澳大利亚最大的银行之一联合了他们的人工智能工作

丹尼尔Faggella.
《阿凡达》

Daniel Faggella是Emerj的研究主管。他受到联合国、世界银行、国际刑警组织和领先企业的呼吁,是一位全球广受欢迎的专家,研究人工智能对企业和政府领导人的竞争战略影响。

统一人工智能计划并关注其影响

以下是Emerj人工智能机遇景观研究的案例研究。为了更多地了解我们如何帮助公司开发成功的人工智能战略,并识别最高roi的应用程序,观看我们的人工智能机会景观研究的两分钟视频总结

问题

该银行有许多分散的AI项目,但挣扎着:

  • 许多人工智能的努力正在被复制
  • 没有强大的ai基础
  • 关于首先投资什么,没有条理清晰的计划

客户意识到他们正在浪费资金和时间在项目上,而不会在一些可能真正部署或提供价值的关键项目中正确投资。

通过继续允许不同部门尝试自己采用人工智能,公司对人工智能所需要的数据基础设施和团队动态的根本变化准备不足,也无法将他们的概念验证想法投入生产。

客观的

为了制定一致的计划组织公司范围的AI努力,银行希望强烈了解其他顶级银行投资的地方,并且可以实现近期投资回报率的地方。

Emerj方法

提供关于供应商和银行企业AI景观的评分和排序数据和分析,重点关注美国七大银行。Emerj将银行AI应用简化为业务功能类别(例如:客户服务、欺诈、网络安全)、人工智能能力(对话接口、预测和预测等),并通过Emerj专有的人工智能记分卡对单个应用和应用类别进行评分,包括易于部署,ROI的证据,采用水平,等等。

在三个关键领域为公司提供建议:

  • 首先,确定银行业短期和长期投资回报率最高的领域
  • 第二,将已知的ROI区域与客户当前的数据资产和关键战略计划进行比较,以找到重叠的区域
  • 第三,我们按照新的优先顺序对当前和近期的AI项目进行了排序,考虑了近期价值、长期价值以及公司资源和优先级

通过在银行机会景观服务中持续访问Emerj的AI,该公司仍然迅速迅速获得最新的市场发展,现在统一其促进其最大承诺领域的AI战略。

结果

世行能够快速、一致、有数据支持的决策,决定哪些人工智能项目应该优先考虑,哪些应该取消,重点放在数据基础设施和能力建设上。银行使用Emerj的人工智能在银行业机会景观作为一个框架来识别和评分人工智能项目和与之合作的供应商。

EMERJ的AI在银行机会景观提供了业务功能和应用类别的框架,以促进执行级谈话,以及全面和得分的供应商地图以获得清晰度。

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