UBS Piloti Macchina di Apprendimento nel Back Office


L’intelligenza artificiale è di trovare una nuova casa tutta UBS ben oltre lo sviluppo di strategie di trading quantitative.

“La sua applicabilità dipende dalla modalità di utilizzo, obiettivo finale, e il problema che si vuole affrontare”, Beatriz Martín Jiménez, banca di investimento COO e regno UNITO, CEO di UBS, ha detto Mercati dei Media. “UBS, abbiamo ampiamente uso AI attraverso l’intero ciclo di funzionamento.”

Progressi nelle tecnologie, come la macchina di apprendimento, hanno reso possibile che la banca immaginiate servizi e il processo di consegna in modo olistico, ha aggiunto. “In passato, abbiamo focalizzato sulla soluzione dei problemi distinti per una soluzione immediata. Guardando il più ampio e permanente soluzioni possono essere più difficile, sarà per il successo a lungo termine.”

UBS ha lavorato su prove di concetto e piloti all’interno di operazioni di processo dati non strutturati.

Oltre approssimativo scorso anno, la banca ha lavorato con un anonimo venditore per sviluppare il pilota del codice che l’azienda classificare di circa un milione di e-mail che le operazioni di dipartimento riceve ogni giorno su una stima di circa 5.000 cassette postali.

Il pilota ha l’obiettivo di identificare le e-mail che probabilmente richiederà un escalation di risposta dal team di operazioni, come ad esempio i potenziali commercio rompe prima che accadano, basato sul fraseggio e il vocabolario utilizzato da una e-mail dell’autore.

UBS è lavorare con un fornitore esterno, è UBS dipendenti che identificare i modelli e decidere come procedere.

La banca è felice con il pilota di prestazioni e si aspetta che il pilota piccolo team che probabilmente andranno a completare il progetto nei prossimi mesi, ha aggiunto.

Una ragione per il suo team ha deciso di implementare questa proof-of-concept e pilota a causa di Operazioni di Finanziamento tramite Titoli Regolamento di prossima scadenza, che se la squadra con un hard scadenza.

Il pilota, inoltre, a condizione che la banca con esperienza con la lettura, la classificazione e le priorità di dati non strutturati che si può applicare ad altre funzioni all’interno della middle – office e di back office, quali il dipartimento legale.

Uno scenario che potrebbe avere la macchina di apprendimento confrontare un term sheet con un client di ultima e-mail o chiamare e dare alla banca la capacità di controllare i termini contro i parametri di rischio della banca, che l’ufficio legale può condurre le necessarie triage, secondo Martín Jiménez.

L’attuazione di tali nuovi processi in eventuale produzione non è un tentativo di riduzione dell’organico, ma per reindirizzare dipendente sforzi verso le più importanti attività e a ridurre i loro manuali e ripetitive, ha aggiunto. “È circa il raggiungimento di più e meglio con la stessa forza lavoro, coinvolgendo il nostro staff in cui le loro capacità e l’esperienza è molto più d’impatto.”

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