金融市场的英雄

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.

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
金融市场使用案例

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.
  • datarrobot通过提供价值和立即返回显著的ROI来证明它的地位.
    博蒙特万斯
    博蒙特万斯

    TD Ameritrade的企业分析主管

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