1、数字金融教练/顾问

交易机器人是人工智能中最受欢迎的案例之一，可能是因为应用的范围非常广泛——跨越几乎所有行业的多个层面。

在金融领域，交易机器人可以用来为用户提供财务辅导/咨询服务。把它们想像成数字助理，帮助用户浏览他们的财务计划、储蓄和支出。这种服务增加了用户的参与度，并改善了用户与他们交互的金融产品的总体体验。

数字助理可以使用自然语言处理（NLP）构建，自然语言处理是一种机器学习模型，可以以人类语言的格式处理数据。可以添加一层产品推荐模型，允许助手基于算法和用户之间发生的交易来推荐产品/服务。

数字助理还可用于其他与财务相关的场景：股息管理、期限续期、交易限额接近或支票兑现通知。

2、交易搜索和可视化

聊天机器人也可用于银行业务，专注于搜索任务。

管理员向用户的交易数据（银行交易）提供机器人访问，并使用自然语言处理（NLP）检测用户发送的请求（搜索查询）的含义。请求可能与余额查询、消费记录、一般帐户信息等有关。然后，机器人处理请求并显示结果。

美国银行使用这样的机器人（称为Erica）作为其客户群的数字金融助理，其在短短3个月内积累了100万用户。

机器人提供用户友好的交易搜索，使用户能够在他们的历史数据中搜索特定商家的特定交易，避免他们在每个银行对账单中寻找这些交易的麻烦。机器人还提供计算信用和债务的总额，这是用户必须在计算器上自行完成的任务。

3、客户风险预警

银行和保险公司工作的一个关键部分是根据客户的风险评分对客户进行评级。

AI是一个很好的工具，因为它可以根据客户的风险状况从低到高自动分类客户。在分类工作的基础上，顾问可以决定为每个风险概况关联金融产品，并以自动方式向客户提供相关产品。

对于此案例，XGBoost或人工神经网络（ANN）等分类模型将根据顾问提供的历史客户数据和预标记数据进行训练，从而消除数据引起的偏差。

4、承保，定价和信用风险评估

保险公司提供承保服务，主要用于贷款和投资。

人工智能驱动的模型可以提供客户信用风险的即时评估，然后允许顾问制定最适合的报价。使用AI进行承保服务可提高提案的效率，并改善客户体验，因为它可加快此类操作的流程和周转时间。

保险公司使用特定的人工智能决策算法（AIDA），该算法通过以前的承保方法和支出进行训练，并且可以具有不同的分类过程，例如大额损失支付或价格。

这种方法并不只是适用于保险，它也可以用于贷款的信用评分。

5、自动索赔流程

一直以来保险业按照标准的流程运作：客户订购保险，然后付费。如果客户遇到了问题（健康保险的疾病，汽车保险的车祸，住房保险的水灾），客户需要提出索赔来激活他的保险。这个过程通常是漫长而复杂的。

交易机器人可以将用户体验转变为更愉快的过程。

通过图像识别、欺诈检测和支付预测功能，升级客户的整个索赔流程——减少摩擦，减少公司成本，减少操作流程，减少错误。整个过程花费的时间更少，对客户和保险公司员工来说都是一个无缝的体验。

机器人所做的是：它以对话的形式逐步引导客户完成整个索赔流程。

机器人需要处理索赔所需的所有信息，可以通过欺诈检测方法运行应用程序，查找异常和不兼容的数据。接着转到调整模型，在那里它为支付提供一系列的值。一旦设置了所有数据，就可以将人为干预用于审计目的。此时，机器人可以基于训练好的支出预测模型，计算并提出支出金额。

该应用程序是一个三合一的机器学习解决方案，具有缓解行业高痛点的潜力。

6、合同分析器

合同分析是金融公司内部的一项重复劳动，经理和顾问可以将此任务委派给机器学习模型。

光学字符识别（OCR）可用于数字化硬拷贝文档。然后，具有分层业务逻辑的NLP模型可以高速解释、记录和纠正合同。

业务逻辑是一种类似于在Microsoft Excel上可以找到的条件格式化。可以将公式添加到模型中，模型可以针对现有合同进行训练，并学习如何处理此类内容。在这种情况下，由于合同的重复性，模型结果的准确性非常高。

这些解决方案支持与合同相关的分析，而基于区块链的智能合约正在被更广泛地采用，这是对合同管理的范式转换升级。

7、流失预测

流失率（或流失率）是所有行业和企业的关键绩效指标。公司需要留住客户，为了留住客户，预测即将到来的流失对于采取预防措施非常有帮助。

AI可以通过提供客户的优先级列表，来告知任务中的管理人员，这些客户显示出流失的迹象。然后，经理可以做出对策：提供更高级别的服务或改进服务。

在这种情况下，该模型是基于客户行为数据。行为数据可以是下载次数、访问频率、退订动作以及其他流失行为指标。通过处理消费者数据，银行可以通过采用其产品和定价来更好地为他们服务。所用的模型是一个分类模型，它根据已经流失的客户和即将流失的客户的历史数据进行训练。

8、算法交易

大多数算法交易应用都发生在投资银行或对冲基金的闭门造车之后。高频次交易、快速分析数据并做出决策。机器学习算法擅长分析数据，无论其大小和密度如何。

唯一的先决条件是拥有足够的数据来训练模型，这就是交易的丰富程度（市场数据：当前和历史）。该算法检测人类通常难以发现的模式，它比人类交易者反应更快，并且可以基于从数据中得到的洞察力自动执行交易。

这样的模型可以被市场制定者用来寻找基于快速价格移动的短期交易。这样的操作是时间敏感的，并且该模型提供了所需的速度。

9、增强的研究工具

在投资理财中，大部分时间花在研究上。新的机器学习模型围绕给定的贸易思想提供可用的数据。

情绪分析可用于对公司和经理的尽职调查。它允许分析师一目了然地查看大量文本数据（如新闻或财务评论）的基调/情绪，它还可以提供有关经理如何反映其公司业绩的见解。

卫星图像识别可以让研究人员深入了解许多实时数据点。根据这些数据，模型和分析师可以获得业务见解，例如上述零售商的特定商店的购物频率、货运流程、路线等。先进的NLP技术可以帮助研究人员快速分析公司的财务报告，拉出公司最感兴趣的关键话题。

10、估值模型

估值模型通常是投资和银行业务的应用程序。该模型可以根据资产和历史示例的数据快速计算资产的估值，这些数据是经理用来评估资产的内容，但是该模型通过使用历史数据来学习分配给每个数据点的权重。

该模型也可用于房地产，其中算法可以在先前的销售交易中训练。对于金融公司，它可以使用财务分析数据、市场倍数、经济指标、增长预测，所有这些都可以预测公司/资产的价值。这些模型被投资银行团队用作内部工具。