全球最佳AI企业Top100中,有哪五家金融科技公司值得关注

位置:主页 > 作文潮流 >全球最佳AI企业Top100中,有哪五家金融科技公司值得关注 > 时间:2020-06-18 浏览:198次 点赞:629条
全球最佳AI企业Top100中,有哪五家金融科技公司值得关注

最近知名市场研究机构 CB Insights 公布了一份「AI 100」名单,其中列出了 100 家在人工智慧技术应用方面有突出表现的企业,囊括了物联网、医疗健康、汽车驾驶、金融科技和网路安全等诸多领域。本文将关注金融科技,介绍这领域入选公司的概况。

1. Cape Analytics:基于图像识别的房产评估
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Cape Analytics 是一家位于加州的人工智慧创业公司,其最初目标是根据一些地理空间图像数据,为房屋估价,而且让保险公司进行準确且快速的报价。

目前 Cape Analytics 已经开发了一套具有专利技术的云端服务平台,他们从合作伙伴那里取得大量的地理空间数据,然后将图像数据置入分析平台,通过电脑视觉和深度学习算法的分析,即时输出用户感兴趣的诸多结构化特徵数据。数据包括房屋的可使用面积、屋顶状况、建材类型,或者天窗和太阳能板的布局等等。

CB Insights 评价称,Cape Analytics 为资产评估产业提供了一种全新的分析方法,该方法通过简单的电脑视觉分析,就能得到在之前只能通过大量人力和时间才能得到的高精确度和细节资讯。

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2. Kensho Technologies:金融大数据分析工具
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Kensho 的命名来自日本禅宗文化中「Kensho」一词,「Ken」意为看,「sho」意为本质、本性,连在一起就是指透过现象看本质的意思。

正如名字一样,Kensho 的主要产品是一款透过大规模并行统计计算、自然语言识别和搜索、非结构化的数据分析、图表化的界面显示技术为金融界的专业人士提供功能强大的即时数据分析系统——Warren。Warren 能够即时回答各种複杂的金融市场问题,包括股票走向和种类繁多的金融指数等,然后以图表的方式直观呈现,被誉为金融领域的智慧语音助手。

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3. Numerai:基于大数据科学家和机器学习的对冲基金
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Numerai 是一家基于数据科学研究者的对冲基金金融技术公司。他们使用人工智慧的方式比较特别:通过将金融大数据转换为加密的机器学习问题,为遍及全球的数据科学家们提供参与金融事务的机会,同时利用这些数据科学家的机器学习分析结果,为对冲基金的投资者制定关键性的长/短期全球股权策略。

2015 年 12 月,Numerai 创建了世界上第一个用于股票市场预测的加密型数据分析比赛:Numerai 对冲基金机器学习竞赛。通过这一比赛,那些来自全球最优秀的数据科学家的最高效和精准的机器学习模型得以整合,最终合成为一种综合性的人工智慧技术,被用于控制 Numerai 的对冲基金资本。获胜者将得到大笔的比特币奖励。

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4. AlphaSense:帮你检索别人搜不到的金融资讯
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AlphaSense 成立于 2008 年,位于美国旧金山,是一个基于金融大数据的智慧搜索引擎。

AlphaSense 的目标用户是金融界的专业人士,面对当前的海量资讯,这些专业人士常常无法快速找到有助于他们日常决策的有效资讯。AlphaSense 不但可以提供相关专业文件的快速访问,还对这些文件加入了基于金融术语的智慧语义搜索功能,更关键的是,这些搜索不单局限于字面,还可以针对文本想表达的深层含义进行智慧识别。

据了解,AlphaSense 目前已经获取了数百万份金融产业的相关文件,其中包括公司的内部通知、业绩表单、演示文稿、新闻稿和华尔街的研究报告。AlphaSense 可以对这些文件进行智慧化的语义分析,并即时地根据用户需求输出检索结果,并总结文件中所有的相关片段。AlphaSense 引擎的关键优势在于:它为用户提供了其他引擎很容易错过的资讯片段,并帮助用户利用这些资讯做出成功的商业决策。

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5. Kasisto:金融圈的 Siri
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Kasisto 是一家从做苹果 Siri 的 SRI 研究中心拆分出来的 AI 新创企业,总部位于美国加州的 Menlo Park。

2013 年从 SRI 分出之后,Kasisto 陆续推出了针对 Facebook Messenger、Slack 等等的个人银行助理机器人,并于 2016 年正式推出了针对个人理财和银产业务的会话式 AI 平台 KAI。

KAI 不单能理解人类的语音/文本,还能根据上下文语境持续关注用户的真正意图。然后根据后台数百万的银行交易记录,智慧地帮助用户解决日常支付、转帐和理财中遇到的各种财务问题,同时也能为银行方面的日常事务和服务管理提供支援。

KAI 平台并非面向普通的终端消费者,而是面向各金融机构的企业用户。各公司都能够通过 KAI 的智慧语义理解技术开发自有的高度专业化的语音/文本助手。在 2016 年,包括加拿大皇家银行、新加坡开发银行以及印度 Digibank 在内的多家金融机构均引入了 KAI 平台支援。

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与其他产业相比,金融产业最明显的优势,或者说挑战就在于其明显的数据化运作,即金融领域天然存在大量的数位形式的交易记录和种类繁多的指数参考,这些都和大数据与人工智慧技术存在着非常紧密的联繫。