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雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論報(bào)道，知名研究機(jī)構(gòu)CB Insights本周發(fā)布了2018 AI 100的年度榜單，從全球上千家企業(yè)中選出最有發(fā)展前景的100家人工智能創(chuàng)業(yè)公司。
此次榜單通過數(shù)據(jù)和智能算法得出結(jié)論，涵蓋AI在網(wǎng)絡(luò)安全、物聯(lián)網(wǎng)、金融科技、醫(yī)療保障等26個(gè)行業(yè)的應(yīng)用，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)囊括融資情況、市場潛力、投資人、技術(shù)創(chuàng)新、團(tuán)隊(duì)實(shí)力等。
雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解到，本次榜單中有五家金融科技公司上榜，分別為Affirm，Cape Analytics，Numerai，Upstart和ZestFinance。根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，這五家企業(yè)加起來總?cè)谫Y額接近14億美元。
這家為新一代消費(fèi)者提供網(wǎng)購融資服務(wù)的金融公司，由PayPal創(chuàng)始人Max Levchin創(chuàng)辦，目前已完成E輪融資。Affirm的消費(fèi)模式不再拘泥于標(biāo)準(zhǔn)的基于信用額度的消費(fèi)，平臺(tái)會(huì)為符合標(biāo)準(zhǔn)的用戶墊付消費(fèi)金額，消費(fèi)者再以帶息月供的方式分期還款。CB Insights稱其有助于促進(jìn)消費(fèi)模式的轉(zhuǎn)變，擴(kuò)大市場規(guī)模，提升消費(fèi)者購物幸福感。
Levchin表示，他們將開發(fā)教育工具來幫助人們管理好財(cái)務(wù)狀況。
這家2014年成立于加州的公司致力于革新建成環(huán)境的規(guī)劃與使用信息發(fā)獲取渠道。Cape Analytics利用地理空間圖像、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)來自動(dòng)實(shí)時(shí)抓取業(yè)主的財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)，并通過應(yīng)用程序界面提供綜合性數(shù)據(jù)和分析方法的基礎(chǔ)。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，該公司所開發(fā)的平臺(tái)與Google Earth類似，包含家庭可使用面積、屋頂狀況等房產(chǎn)信息，保險(xiǎn)公司可借此提供快速準(zhǔn)確的報(bào)價(jià)。據(jù)悉Cape Analytics已獲得A輪融資。
該公司為投資者提供對(duì)沖基金的短期或長期股權(quán)策略，為數(shù)據(jù)科學(xué)家們將金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機(jī)器學(xué)習(xí)問題，目前已完成A輪融資。據(jù)Wired報(bào)道，其運(yùn)作機(jī)制是將加密數(shù)據(jù)開放給用戶，數(shù)據(jù)加密后并不會(huì)泄露企業(yè)機(jī)密，任何人都可以匿名參加到建模和分析中來。一旦數(shù)據(jù)模型預(yù)測市場成功，用戶將會(huì)獲得相應(yīng)的數(shù)字貨幣獎(jiǎng)勵(lì)。
這家借貸平臺(tái)創(chuàng)立于2012年，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)借款過程自動(dòng)化，公司已獲得D輪融資。在直接面向顧客提供接待服務(wù)的基礎(chǔ)上，還通過軟件服務(wù)向銀行、信用社及其他合作機(jī)構(gòu)提供技術(shù)。該平臺(tái)審核貸款申請(qǐng)時(shí)除了申請(qǐng)人的個(gè)人信用分FICO分?jǐn)?shù)以外，還會(huì)將其教育水平、工作經(jīng)歷等納入考量。
創(chuàng)始人Dave Girouard曾為谷歌高管，他表示，創(chuàng)立Upstart的初衷并不是為了線上借貸，而是想以天使投資人的方式投資那些有前途的年輕人。
2009年，谷歌公司前CIO Douglas Merrill在洛杉磯創(chuàng)建了這家?guī)椭趴钊嗽黾邮找妗p少風(fēng)險(xiǎn)、確保合規(guī)的信貸平臺(tái)。2017年該公司發(fā)布Zest自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（ZAML），通過分析大量非傳統(tǒng)信貸數(shù)據(jù)，增加信貸審批通過率，降低信貸決策的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是面向征信信息不足或者沒有征信記錄的借貸者。
蘇寧金融研究院介紹，ZestFinance采用了不少“弱”數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，比如在催收?qǐng)鼍跋?，平臺(tái)會(huì)將用戶的搬家次數(shù)納入評(píng)估模型：學(xué)生在畢業(yè)之后搬家次數(shù)越多，那么還款意愿就越低。此外，ZestFinance還基于ZAML對(duì)外提供信貸審批和反洗錢等服務(wù)。
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