基于人工智能的低薪工人财务顾问

时间:2019-03-06 18:39:11 阅读:2次

  工资低于中位数的工人往往容易出现金融不稳定,并受到罚款和透支费等银行政策的影响,导致债务恶性循环和信贷不良。仅在2016年,银行就从透支费中赚取了300多亿美元。在这些情况下,财务缓冲最少的员工通常是最脆弱的。

  今年夏天,作为我们的社会福利科学计划的一部分,我们与纽约市的组织Neighborhood Trust Financial Partners合作解决了这个问题。邻里信任的主要目标之一是使低收入个人和家庭成为金融系统的富有成效的参与者。我们开发了一个具有多种人工智能AI)功能的财务顾问系统,以实现这一目标。该系统从历史数据学习,以预测未来时间段内个人的账户余额,识别其支出中的经常性费用,确定意外的大额费用,并分析用户组的类别支出行为。我们的团队由来自康奈尔大学的研究生张文宇以及来自IBM Research的几位人工智能和数据科学研究人员组成。

  该项目的数据由Neighborhood Trust提供,包括一年内客户在支票,储蓄和信用卡账户中的金融交易。我们通过选择与用户的前一时段的查询序列类似的历史帐户余额序列来培训顾问。使用优化过程学习所选序列的组合权重以近似查询序列。使用相同的权重与所选序列的未来余额来预测用户的未来余额。

  顾问还学会量化这些预测的不确定性。使用这些估算,我们可以告知用户他们的余额是否会在不久的将来降至零以下。为了进一步改进顾问提供的预测,我们使用了一种混合方法,该方法结合了我们提出的方案的预测以及邻域信任已经使用的方法的预测。

  除了预测余额外,顾问还可以分析用户的消费模式,并提供有关其财务状况的重要见解。它会自动识别每个用户的经常性费用和用户组的类别支出行为。通过根据用户的消费模式对用户进行聚类来识别这些组。例如,我们发现,与中度(绿色)和最富裕(黄色)群体相比,最不富裕(蓝色)群体花费更少并且还产生更多银行费用(参见下图)。这些见解可用于定制每组的建议,并照顾那些最需要帮助的人。

  

  

  通过提供个性化的财务建议,顾问可以帮助用户修改他们的支出行为并避免债务。就像可穿戴式健康监视器可以提供对我们的生命体征的可见性并强化健康习惯一样,基于AI的财务顾问可以监控用户的财务状况,以改善他们的财务状况。这种小而有意义的变化可以使我们社会中经济较弱的部分加起来并赋予其权力。

   Neighborhood Trust已经计划利用顾问创造增强影响的机会。业务发展副总监Kryn Anderson评论道,“作为金融赋权领域20多年的领导者,Neighborhood Trust了解我们的客户面临独特的财务挑战,需要定制解决方案以满足他们的需求。通过IBM Science for Social Good计划,我们获得了一些工具,使我们的指导更具针对性和及时性,帮助人们管理其不稳定的现金流并确定减少债务和节省的机会。通过利用数据和技术在适当的时间为每位客户提供正确的建议,我们可以开始复制我们在面对面咨询会议中看到的信任关系,并将我们的影响扩展到我们当前的地理范围之外。“

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