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读芯术：酷炫二重奏：6个案例向你展示AI如何帮助金融技术发展

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读芯术：酷炫二重奏：6个案例向你展示AI如何帮助金融技术发展
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在中国 ， 使用互联网在账户间转账、申请银行贷款或进行交易 ， 已成为居民日常 。不知道每当你用支付宝或微信进行转账或交易时 ， 是否会意识到金融技术在日常生活中已经举足轻重 。2018年 ， 大约 61%的美国人都使用数字银行服务 ， 到2022年 ， 这个数字将超过65% 。 金融技术是第四工业时代的新特征之一 ， 是快速发展的数字技术应用 ， 旨在改善和促进金融服务 。公司争相采用金融技术来提高竞争力 。令人印象深刻的是 ， 该行业吸引了巨额投资：根据毕马威会计师事务所（KMPG）的数据 ， 2018年 ， 仅在英国 ， 该行业就吸引了超过160亿美元的投资 。
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另一方面 ， 整个国家都在及时采用人工智能技术 ， 来争夺最大的利润 。韩国公布了一项有野心的国家计划 ， 预计到2022年 ， 投资20亿美元以提高其人工智能的研发水平 。 该计划包括在全国建立6个新的人工智能研究机构 。 该国研发支出占GDP的比例(4.3%)全球排名第一；引人注目的是 ， 很大一部分支出用于人工智能 。还有一个国家 ， 也想与世界领先的主导AI的国家并驾齐驱 ， 那就是以色列 。 2018年 ， 人工智能初创公司筹集了超过15亿美元的资金 。以色列是人工智能人才的温床 。 通过追踪近4000名在人工智能研发和集成(包括软件和硬件)方面工作的开发人员、工程师和数据科学家 ， 发现 ， 其中64%受雇于初创企业 ， 31%在当地和跨国公司工作 ， 这些公司在以色列设有专门的人工智能中心、实验室 。 然而 ， 全世界对人工智能解决方案开发、部署和维护的需求如此之高 ， 以至于目前的国家资源库根本难以满足需求 。 这使得许多金融技术公司需要借用外部人工智能人才库 ， 以避免陷入国内人才短缺的“困境” ， 并加快上市时间 。例如 ， SkyCoin是以色列的第三代区块链平台 ， 未能为基于AI的解决方案开发找到足够的Go语言工程师 ， 于是在乌克兰雇佣了一个专门的软件团队 ， 以加快上市时间 ， 并组建比其国内更大的人工智能人才库 。金融技术通常被认为是全球人工智能驱动变革的催化剂 ， 因为许多银行和金融机构已经有一定机会开创人工智能并从中获益 ， 而许多其他行业正在观望 ， 等待看到第一个成功的使用案例和合理的投资回报 。根据2018年金融技术研讨会 ， 使用机器人过程自动化(RPA)的公司通常在3-8个月内就能收获40%-100%的投资回报率 。有些预测更加夸张 。 根据美国金融技术专业独立分析机构的“自主研究” ， 仅在美国 ， 使用RPA和其他人工智能技术 ， 就能帮助银行和金融机构节省超过1万亿美元；可以大幅削减现金业务专家、安保人员和其他工作人员的数量 ， 预计将节省4900亿美元 。 如你所见 ， 预计2019年后 ， 人工智能和新兴技术将在金融技术向成熟产业转型中发挥关键作用 。下面来看看金融技术行业中的6个案例 ， 关于如何有效利用机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和深度学习 ， 更好地理解人工智能的变革性多么强大且独特 。
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1、自然语言搜索在客户服务中 ， 自然语言处理应用于帮助客户搜索与某个公司的交易或服务 ， 同时 ， 自然语言搜索也是筛选公司内部数据的一个非常有用的功能 。 金融公司需要即时按需访问内部数据以提高竞争能力 。 自然语言搜索使公司能够在几秒钟内完成这样的搜索 。 NLP将人类语言转换成一个SQL请求 ， 并以方便的可视化形式提供结果 。 在现代市场中 ， 当银行在不同时区全天候运营时 ， 掌握相关信息可以节省数十亿美元 ， 并有助于做出明智的战略决策 。2、算法交易根据Techfunnel的数据 ， 2017年 ， 多达73%的日常交易活动是通过机器学习算法进行的 。 如今 ， 金融公司越来越认识到算法交易的好处：它遵循预先定义的规则 ， 减少了失误 ， 无需使用耗时的市场监控 ， 最重要的是 ， 它不受人类情感的影响 ， 而人类情感往往是高错误率的罪魁祸首 。 随着金融技术的发展 ， 越来越多的企业更信任机器学习而不是人类的直觉 。3、信誉评估自然语言处理是所谓金融普惠背后的驱动力 ， 有助于最大限度地为以前没有银行账户的人群提供银行服务 。 例如 ， 在美国和欧盟 ， 银行可以通过分析客户的信用记录来评估其信誉 ， 但在发展中国家 ， 大多数客户根本没有任何信用记录 。 这就是自然语言处理和高级文本挖掘发挥作用的地方：通过分析用户在浏览互联网和使用社交媒体时留下的数字足迹 ， 生成一个信用评分 ， 帮助准确预测用户的下一步行为 。4、客服机器人


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