Gartner inc .)宣布了获奖者的2019 Gartner关注创新金融服务在美洲奖。该奖项旨在表彰创新使用数字技术驱动功能,产品或服务强调“一流”金融行业倡议发起了在过去12个月,提供了解数字的发展创新。
决赛中展示了他们的案例研究Gartner它研讨会/ Xpo通过周四,这是发生在这里,游客被选为美洲地区2019年Gartner关注创新奖项得主与会者的事件。巴西布拉德斯科银行有限公司和美国银行(Bank of America)也被任命为赢家。
区域冠军:
旅行者- - - - - -旅客开始寻找一种新的方式来加快与检测相关的过程总损失从森林大火,一个越来越普遍的问题在美国西部。公司帮助形成一个保险公司组成的财团来创建地理空间情报中心(GIC),一个实体致力于收集高分辨率航空影像的属性在美国利用影像从先前的加州野火,旅行者了财产边界数据隔离家里位置的图片。然后众包总损失的标签40000张图片提供的数据深度学习模型。最后,团队利用卷积神经网络来分析成千上万的图像受损,未损坏的房屋立即评估哪些属性是总损失。通过提供损失评估早,游客能够为家庭提供还款损失在短短几周内,让客户更快地开始恢复和重建它们的属性。
额外的奖获得者:
巴西布拉德斯科银行S.A.) - - -一波新的监管金融数据的开放导致了开放银行业的崛起。作为自己的开放银行计划,巴西布拉德斯科银行S.A.发达梅门户,从其开放创新项目与公司合作。梅门户小企业家们提供免费的资源和咨询,帮助在开放、开发、维护和新公司的增长阶段。解决方案导致显著增加客户忠诚度,为银行新业务的机会,展示了梅开口的81%的增长和超过150万页面浏览量的门户。
美国银行(Bank of America) -全世界的银行家们传统上依赖于坊间研究确定投资者可能参与首次公开发行(IPO)基于投资者关系,回忆之前的交易参与和知识的景观。美国银行(Bank of America)开发了预测智能分析机器(普里阿摩斯)帮助最大化需求预测股票资本市场交易的投资者最有可能参与交易。普里阿摩斯为银行家提供投资者建议基于统计数据分析包括50000多个历史订单和数以百计的其他数据点,装备银行家与有意义的科学分析他们可以纳入其战略最好的为客户服务。自推出以来,普里阿摩斯准确预测前30名参与者在处理准确率超过70%。
决赛:
安盛XL -面对有限的IT预算和人员资源,许多中小型企业(smb)仍缺乏网络安全的关键领域的知识。安盛XL识别一个机会合作,为中小企业提供战略价值片实验室创建随需应变,现收现付制网络保险产品。基于云计算的网络保险包括覆盖数据保护和隐私风险,第三方赔偿和自身的减排成本。覆盖率还提供了保护网络敲诈勒索威胁和其他breach-related负债,包括监管处罚。这个解决方案大大加快网络保险采购时间,导致减少98%的采购时间和工作时间减少93%。
Bancolombia -Bancolombia已经致力于发展和实现一个数字劳动力人类,机器人和认知功能相结合来提高工作条件和客户体验。使用机器人过程自动化(战)和机器人自动化桌面(RDA)的解决方案,超过10000人的银行增加过程的各个分支。管理这个数字劳动力,称为NAZAR Bancolombia开发了一个工具,监控实现自动化解决方案的执行。NAZAR自动执行监视任务,显示相关警报基于交通灯系统检测流程执行过程中异常。纳扎尔战/ RDA的解决方案的实现监控导致超过64000小时保存,销售额增加了20%和58.8%的改善客户服务时间。
美国银行(Bank of America) -美国银行(Bank of America)确定需要一个数码解决方案帮助客户理解,管理和改善他们的财务状况。作为回应,银行开发了艾丽卡-一个人工智能(AI)简况,可用虚拟金融助理通过美国银行(bank of America)移动应用24/7。艾丽卡采用人工智能的最新技术,预测分析和自然语言处理大规模个性化。美国银行综合400000多独特的方式问艾丽卡的金融问题,以确保解决方案提供最有用的信息。完成客户端启动以来,艾丽卡已经帮助超过760万用户完成超过5500万个请求。
联信银行-联信银行利用虚拟现实(VR)技术作为一种学习工具,以改善其员工培训的过程。银行托管一个完全沉浸式虚拟现实训练经验,提供一个开放的邀请员工主要校园的位置。那些参加了戴着虚拟现实耳机和提出了一个模拟主动射击训练的场景中,使用手动控制器运行、隐藏和战斗在三个不同的场景。VR系统的CPU在大屏幕显示器,所以房间里的其他人可以看到参与者。结果,在岗位调查中,88%的参与者认为沉浸式训练通过虚拟现实将是一个有价值的银行的训练之外,83%的参与者说他们发现虚拟现实训练更有效的比传统的课堂培训。
自由互助保险,自由互助保险建立了一个系统被称为量子平台,这使得保险产品的快速创建和部署不干预,推动跨司法管辖区,业务线和阶段的价值链。主题专家(sme)数字领先的方式配置自己的产品平台,这充分集成支持等功能承销、引用、建议生成和文档生成。配置是由中小企业直接进行,连续实现和质量保证阶段可以被消除。方法通过量子的变化改善了上市时间两到六倍,同时减少成本引入新产品类型和几乎消除边际实现新国家的成本。
摩根士丹利(Morgan Stanley) -随着算法交易,市场快速反应股票分析师建议,目标价变化和收益修正。然而,作为计算机处理语言是更加困难比数据,大部分量化交易策略忽略文本在卖方研究。摩根士丹利(Morgan Stanley)深度学习和自然语言处理技术用于研究文本的研究报告和制定交易策略基于机器阅读分析师情绪。41758年公司研究报告生成六年,摩根士丹利(Morgan Stanley)的模型产生一个分数反映如何自信的人工智能是分析师是看涨还是看跌股市。分数然后覆盖修正目标价来捕获关键影响事件和提供了进入市场的机会。这种技术被证明能显著提高回报为摩根士丹利的客户9.6%。
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