1、數字金融教練/顧問

    交易機器人是人工智能中最受歡迎的用例之一，可能是因為應用范圍非常廣泛：在所有行業中，在多個層面。

    在財務方面，交易機器人可以用來為用戶提供財務輔導/咨詢服務。

    將它們視為數字助理，幫助用戶瀏覽其財務計劃，節省和支出。這種服務增加了用戶參與度并改善了用戶與他們交互的金融產品的整體體驗。

    數字助理可以使用自然語言處理（NLP）構建，自然語言處理是一種機器學習模型，可以以人類語言的格式處理數據。可以添加一層產品推薦模型，允許助手基于算法和人類用戶之間發生的交易來推薦產品/服務。

    Sun Life已經部署了這個應用程序的一個示例，它創建，通過允許用戶保持他們的保險計劃，幫助用戶獲得福利和養老金。助理根據用戶數據發送用戶提醒，例如"即將到期的健康福利"或"您的孩子將很快獲得福利"。

    數字助理還可用于其他與財務相關的場景：股息管理，期限續期，交易限額接近或檢查兌現通知。

2、交易搜索和可視化

    聊天機器人也可用于銀行業務，專注于搜索任務。

3、客戶風險預警

    銀行和保險公司工作的一個關鍵部分是根據客戶的風險評分對客戶進行分析。

    AI是一個很好的工具，因為它可以根據客戶的風險狀況從低到高自動分類客戶。

    在分類工作的基礎上，顧問可以決定為每個風險概況關聯金融產品，并以自動方式向客戶提供。

    對于此用例，XGBoost或人工神經網絡（ANN）等分類模型將根據顧問提供的歷史客戶數據和預標記數據進行培訓，從而消除數據引起的偏差。

4、承保，定價和信用風險評估

    保險公司提供承保服務，主要用于貸款和投資。

    人工智能模型可以提供客戶信用風險的即時評估，然后允許顧問制定最適合的報價。

    使用AI進行承保服務可提高提案的效率，并改善客戶體驗，因為它可加快此類操作的流程和周轉時間。

    我們所知道的保險業在標準流程中起作用：客戶訂購保險，他們為此付費。如果客戶有問題（健康保險的疾病，汽車保險的車禍，住房保險的水損壞），她需要通過提出索賠來激活她的保險。這個過程通常是漫長而復雜的。

    交易機器人可以將用戶體驗轉變為更愉快的過程。

    通過圖像識別，欺詐檢測和支付預測功能得到增強，整個用戶旅程得到升級 - 減少摩擦，減少公司成本，減少操作任務（呼叫，背景檢查），減少錯誤。整個過程花費的時間更少，并成為客戶和保險公司員工的無縫體驗。

    機器人所做的是負責整個周期：它以對話的形式逐步引導客戶完成整個過程。

6、合同分析器

    合同分析是金融業中重復的內部任務。經理和顧問可以將此例程任務委派給機器學習模型。

    光學字符識別（OCR）可用于數字化硬拷貝文檔。然后，具有分層業務邏輯的NLP模型可以高速解釋，記錄和糾正合同。

7、流失預測

    流失率（或流失率）是所有行業和企業的關鍵績效指標。公司需要留住客戶，并且這樣做，預測即將到來的流失對于采取預防措施非常有幫助。

    AI可以通過提供優先級的客戶列表來支持這項任務中的管理人員，這些客戶顯示出考慮取消其政策的跡象。然后，經理可以相應地處理此列表：提供更高級別的服務或改進產品。

8、算法交易 - 你永遠不會看到的最先進的ML。

    大多數算法交易應用都發生在投資銀行或對沖基金的閉門造車之后。

    經常進行交易，快速分析數據和做出決策。機器學習算法擅長分析數據，無論其大小和密度如何。

9、增強的研究工具

    在投資金融領域，大部分時間都花在研究上。新的機器學習模型增加了圍繞給定貿易理念的可用數據。

    情緒分析可用于對公司和經理的盡職調查。它允許分析師一目了然地查看大量文本數據（如新聞或財務評論）的語氣/情緒。它還可以提供有關經理如何反映其公司業績的見解。

    估值模型通常是投資和銀行業務的應用程序。

    該模型可以使用資產和歷史示例周圍的數據點快速計算資產的估值。這些數據點是人類用來評估資產的內容（例如：繪畫的創建者），但模型通過使用歷史數據來學習分配給每個數據點的權重。

    該模型傳統上用于房地產，其中算法可以在先前的銷售交易中訓練。對于金融公司，它可以使用財務分析數據點，市場倍數，經濟指標，增長預測; 所有這些都可以預測公司/資產的價值。