案例展示
您的位置:主页 > 案例展示 >

数字化转型案例:美国银行正在将人工智能引入

日期:2020-08-18 02:42

  呆板练习和人工智能正正在助助美邦银行(Bank of America)的银专家更切实地识别初次公然募股的投资者。

  金融效劳业对数据领会并不目生,可是正在某些周围,主观的、基于直觉的计划已经属于常态。

  以股票血本商场(ECM)银专家为例,他们特意助助客户通过初次公然垦行(IPO)等形式来筹集资金。守旧上,ECM银专家首要倚赖与投资者的合联以及他们正在金融和行业周围的专业常识来确定最有或许出席即将到来的营业的投资者。而美邦银行正正在试投机用人工智能(AI)来推倒这一守旧。

  “当你审视金融效劳和运用技艺来促进金融效劳时,或许并不是每一个营业线和每一个产物都像另一个一律具有期间感,”美邦银行证券环球血本商场联席主管Elif Bilgi Zapparoli外现。

  她外现,企业的消费者端往往相当新颖,由于用户根基都正在云、互联网或者转移兴办上面。而正在更着重企业的一边,技艺掉队,往往是由于客户自己就正在技艺弧线的掉队面。

  “纵使你看看咱们的营业部分,商场部也比银行部更先辈,由于商场客户(买方)仍然最初电子化几十年了,”Zapparoli说。

  美邦银行正极力于改换这一概。它从定量营业的发展中取得了线索,例如操纵商场信号来预测价钱走势,并正在寻求将这些思法和技艺利用到ECM营业当中。

  “咱们操纵了相像的思想形式和法子,正在良众情形下,也操纵了肖似的算法,当然咱们的输入是差异的,咱们思要预测的也是差异的。但若是你承诺的话,咱们也思要预测这场逐鹿,”Zapparoli说。

  正在过去的两年中,美邦银行的数据科学家和工程师就不绝正在创修预测智能领会呆板(Predictive Intelligence Analytics Machine,简称PRIAM),这是一局部工智能营业预测编制,它操纵了监视呆板练习算法汇集来体会ECM营业与投资者之间的合联趋向。

  美邦银行认真环球银行和商场的首席消息官、企业危害与金融技艺高管David Reilly外现,专家们汇集、算帐和机合了逾1.5亿个数据点(既有公然数据,也有专少睹据)来陶冶人工智能模子。这些数据席卷5万众笔ECM汗青营业的消息、投资者数据和商场数据。

  “咱们正正在把数据和领会技艺带到桌面上来,”Reilly说。“不是为了代替任何东西,而是为了填补咱们的银行配合伙伴所具有的雄厚合联和商场谍报数据。”

  Reilly解说说,PRIAM现正在可能通过基于股票发行细节、汗青营业出席、营业和客户接触点消息以及商场数据来预测营业的最佳投资者,从而助助最大范围地伸张对ECM营业的需求。它可能正在几秒钟内为一千名投资者打分,识别“高信号”投资者的切实率赶过了80%。该银行的ECM银专家将这种领会和睹识纳入了他们的计谋当中。

  “这些数据让咱们可以做出相当有针对性、相当并世无双的传扬,固然单靠这些传扬是不足的,但行为一项卓殊的资产,咱们以为它将使咱们不同凡响,”Reilly说。“由于咱们可能足够速地竣事,以是咱们可能更新模子,然后遵照商场事宜来再次运转它。”

  PRIAM的机要军器是将数据和领会与守旧上首要依赖于银专家合联和焦点专业常识举行了却合,Reilly说。

  “恰是这种一贯更新的与数据和领会的深度集合,以至是数十年的贸易和商场履历,才使得这款特定产物不同凡响,”他外现。

  通过自愿化,该项目为美邦银行获得了FutureEdge 50奖项,以颂扬其对新兴技艺的利用。该项目助助美邦银行节约了数百个小时的工夫,而正在此之前,该行须要举行手动的领会和汇集零星数据。Reilly指出,通过供应近乎及时的更众消息,它也有或许助助银行的团队改善其执掌危害的形式。

  Zapparoli说,其得胜的症结正在于内部配合--运用美邦银行集团内部的专业常识,从差异的角度来考虑现有的营业。

  “正在兴办PRIAM并对其举行更新的进程中,咱们发觉,这还须要银行内部和外部的很众差异窗科或小组的配合竭力,来为客户真正的成立附加价格,”Zapparoli说。

  来自银行和商场的专业常识,以及从定量营业等周围汇集到的呆板练习和人工智能专业常识,都阐明了效率。

  “正在我看来,这即是它走上得胜之道的来因所正在,由于咱们没有从头发现任何东西,”Zapparoli说。“咱们只是说,好吧,若是这正在商场上行得通,咱们就从那里开头吧,然后看看正在其他方面的参加,以及哪些周围的专业常识会起效率。”