金融中的人工智能

第8章　使用API构建个人财富顾问机器人

在第7章中，我们分析了市场中卖方的行为。我们还学习了情绪分析，并学习了如何使用情绪分析来感知市场需求，从而对该主题有了深入的了解。另外我们学习了使用Neo4j图数据库进行关系网络构建与分析。我们使用Neo4j构建并存储了一个与证券交易相关的关系网络。

在本章中，我们将重点介绍个人银行业务，并了解管理客户数字数据的需求。然后，我们将学习开放银行项目，它是一个开放银行的开源平台。之后，我们将学习一个通过API包装人工智能模型的示例。接着，我们将学习文档布局分析。

我们将在本章中介绍以下主题。

● 管理客户的数字数据。

● 开放银行项目。

● 文档布局分析。

● 使用开放银行API预测现金流。

● 使用发票实体识别记录日常开支。

让我们开始吧！

8.1　管理客户的数字数据

在这个数字化的时代，银行需要满足客户想随时知道自己的资金流向的需求，并能够保证 7×24 小时地完成实时转账，这些已经成为客户的基本需求。消费者有权获得他们的数据，因为这些数据代表了他们的身份。不管是否可能，我们都应该整合我们自己的数据。现实地说，这点应该会在现在和未来几年内发生。最好将我们的数据（例如飞行常客里程）整合到一个地方。关键点在于，应该有两层数据体系结构：一层用于整合（包括存储）；另一层用于运行人工智能服务，这些服务将令客户能够通过智能设备（又称移动应用程序）来分析数据。

在不了解数据整合层发生了什么的情况下设计人工智能算法可能会很痛苦。

在这里，我们的数据源可以是身份数据、生物/心理测量数据、财务数据、可能影响任何静态数据的事件，以及代表我们与他人关系的社会数据等。事实上，这与企业对企业（Business-to-Business，B2B）环境非常相似。在B2B环境下，任何公司都可以通过其法律身份、股东/所有权结构、财务状况、事件以及商业关系来体现，如第7章所述。这也意味着我们在本章中所学的内容将有助于你理解前文的内容。 ...