金融市场

金融市场在其演变过程中处于一个独特的位置和时间. 他们正面临着历史上最大的挑战:市场的完全数字化, 技术驱动的中断, 费压缩, 降低客户转换成本, 举几个例子. 与此同时, 他们正在抓住一些最大的机遇, 其中很多都是由技术促成的:数据无处不在的融合, 高速加工, 以及包含企业AI的先进技术.

了解企业人工智能如何推动金融市场革命.

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金融市场中的人工智能

随着金融市场公司努力实现数字化和转型，以提高增长和运营效率, 他们正在积极创新和差异化, 因为他们竞争以获得更大的资产份额，并创造下一代客户体验. 从人工智能交易到人工智能欺诈检测，再到机器学习股市的好处——人工智能帮助公司重新想象他们的操作. 通过加速计划, 利用自己的数据, 并提供最基本的结果, 使用机器学习进行交易的公司不能只是竞争, 但赢.

超越客户的期望

识别客户流失风险
保留最高生命周期价值的客户
预测合适的产品供应(交叉销售/追加销售策略)
优化新的客户获取策略
加深客户关系
增加钱包份额

风险敞口

预测评级和前景的风险
识别可疑的反洗钱活动，减少误报
检测和防止帐户接管和电信欺诈
监控交易和通讯
检测和预防网络威胁

提高操作效率

了解渠道有效性
预测客户的盈利能力
资产配置模型
预测资金净流入
减少过程失败和错误纠正的中间和后台成本
优化交易执行和交易路径，实现交易成本优化

超越客户的期望
- 识别客户流失风险
- 保留最高生命周期价值的客户
- 预测合适的产品供应(交叉销售/追加销售策略)
- 优化新的客户获取策略
- 加深客户关系
- 增加钱包份额
风险敞口
- 预测评级和前景的风险
- 识别可疑的反洗钱活动，减少误报
- 检测和防止帐户接管和电信欺诈
- 监控交易和通讯
- 检测和预防网络威胁
提高操作效率
- 了解渠道有效性
- 预测客户的盈利能力
- 资产配置模型
- 预测资金净流入
- 减少过程失败和错误纠正的中间和后台成本
- 优化交易执行和交易路径，实现交易成本优化

AI在金融市场的应用案例

将人工智能应用于金融市场的机会非常大. 自动化机器学习有成千上万的应用，以帮助确保金融市场研究和投资公司能够更快更好地做出决定.

资产管理

优化你的投资组合是公司成功的关键. 通过部署正确的预测模型, 基金经理可以预测影响流动性的现金头寸变化. 随着这些模型的不断改进，你的投资组合的表现将成为一个具有竞争力的差异化因素.
营销和交叉销售

定制化的营销活动可以增加投资回报率和提高回应率. 机器学习模型识别出最有可能做出反应的客户, 连同最好的报价和最好的前景. 通过新客户获取和交叉销售和追加销售项目提供更高的成功率.
诈骗及金融罪行

通过识别可疑活动打击金融犯罪至关重要, 尤其是当犯罪分子的手段变得更加复杂. 它还使调查能够在损失公布之前进行. 使用机器学习, 你的公司可以从调查结果和已发生的损失中吸取教训，以准确地发现账户收购或电信欺诈等活动, 同时保持有效的贸易和通讯监督.
离职管理

客户希望他们的公司提供优质的客户服务. 与人工智能, 通过学习过去关闭或转移账户的客户实例，公司可以识别出具有高流失风险的客户. 先发制人的客户参与可以发现导致客户不满和流失的问题.
交易业务

交易员使用历史交易成本分析(TCA)和执行数据来构建模型，以优化报价路由和交易执行策略. 这些模型评估了众多潜在的算法交易方法的相对优点, 场馆, 和交易对手. 除了, 这些支持交易者的决策，并帮助最小化市场影响和成本, 同时演示并记录交易员遵守监管要求的情况.

DataRobot可以帮助:

业务线和职能主管

即使你的团队中没有深厚的数据科学人才, 你可以利用人工智能来挖掘你公司已有的数据. 未经正规数据科学培训的数据和业务分析师可以构建和部署复杂的AI模型，以驱动业务价值.
首席数据官

AI可以帮助您优化现有数据科学团队的生产力. 利用datarrobot的自动化模型风险管理和模型验证模板, 您可以将数据科学家从文档需求中解脱出来. DataRobot平台为您提供了简单的部署选项，通过找到适合您的组织的最佳模型，可以帮助您更快地将解决方案推向市场.
数据科学家

您可能有大量的分析请求. DataRobot可以帮助. 从头到尾采用低风险模型, DataRobot平台可以解放你的时间，专注于回报最大的项目. 使用AI一次性构建多个模型可以节省测试和比较每个模型的时间和精力，从而提高精度并提供更多的模型粒度.
首席信息官

大多数公司拥有大量数据，但没有足够的分析人员将这些数据转化为洞察力. 与DataRobot, 您可以将数据科学大众化，并观察业务的表现, 随着数据揭示的机会和改进，可以帮助您将在数据基础设施方面的投资货币化.
首席技术官

使用DataRobot的低风险模型部署选项, 比如代码生成, 部署到火花, 以及基于api的部署能力, 你可以更快地将基于人工智能的企业解决方案推向市场.