相信 FinTech 一詞對生活在香港這個國際金融中心的人來說一點也不陌生,而市場上幾乎所有的預測,分析和預測報告都表明,人工智能(AI)的使用正在增加,而銀行業和金融公司對該技術特別感興趣。

金融機構正在評估和研究利用人工智能來檢測系統威脅,欺詐行為分析和情報調查。隨著人工智能在各方面的日益普及,例如增強客戶支援和交易演算法,金融技術領域將在未來幾年內可能發生革命性變化。

讓我們來看看 FinTech 領域中 AI 的一些使用案例,以了解它如何在今天發揮作用和進程。

FinTech 案例 1 : Quill

Quill 是芝加哥的 Narrative Science 較件公司開發的自動化平台。 Quill 通過自然語言生成(NLG)幫助進行財務報告,利用工智能技術和機械學習,將數據轉換為簡單的英語,讓人們能以簡單的語言理解財務數據,就像人類數據分析師在公司所做的工作。 Quill 以機械學習從過去的記錄中了解報告中最相關的部分,並試圖以相似的單詞,句子長度和結構來解讀報告,讓非技術人員都能輕易明白財務報告。它為企業分析數據和創建手寫摘要和報告節省了大量時間。

Quill 可以與 Tableau,Microsoft PowerBI 和 Microstrategy 等數據可視化工具合拼使用,以根據這些工具中顯示來創建報告。該公司聲稱Delloite,USAA 和 Mastercard 也是其工具的用戶。

FinTech 案例 2 : MasterCard

MasterCard 旨在為世界更方便地轉移資金。但隨著這種便利性的增加,欺詐和網絡犯罪的風險也隨之增加。由於威脅越來越大,過度著重安全的系統已開始將一些真正的交易標記為欺詐性交易。

為了減少這些錯誤,MasterCard 推出自家設計智能平台,通過該平台,欺詐檢測將更加準確,並且誤報率會降低。通過收購 AI 公司Brighterion,MasterCard 正在努力使刷卡和在線支付的欺詐和偷竊行為降至零。而 Brighterion 提供的技術基於機械學習演算法,因此隨著時間的累積能做出更好的決策。

FinTech 案例 3 : Kai

在交易股票期權和資產時,我們都知道預測分析的重要性 – 以往在購買單個股票之前通過自己的研究,數據收集,情緒觀察和過去記錄研究做出自己的預測。而現在人工智能在這方面較件能在這方面提供幫助。

如果您訪問 Stocksrank 的網站,您會發現一項名為 Kai Score 的功能。 Kai 為股票提供了一個數字排名/分數,從而在數百萬個數據點的基礎上對其未來表現給出了一個公平的概念。除了對結構化財務數據的分析外,Kai 還通過自然語言處理觀察市場情緒,並使用大數據研究非結構化數據,如新聞,博客和社交媒體。因此,它是交易算法的一個先進範例。

FinTech 案例 4 : Assist

Personatics 是一家知名的人工智能公司,提供名為 Assist 的會話式人工智能軟件,供各種銀行和金融機構用於開發聊天機器人以提供更好的客戶服務。這些聊天機器人可以收聽或閱讀客戶的查詢並使用 NLP 處理個案。在 AI 的幫助下,可以理解查詢的上下文,並解決問題。

人工智能聊天機器人的部署可以幫助銀行提高運營效率和客戶滿意度。

結論

人工智能正在對銀行和金融業產生巨大影響。人工智能在這個行業的未來可以提供更多幫助,從銀行的機器人職員到超安全的口頭交易。在這種快速增長的情況下,金融機構能透過更新人工智能諮詢做到每天推出新產品和優惠。

但是應該記住的一件事是 AI 並不那麼容易實現。將您的時間,金錢和精力全集中在一台機器上,風險很高。而且,這些工具不適用於 “一刀切” 的方法。在使用 AI 解決問題之前,每個公司,機構或銀行都必須分析自己的需求和文化。但別擔心!就像 AI 一樣,您也可以通過時間和經驗了解更多有關實施的信息和技能,進化自我,成為 FinTech 的推手。


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