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| 本文作者： 恒亮 | 2017-01-18 17:49 |
近期，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家在人工智能技术应用方面有突出表现的私营企业，囊括了物联网、医疗健康、汽车驾驶、金融科技和网络安全等诸多领域。
雷锋网此前已经介绍了榜单中关于物联网、汽车驾驶和医疗健康领域的公司，详细情况请见文末的相关阅读。本文将关注金融科技，介绍这一领域入选公司的概况。
Cape Analytics是一家位于加州的人工智能创业公司，其最初业务是根据一些地理空间图像数据来评估房屋的价值，从而让保险公司进行准确且快速的报价。
目前Cape Analytics已经开发了一套具有专利技术的云服务平台，他们从合作伙伴那里取得大量的地理空间数据（包括卫星图像和实景照片），然后将图像数据置入分析平台，通过计算机视觉和深度学习算法的分析，实时输出用户感兴趣的诸多结构化特征数据。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为资产评估行业提供了一种全新的分析方法，该方法通过简单的计算机视觉分析，就能得到此前只有通过大量人力和时间消耗才能得到的高精确度和细节信息。
Kensho的命名来自日本禅宗文化中“Kenshō”一词，“Ken”意为看，“shō”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的主要产品是一款利用大规模的并行统计计算、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实时数据分析系统——Warren。Warren能够实时回答各种复杂的金融市场问题，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能语音助手。
Numerai是一家基于数据科学研究者的对冲基金金融技术公司。他们应用人工智能的方式比较特别：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能技术，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。
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能搜索引擎。
AlphaSense的目标用户是金融界的专业人士，面对当前的海量信息，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信息。AlphaSense不但可以提供相关专业文档的快速访问，还对这些文档加入了基于金融术语的智能语义搜索功能，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能识别。
据悉，AlphaSense目前已经获取了数百万份金融行业的相关文件，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能化的语义分析，并实时地根据用户需求输出检索结果，并总结文档中所有的相关片段。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信息片段，并帮助用户利用这些信息做出成功的商业决策。
官网：https://www.alpha-sense.com/
Kasisto是一家从做苹果Siri的SRI研究中心拆分出来的AI初创企业，总部位于美国加利福尼亚州的门洛帕克。
2013年从SRI拆分之后，Kasisto陆续推出了针对Facebook Messenger、Slack以及运营商短信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行业务的会话式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，智能地帮助用户解决日常支付、转账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持。
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的智能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平台支持。雷锋网
与其他行业相比，金融行业最明显的优势，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字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能技术存在着千丝万缕的联系。但是，可以看到此次上榜的AI 100金融公司的数量相比于计算机视觉、网络安全和自动驾驶等行业来说没有特别明显的优势，甚至少于计算机视觉和智能机器人等更热门的领域。未来，我们期望随着人工智能技术在各行业的不断铺开和深入发展，看到更多的金融企业投入人工智能技术的大潮，为用户带来更便捷和智能化的生活。
来源：cbinsights，雷锋网编译
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