家業內領先的人工智能公司，主要為智能手機提供AI解決方案，主要專注領域是機器人和數字個人助理。
2. Anki
Anki 是AI領域的另一家公司，已經得到來自J.P. Morgan和其他風險投資商超過1.575億美元的投資。Anki的旗艦機器人Cozmo是市面上與客戶交流時情感上智能化程度最高的機器人之一。
3. Banjo
Banjo目前已經獲得了超過1億美元的投資。Banjo利用其強大的社交媒體分析能力對多個社交媒體平臺進行分析來識別全球發生的事情。
4. iCarbonX
iCarbonX是一家專注醫療健康領域的AI初創公司。其通過先進的數據挖掘和機器分析技術，提供個性化的健康分析和健康指標預測。iCarbonX 估值超過10億美元。
5. Jibo
Jibo 是世界上第一個幫助家庭處理日常事務的機器人，而且它會從日?；又辛私饷總€家人成員的行為和個性。
6. Next IT
Next IT 把AI應用到醫療健康和金融行業，主要專注于自然語言處理、聊天機器人和機器學習。
7. Prisma
作為最受歡迎的iOS應用程序之一，Prisma因其使用深度學習算法重新生成仿手繪圖像 為移動應用程序行業帶來一場革命。
8. ReSnap
利用AI和深度學習，ReSnap從用戶那里獲取的大量圖片，從中進行挑選，最后整理成超贊的相冊。AI可以為相冊挑選出最好的照片。
9. ViSenze
ViSenze 用深度學習和計算機視覺為電商行業帶來一場革命：在數百萬件產品中推薦看起來差不多的產品。ViSenze剛融到1050萬美元來進行AI研發。
10. X.ai
X.ai 的虛擬助手(“Amy”)可以幫助忙碌的人們安排會議：無需人工協助，只要抄送一封電子郵件給Amy，Amy就會用自然語言識別和機器學習確認最合適的會議時間和地址。
三、AI及其與銀行業的關聯
近年來，AI對銀行業的影響要大于其對其他行業的影響。對銀行業從業機構而言，AI對于跟上競爭步伐、增強公司創新形象都變得越來越重要。下圖顯示了AI在銀行和金融服務行業中得到廣泛應用的原因：
圖片標題：金融服務機構采用AI解決方案的理由
從上到下6行文字分別是：其他，廣泛提供個性化交流，提高同業競爭力，提升作為創新型公司的創新形象，識別數據中隱含的(但是容易被其他方法忽略的)機會，增加勞動生產力。
AI在銀行業中有很多應用，以下是在未來5年內會給銀行業帶來革命性變化的幾個關鍵AI應用。
1. 反洗錢檢查模式
反洗錢是指，一系列為了阻止產生非法收入而制定的步驟，法律或者規定。在大多數情況下，洗錢的人會通過一系列的動作掩飾他們的行為，使得那些由非法或者是不道德渠道賺取的錢看起來合法。
全世界大多數的大型銀行，正在把那些基于規則的反洗錢的軟件系統向人工智能的系統轉換，因為在反洗錢的模式中，相比之下人工智能系統更智能、更可靠。
2. 聊天機器人
聊天機器人是基于人工智能的自動聊天系統，它可以在沒有人工干預的情況下模擬人類交流。這些聊天機器人在和人類用戶的文字交流中可以通過識別上下文以及人類的情緒反應，給人們一個最合適的回應。隨著使用時間的增長，這些聊天機器人們積累了大量指向用戶行為習慣的數據，通過學習這些，它們可以了解終端用戶并順應他們的需求以及情感。
在銀行業中，聊天機器人已經被廣泛的用于革新銀行與每個用戶的管理關系。美國銀行(Bank of America)計劃向用戶提供一個叫做“Erica”的基于人工智能的虛擬助手，這樣僅通過手機就能幫助人們處理財政事務。Google發布的“Allo”則是另一類聊天機器人。
3. 利用算法實現自動交易
全球許多對沖基金都在使用高端系統來部署人工智能模型，這些模型通過獲取金融市場的不同的變量和市場的情緒來進行投資學習，從而使投資決策成為可能。報告顯示，目前70%以上的交易實際上都是由人工智能系統自動完成的，大多數的對沖基金遵循不同的策略進行高頻交易(HFTs)，只要它們從輸入中發現了交易的機會。
一些活躍在對沖基金領域的人工智能系統有：Two Sigma, PDT Partners, DE Shaw, Winton Capital Management, Ketchum Trading, LLC, Citadel, Voleon, Vatic Labs, Cubist, Point72, Man AHL.
4. 欺詐檢測
欺詐檢測是一個在人工智能的參與下，得到更加準確和優越結果的領域。在銀行業，欺詐檢測是人工智能系統表現最優秀的方面之一。從早前基于神經網絡的FICO獵鷹欺詐評估系統成功將數據分析方法引入銀行業，到今天基于深度學習的復雜的人工智能系統，欺詐檢測系統已經有了長足的發展，并在未來將會有更進一步的表現。
5. 用戶推薦
推薦引擎是人工智能在銀行業的一個重要貢獻。它根據用戶的歷史數據，以及銀行提供的其他信息，像信用卡計劃，投資建議，基金等(也可能只有銀行方面的信息)，結合用戶的個人偏好來給出最中肯的建議。近些年在主流銀行中，推薦引擎表現非常不錯并且成為銀行收入增長的重要組成部分。
憑借大數據和更快的計算性能，配置有精準人工智能算法的機器將在銀行如何制定推薦策略中發揮了重要的作用。關于更多的推薦引擎的資料，你可以在https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/recommendation-engines/中了解到推薦引擎是如何工作的。
四、小銀行如何充分利用人工智能?
在和美國的一些像是社區銀行(Community banks)的小銀行的高管交流時，我們明顯感覺到他們希望能夠在和大銀行的激烈競爭中尋求差異化。大的銀行通過啟用內部的數據科學和數量分析團隊，將最先進的人工智能技術運用到風險評估，資產分析，投資組合管理，信用審核流程，客戶了解及反洗錢系統(譯者注：“客戶了解”即Know Your Customer政策，簡寫為KYC，為反洗錢)等各個方面。另一方面，小銀行可以使用人工智能來提高運營效率以及更好地與客戶互動。
圖片標題：你認為銀行機構將在哪個領域引入AI或機器學習技術?
按所占百分比由大至小的順序，依次為：風險評估、資產分析、投資組合管理、交易、信用審核流程、客戶了解以及反洗錢系統、規則及合規、管理、該技術暫未被引入行業、銷售、高級管理、其他。
將人工智能應用于不少方面都能使小型銀行受惠，比如說：
- 使用聊天機器人實現與用戶更好的互動
- 通過推薦引擎實現更加準確的推薦
- 通過機器學習算法實現欺詐檢測
總的來說，人工智能勢不可擋，它正影響著許許多多的行業，而銀行業可以說是早早地就趕上了車。人工智能這一趨勢在未來可能會以指數級的速度發展，只有順應它，才可能在未來十年的競爭中取得成功。
原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/5-ai-applications-in-banking-to-look-out-for-in-next-5-years/
【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
