На прошлой неделе RE • WORK AI in Finance Summit собрал 50 спикеров и привлек 250 технологов в Westin New York на Таймс-сквер, чтобы изучить пересечение между AI и Fintech. Двухдневное мероприятие состояло из различных сессий, на которых ведущие новаторы из академических кругов и финансового сектора обсуждали свои открытия, достижения и идеи в области инструментов и методов машинного обучения для финансов.

Обсуждаемые темы включали обнаружение мошенничества, безопасность искусственного интеллекта в FinTech, доступные передовые технологии искусственного интеллекта, внедрение искусственного интеллекта в финансовых услугах, а также финансовое прогнозирование и регулирование.

Комната была забита для выступления Мануэлы Велозу. Велосо, заведующая отделом машинного обучения в Университете Карнеги-Меллона и недавно назначенная руководителем отдела исследований ИИ в J.P. Morgan, поделилась своим опытом работы с ИИ и автономными агентами, а также рассказала, как J.P. Morgan разрабатывает ИИ в финансовом секторе. «J.P. Морган - фантастическая среда для исследователя и разработчика, и мне интересно видеть, как ИИ может иметь здесь значение. Но главная проблема, как всегда, - это данные. Как мы наиболее эффективно обрабатываем данные и используем их? "

Велозу сказал, что данные и криптография являются центральным направлением исследований Дж. П. Моргана в области искусственного интеллекта. Однако она отметила, что данные, относящиеся к финансовым услугам, часто непоследовательно определены, разрознены и зашумлены. Что касается озабоченности клиентов по поводу защиты данных, Велозу сказал, что регулирование данных также необходимо взвесить.

Велозу напомнил аудитории, что с мощными технологиями, такими как обучение с подкреплением, нужно обращаться осторожно: «то, что делает их мощными, делает их опасными при применении в реальном мире». Что касается безопасности, она сказала, что исследователи столкнулись с проблемами неопределенности как в области искусственного интеллекта, так и в финансовых услугах, и что эта неопределенность позволяет исследователям учиться на шаблонах и предлагать решения. Она сказала, что исследователи должны тщательно учитывать проблемы неопределенности при прогнозировании направления рынка и оценивать кредитное качество.

Велозу отметил, что в ее офисе CMU есть симпатичный и популярный администратор-робот, и предположил, что ИИ может обеспечить автоматическое взаимодействие человека и машины с финансовыми услугами через центры обработки вызовов и обработку сделок. Велозу также напомнил аудитории, что динамичные рынки - это сложная среда, в которой есть как совместные, так и враждебные игроки.

Synced отметила, что ряд ключевых слов неоднократно появлялся в различных сеансах:

Улучшение обслуживания клиентов

  • Руководитель отдела автоматизации процессов и робототехники Credit Suisse Удай Сингх сказал, что его компания широко внедрила ИИ и машинное обучение для автоматизации своей ИТ-инфраструктуры. Он сказал, что организационная структура, включая центр внедрения ИИ, моделирование данных и управление инструментами ИИ, улучшила качество обслуживания клиентов.
  • Амбика Сукла из Morgan Stanley предположила, что ИИ предлагает компаниям множество возможностей для улучшения обслуживания клиентов, но предупредила, что «нам нужно полностью понимать, как работают модели, и крайне важно, чтобы мы продолжали вовлекать людей в цикл».
  • На сессии «Искусственный интеллект на предприятии» Юаньюань Лю из AIG рассказал о встречах своей компании с ИИ. Он сказал, что AIG осознала, что искусственный интеллект может ускорить процесс андеррайтинга, и его презентация Девять убийственных приложений цифровых технологий в общем страховании была сосредоточена на важности повышения качества обслуживания клиентов.

ДАННЫЕ ДАННЫЕ ДАННЫЕ

  • Профессор-исследователь финансового машинного обучения Нью-Йоркского университета Игорь Гальперин рассказал о проблеме нехватки данных. поставил вопрос: как научные круги могут проводить передовые исследования, если требуемые данные недоступны?
  • В то время как некоторые интересовались, где брать данные, других больше беспокоило то, как их обрабатывать. Ивонн Ли из регулятора Уолл-стрит FINRA (Управление по регулированию финансовой индустрии) заявила, что FINRA использует NLP для майнинга текстовых полей во многих нормативных формах, которые они получают каждый день.
  • Лаура Маккирнан Бойлан из Haven Life сказала, что комбинация древовидных и детерминированных наборов данных оказалась лучшим решением в рамках алгоритмических процессов андеррайтинга для страхования жизни в ее компании.
  • Эндрю Кларк из Capital One объяснил, что, поскольку данные распределены во многих разных местах, важно наладить тесное сотрудничество между различными отделами. Он представил Capital One «среду исследования данных для обучения без учителя» как способ решения этой проблемы.
  • Ученый Всемирного банка Антон Прокопьев рассказал о применении ИИ в международной торговле, в частности об использовании машинного обучения для определения нетарифных мер. Он порекомендовал сделать один из выводов своего выступления: «Инженеры должны собирать надлежащие данные о тренировках с нуля».
  • Исследователь MIT-IBM Watson AI Lab Марк Вебер представил исследовательский проект FastGCN, целью которого является разработка новых методов глубокого обучения на огромных наборах данных с динамическими графами.

Алгоритмы

  • Турецкий стартап FinBrain Technologies представил свою модель глубокого обучения «Один алгоритм для прогнозирования всех», которая предсказывает, как финансовые активы будут двигаться в будущем.
  • I Know First в Израиле - еще один стартап, в полной мере использующий алгоритмы. Генеральный директор компании Ярон Голгер сказал аудитории: «Историческая корреляция между прошлыми прогнозами алгоритмов и движением рынка начисления для каждого актива является ключом к выявлению и сосредоточению внимания на наиболее предсказуемых рынках и ценных бумагах, повышая общую производительность».

RE • WORK AI в финансах Нью-Йорк привлек значительное количество молодых людей, желающих быть в курсе событий AI в Fintech. Студент Вустерского политехнического института Мукунд Хандельвал сказал Synced: «Как аспирант по науке о данных, было удивительно узнать о достижениях в области ИИ и его применении в финансах».

Журналист: Фаню Цай | Редактор: Майкл Саразен

Подпишитесь на нас в Twitter @Synced_Global, чтобы узнавать больше об искусственном интеллекте!

Подпишитесь на Synced Global AI Weekly, чтобы получать информативные технические новости, обзоры и анализ! Нажмите здесь!