结论:人工智能和机器学习将提高支付、贷款和保险服务的准确性和个性化，蓝冠测速网络用于移动设备通信，因为射频是一种有限的共享资源，并且蓝冠官网体系结构已被设计为在广泛的地理区域内和许多设备之间共享此资源。同时帮助发现新的借款人池，从而在2020年改善金融技术。
热情。人工智能在2020年对信贷和借贷领域的人工智能的预测，反映了我在整个金融科技领域看到的逐步改善，尤其是在科技领域。金融科技初创公司、企业软件提供商和支持它们的投资者认为，基于云的支付、贷款和保险应用程序是推动未来增长的必备工具。贝恩资本(Bain Capital Ventures)的马特•哈里斯(Matt Harris)在《金融科技:第四平台——第二部分》(Fintech: The fourth platform - Part Two)中写道，与互联网和公共云基础设施以及移动应用程序相结合，金融科技正在发展成为第四个平台，为任何需要订阅它们的企业提供嵌入式金融服务。根据贝恩的估计，嵌入式金融科技有潜力创造3.6万亿美元的市场价值，超过云计算和移动平台创造的3万亿美元价值。埃森哲(Accenture)最近对高管团队的采用情况和计划进行的调查发现，84%的高管认为，如果不扩大人工智能的规模，他们将无法实现增长目标，75%的高管认为，如果不这样做，他们将面临5年后破产的风险。改善支付、贷款和保险的需要，以及客户对如何使用金融服务的反复无常的偏好，是人工智能和机器学习(ML)目前正在解决的挑战。
2020年人工智能和机器学习将如何改善金融科技
金融科技公司的传统科技产品不是为了预测实时市场指标和数据并迅速采取行动而设计的;它们针对事务速度和规模进行了优化。我们需要的是一个新的技术栈，它可以灵活应变，实时适应不断变化的市场和客户需求。人工智能和机器学习被证明是非常有效的解释和建议的行动，基于实时数据流。它们还在改善客户体验和降低风险，蓝冠代理人工智能通常专注于使软件更智能，允许机器做出独立决策，并模仿人类学习和改善的方式。这两个额外因素促使贷款机构用成熟的新技术升级传统的技术组合。
以下是关于2020年人工智能将如何改善金融科技的10个预测，谢谢你，Zest。ai为你的洞察力和分享你的团队在这些方面的专业知识:
Zest预计，贷款机构将增加ML的使用，以发展成无文件/薄文件的细分市场，特别是几乎没有信用历史的新兴一代。传统的技术堆栈使得寻找和增加新的借方池变得困难。总部位于犹他州的auto lenderPrestige Financial Services选择依赖人工智能解决方案。The selected Zest AI的目标是找到并培养19-35岁年龄段的借款人。使用基于人工智能的贷款审批流程，Prestige公司能够将贷款批准率提高25%，将20岁以下人群的贷款批准率提高3倍。
随着越来越多的人意识到Z一代(23 - 36岁)是买房的最大动力，抵押贷款机构在寻找合格的首次购房者时，将越来越多地采用人工智能。到2020年，对首次购房者及其动机的长期假设将会改变。最近在HousingWire上有这样一个故事，“这一代人是最愿意不惜一切代价买房子的一代，”Z一代，或者那些出生于1996年到2010年之间的人，是最有可能搬到别处购买新房子的一代。最近的一项TransUnion市场分析发现，70%的Z一代潜在购房者愿意搬到别处购买他们的第一套房子，这是所有活跃的一代的先行者。65%的x一代(1965年至1980年出生的人)是第二最有可能搬家的。AI和ML可以帮助贷款机构更精确地瞄准潜在的Z一代首次购房者，衡量他们的营销活动对吸引新借款人的影响。TransUnion市场分析发现，58%的受访者由于预期的高额首付或月供而推迟购房。51%的人表示，需要获得10%到20%的首付阻止了他们。TransUnion高级副总裁兼抵押贷款业务负责人乔•梅尔曼表示:“许多潜在的首次购房者似乎没有意识到可供他们选择的各种融资方式。TransUnion市场分析发现，许多潜在的首次购房者从未听说过房利美(Fannie Mae)、房地美(Freddie Mac)或联邦住房管理局(Federal Housing Administration)提供的低首付方案。
热情预测银行和其他金融机构将加强对AI飞行员和他们的业务情况下生产级部署的识别操作费用(OPEX)储蓄毫升。一些反复出现的成本参与开发,验证和部署信用风险模型可以降低或减少切换到机器学习,热情。贷方可以通过使用现代ML工具来评估哪个数据源对模型的预测能力最强，从而最大限度地利用数据获取支出。贷款机构也将转向ML，以简化其IT和风险操作，方法是合并成更少的模型，这些模型可以完成以前为每个客户细分市场建立的多个单独线性模型的工作。
由于ML，法规遵循成本的增长将会下降得更快。那些在生产中使用AI/ML算法的金融机构可以记录一个模型的每一个变更，并且可以在几分钟内生成所有需要的模型风险治理文档，而不是一个法规遵循团队花几周时间手工完成。自动化工具还通过动态地构建不那么歧视性的模型，而不是采用时间密集型的drop-one-variable-and-test方法，缩短了公平贷款测试的时间。时间就是金钱，尤其是在借贷方面。
AI和ML将在集合中获得临界质量，提供关于哪种方法对给定客户最有效的见解。Zest为一些金融服务公司建立了集合模型，发现它们非常有效。集合逻辑(collection logic)非常适合机器学习，它可以预测账单过期时哪些客户需要等待。Zest发现，例如，在一家银行，ML模型可以准确地瞄准那些最有可能在逾期60天内根据贷款价值支付一定最低付款额的借款人。在三个月的时间里，Zest从传统的信贷机构和银行的自营收款指标中建立了两个模型来预测借款人的还款倾向。从这些数据中可以看出，借款人的行为仅占银行收集拖欠款项能力的一半多一点，但银行的运营发挥了重要作用。
如果市场低迷，ML将会受到指责(即使它在市场低迷时确实有所帮助)。科学应用公司的首席执行官Pankaj Kulshreshtha最初是在今年早些时候举行的货币20/20会议上提出这一观点的。只有在经济景气时建立的模型，在经济不景气时才会发现它们之间的相关性。观察人工智能和ML应用的最佳实践的银行，将确保对它们的模型进行压力测试，或许会加入合成数据，以增加异质性。更好的ML监控也很重要。Zest AI负责信用风险分析的执行副总裁塞斯•西尔弗斯坦(Seth Silverstein)表示:“ML模型和算法监控器可以更好地观察周围情况，发现越来越多的外来异常申请者，这些人预示着未来形势将更加不稳定。”有效的ML监测工具应该擅长于发现异常值申请者和特征漂移，确保更准确的模型结果。
随着支付、贷款和保险公司竞相在嵌入式金融服务领域占据增长地位，2020年将是合作与竞争的突破之年。贝恩资本(Bain Capital Ventures)的马特?这为现有贷款机构、初创企业、数据聚合机构和CRAs之间的人工智能相关联盟和伙伴关系创造了理想的局面。在Harris看来，栈的各个层都围绕着连接性、智能和普遍性。根据Crunchbase的数据，仅在2019年，就有51起金融科技收购。今年1月，Plaid以大约2亿美元的价格收购Quovo, Fiserv收购First Data，反映出金融科技公司已经在创建自己独特的技术堆栈。
Zest预测，Fintechs更愿意寻找人工智能和ML建模专家，而不是自己建立专家和团队，这样成本更高，时间也更长。嵌入式金融技术未来的采用率取决于当前的开发工作在最小化初始偏差和向客户提供模型如何以及为什么提供特定结果方面的更大可视性方面的有效性。我们必须希望这些公司拥有、构建或购买工具，以确保它们的模型是包容的，没有附带的偏见，并使用透明的AI客户可以信任的工具。我们将可解释的人工智能视为技术堆栈中的一个基本功能或服务，”Zest的Silverstein说。
金融科技公司将依靠人工智能和ML来帮助缩小它们之间的人才差距，同时提高它们的人才管理战略的有效性。为开发、工程、营销、销售和高级管理职位寻找、招聘和雇佣最优秀的候选人，是2020年越来越多的金融科技公司将采用人工智能和ML技术的领域。到2020年，金融科技公司的ceo和首席执行官们将开始为自己和团队提升技能，以提高人工智能的流畅性和技能掌握程度。哈里斯互动公司(Harris Interactive)最近与8倍的《人才情报与管理报告2019-2020》(Talent Intelligence And Management Report 2019-2020)合作完成的一项调查显示，73%的美国首席执行官和首席信息官计划在未来三年内使用更多人工智能来改善人才管理。
信用合作社将在2020年采用曼梯公司，使日常工作自动化，并解放人力保险商，专注于提供更个性化的服务，包括改善查询解决和纠纷及欺诈管理。信用合作社是建立在以年金为基础的商业模式上的，会员越久，盈利能力越高。信用合作社将利用曼梯公司，在不增加风险的情况下提高贷款批准，并使更多的贷款批准过程自动化。根据房利美(Fannie Mae)对抵押贷款机构的调查，到2020年底，71%的信用合作社计划调查、测试或全面实施AI/ML解决方案，而2018年这一比例仅为40%。AI和ML也将被跨信用合作社采用，以改善查询解决、纠纷和欺诈管理，蓝冠官网借助当今功能强大的边缘处理器，为新的扩展现实（XR）眼镜和头戴式耳机提供支持，蓝冠代理人员能够构建前所未有的新型体验。同时改善多渠道客户体验。到2020年，利用人工智能和ML为客户提供实时的、相关的响应，以加速查询和解决争议，将成为普遍现象。
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