Ngoài năm chiến lược chính, Saudi Aramco còn có các mối quan hệ đối tác đáng chú ý trong lĩnh vực thu hồi carbon và điện toán lượng tử.
Thu hồi CO2: Thu hồi CO2 cho phép chúng tôi tiếp tục sản xuất dầu và khí đốt trong tương lai mà không ảnh hưởng đến môi trường thông qua phát thải khí nhà kính. Vào tháng 5 năm 2022, Saudi Aramco tham gia Carbon Clean's Series C (150 triệu USD). Carbon Clean sử dụng dung môi được phát triển nội bộ để tạo ra hệ thống thu hồi CO2 dạng mô-đun có thể khử cacbon mà không cần xây dựng các cơ sở tinh chế mới.
Điện toán lượng tử: Khi ngành dầu khí tận dụng các phân tích dự đoán và thông tin chi tiết do AI cung cấp, sức mạnh tính toán ngày càng trở nên quan trọng. Điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa điện toán, tiết lộ những phát hiện mới không tìm thấy trong các phương pháp tính toán thông thường. Vào tháng 2 năm 2022, Saudi Aramco đã công bố hợp tác với công ty khởi nghiệp điện toán lượng tử Pasqal của Pháp để phát triển các trường hợp sử dụng cho điện toán lượng tử trong ngành năng lượng.
khác
Ngoài năm chiến lược chính, Saudi Aramco còn có các mối quan hệ đối tác đáng chú ý trong lĩnh vực thu hồi carbon và điện toán lượng tử.
Thu hồi CO2: Thu hồi CO2 cho phép chúng tôi tiếp tục sản xuất dầu và khí đốt trong tương lai mà không ảnh hưởng đến môi trường thông qua phát thải khí nhà kính. Vào tháng 5 năm 2022, Saudi Aramco tham gia Carbon Clean's Series C (150 triệu USD). Carbon Clean sử dụng dung môi được phát triển nội bộ để tạo ra hệ thống thu hồi CO2 dạng mô-đun có thể khử cacbon mà không cần xây dựng các cơ sở tinh chế mới.
Điện toán lượng tử: Khi ngành dầu khí tận dụng các phân tích dự đoán và thông tin chi tiết do AI cung cấp, sức mạnh tính toán ngày càng trở nên quan trọng. Điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa điện toán, tiết lộ những phát hiện mới không tìm thấy trong các phương pháp tính toán thông thường. Vào tháng 2 năm 2022, Saudi Aramco đã công bố hợp tác với công ty khởi nghiệp điện toán lượng tử Pasqal của Pháp để phát triển các trường hợp sử dụng cho điện toán lượng tử trong ngành năng lượng.
JPMorgan Chase & Co. là ngân hàng bán lẻ tích cực thứ hai ở Hoa Kỳ và Châu Âu trong việc sử dụng AI: Reuters
Các ngân hàng lớn ở Châu Âu và Hoa Kỳ đang mở rộng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Ngoài việc giới thiệu nó để ngăn chặn gian lận và quyết định cho vay, chúng tôi cũng đang thử thách các lĩnh vực mới như hợp tác với một công ty khởi nghiệp AI phân tích hoạt động kinh doanh thể thao. Cuộc cạnh tranh đảm bảo nguồn nhân lực ngày càng gay gắt hơn nhằm chuẩn bị cho sự phát triển của hệ thống nội bộ ngân hàng. CB Insights đã chọn ba ngân hàng dẫn đầu về đầu tư AI từ 50 ngân hàng hàng đầu theo giá trị vốn hóa thị trường và tóm tắt cách họ sử dụng công nghệ AI.
Nihon Keizai Shimbun có liên minh kinh doanh với CB Insights (New York), chuyên điều tra và phân tích xu hướng của các công ty khởi nghiệp và vốn mạo hiểm đầu tư vào chúng. Chúng tôi dịch các báo cáo của công ty về khởi nghiệp và công nghệ sang tiếng Nhật và xuất bản chúng hai lần một tuần trên ấn bản điện tử Nikkei.
Các ngân hàng bán lẻ đang đầu tư vào AI để xây dựng mối quan hệ với khách hàng, giảm tổn thất liên quan đến gian lận và cung cấp cho khách hàng các dịch vụ thông tin chi tiết và dữ liệu tuyệt vời.
Việc các ngân hàng bán lẻ lớn của phương Tây đầu tư vào các công ty khởi nghiệp cho thấy việc sử dụng AI ngày càng tăng trong ngành ngân hàng. Ban đầu, mỗi ngân hàng tập trung vào trợ lý AI và công cụ quản lý tài chính cá nhân (quản lý tài sản), nhưng hiện tại họ đang tập trung vào phân tích bất động sản, công cụ dành cho nhà phát triển AI và "CI/CD (Liên tục liên tục)" tự động hóa việc kiểm tra, phân phối và kiểm tra phần mềm. triển khai. Chúng tôi đã đầu tư vào các công ty trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như Điều này chứng tỏ tiềm năng AI sẽ mang lại lợi ích cho nhiều chức năng của ngân hàng.
Các ngân hàng lớn tham gia vào 200 vòng cấp vốn khởi nghiệp AI (31 trong số 50 ngân hàng bán lẻ hàng đầu đã tham gia các vòng cấp vốn khởi nghiệp AI từ năm 2017 đến ngày 19 tháng 9 năm 2022)
Nhưng chỉ có 3 trong số 50 ngân hàng lớn nhất đã mua lại các công ty khởi nghiệp AI và chỉ có 8 ngân hàng đã nộp đơn xin cấp bằng sáng chế liên quan đến AI tại Hoa Kỳ. Do thiếu nhân tài AI nên việc đổi mới AI trong các ngân hàng cũng bị hạn chế. Hiện tại, các ngân hàng lớn đang cạnh tranh để giành được một số lượng hạn chế các nhà nghiên cứu hàng đầu.
Trong bài viết này, chúng tôi đã lựa chọn các ngân hàng bán lẻ dẫn đầu về AI và tóm tắt quá trình phát triển và sử dụng công nghệ AI tại ba ngân hàng hàng đầu.
Ba ngân hàng hàng đầu được lựa chọn dựa trên hồ sơ tóm tắt kết quả, quan hệ đối tác và thỏa thuận cấp phép với các công ty phát triển AI, số lượng đơn xin cấp bằng sáng chế liên quan đến AI, nghiên cứu và phát triển nội bộ, sức mạnh nhóm, chi phí công nghệ, đầu tư và mua lại các công ty AI, Chúng tôi đã phân tích một số tiêu chí, bao gồm cả các bản phát hành sản phẩm gần đây.
Top 3 ngân hàng bán lẻ dẫn đầu về AI
Dưới đây là bản tóm tắt về các tài năng AI chính và các dự án đang hoạt động của từng ngân hàng trong số ba ngân hàng hàng đầu. (Lưu ý: không phải tất cả các hoạt động của ba dòng đều được bảo hiểm)
Vị trí số 1: US Capital One Financial
Trong số 50 ngân hàng lớn được phân tích lần này, Capital One Financial có nhiều ứng dụng bằng sáng chế liên quan đến AI nhất ở Hoa Kỳ, với hơn 430. Chúng tôi đang tập trung vào phòng chống gian lận bằng AI và cải thiện trải nghiệm trực tuyến của người dùng thẻ.
Ngân hàng này là một trong ba ngân hàng mua lại các công ty AI, bao gồm cả công ty tư vấn AI Notch vào năm 2018. Mười sáu nhân viên của Notch đã tham gia Trung tâm Máy học (ML) của Capital One. Trung tâm hiện đang nghiên cứu về máy học cho dữ liệu đồ thị (máy học đồ thị), AI có thể giải thích, phát hiện bất thường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Capital One đang quảng bá "đám mây công cộng" được sử dụng bởi một số lượng công ty và cá nhân không xác định trên quy mô lớn và đang loại bỏ dần các trung tâm dữ liệu tại chỗ (do công ty sở hữu). Điều này sẽ dẫn đến việc sử dụng máy học nhiều hơn, chịu trách nhiệm tính toán nâng cao.
Loại tài năng AI nào mà Capital One nhắm đến?
Capital One đã thuê các nhà lãnh đạo AI từ các công ty như Meta (trước đây là Facebook), Bell Labs và Fidelity. Anh ấy đã xác định được những tài năng mới quan trọng để lãnh đạo chiến lược AI của ngân hàng.
・Abhijit Bose (Phó chủ tịch điều hành = MVP, Trưởng bộ phận kỹ thuật ML/AI của doanh nghiệp). Các vị trí trước đây: Trưởng phòng Kỹ thuật tại Facebook AI Lab, Giám đốc điều hành kiêm Trưởng phòng Khoa học dữ liệu tại JP Morgan, Phó chủ tịch Khoa học dữ liệu tại American Express
・Ông Nurtekin Savas (Trưởng bộ phận ML/Khoa học dữ liệu). Công việc trước đây: VP cấp cao bộ phận ML/AI tại Fidelity
- Senthil Kumar, Nhà khoa học trưởng, Trung tâm ML Capital One. Công việc trước đây: Nhà khoa học ứng dụng tại Bell Labs
Sáng kiến AI của Capital One
Capital One đang phát triển nhiều dự án AI khác nhau. Nó làm mọi thứ, từ cải thiện trải nghiệm ứng dụng dành cho thiết bị di động của người tiêu dùng đến xây dựng các công cụ dành cho nhà phát triển trong ngân hàng.
・Phòng chống gian lận và bảo mật: Hợp tác với công ty khởi nghiệp Signifyd của Hoa Kỳ để “tối ưu hóa tỷ lệ phê duyệt (giảm thiểu các giao dịch thẻ tín dụng hợp pháp bị từ chối do nghi ngờ gian lận)” bằng cách sử dụng AI đang được thực hiện. Trong khi đó, nó đang hợp tác với công ty khởi nghiệp Securonix của Hoa Kỳ để phát triển hệ thống an ninh mạng dựa trên đám mây (được tối ưu hóa cho đám mây công cộng). Capital One Ventures cũng đã tham gia vào hai vòng tài trợ của Securonics.
Phê duyệt khoản vay tự động: Ứng dụng cho vay tự động Auto Navigator của Capital One là một trong những sản phẩm đầu tiên của ngân hàng sử dụng máy học. Bằng cách sàng lọc trước những người đi vay mua ô tô, nó có thể "bảo lãnh cho bất kỳ chiếc ô tô và khách hàng nào ở Mỹ ngay lập tức." Gần đây hơn, nó đang thử nghiệm tính năng thực tế tăng cường (AR) cho phép người dùng quét chiếc xe phía trước và nhận thông tin về các tùy chọn kiểu dáng, kiểu dáng và tài chính.
・Thanh toán qua web: Tận dụng công nghệ máy học ở rìa (thiết bị đầu cuối của người tiêu dùng) để xác định các trang thanh toán và trường thanh toán trên các trang web. Nó là một phần của trình tạo số thẻ ảo của Capital One. Người dùng có thể sử dụng tính năng này để tạo số thẻ tín dụng ảo dùng một lần cho người bán giao dịch trực tuyến, giảm nguy cơ vi phạm an ninh.
・Chẩn đoán và khắc phục sự cố ứng dụng di động: Đã phát triển công cụ máy học nội bộ dành cho kỹ thuật viên “DevOps”, nơi các bộ phận vận hành và phát triển hệ thống làm việc cùng nhau để phát hiện sự cố ứng dụng di động và phản hồi các lỗi trong thời gian thực. Để ngăn chặn sự cố ngừng dịch vụ do sự cố ứng dụng, các phiên bản trong tương lai sẽ không chỉ phát hiện sự cố mà còn nhằm mục đích chuyển sang một thuật toán (phương pháp tính toán) để ngăn chặn chúng trước.
・Công cụ phát triển AI nguồn mở: Vào năm 2021, chúng tôi đã phát hành công cụ nguồn mở “Rubicon ML” để hỗ trợ kiểm soát phiên bản và theo dõi thử nghiệm trong quá trình phát triển AI.
Vị trí thứ 2: JP Morgan Chase
Trong một bức thư gửi cổ đông vào năm 2022, Giám đốc điều hành JPMorgan Chase & Co. Jamie Dimon nhấn mạnh rằng công ty đã chi hàng trăm triệu đô la cho AI và đang thu được lợi nhuận rõ ràng. Ngân hàng đã chi 12 tỷ USD cho công nghệ chỉ riêng trong năm 2021.
Tính đến năm 2021, có 115 dự án AI lớn đang hoạt động, với kế hoạch mở rộng lên 1.000 trong 5 năm. Kể từ năm 2017, số lượng đơn đăng ký bằng sáng chế liên quan đến AI ở Hoa Kỳ đã vượt quá 70 và các chủ đề gần đây bao gồm việc tạo dữ liệu tổng hợp (dữ liệu nhân tạo gần với thế giới thực được tạo ra để xem xét quyền riêng tư) từ các dự báo kinh tế, Điều này bao gồm cả việc tìm kiếm thông tin nhạy cảm. dữ liệu trong tài liệu và nhiều hơn nữa.
Hơn nữa, kể từ năm 2019, số lượng công ty khởi nghiệp tham gia tài trợ đã lên tới tám. Một trong số đó là vòng gọi vốn lớn trị giá 175 triệu đô la được huy động bởi nhà phát triển CI/CD Harness.io.
Sáng kiến AI của JP Morgan
Bộ phận nghiên cứu AI của JPMorgan tập trung vào nhiều chức năng khác nhau, bao gồm phòng chống gian lận, trải nghiệm khách hàng và tuân thủ chính sách.
Chống gian lận: JP Morgan đã chi khoảng 100 triệu USD vào năm 2021 để phát triển hệ thống chống gian lận cho các khoản thanh toán của người tiêu dùng. Điều này được cho là đã giảm 14% tổn thất do gian lận hàng năm trong giai đoạn 2017-2021. Hiện tại, "Safetech Fraud" là một hệ thống phòng chống gian lận dành cho thương nhân thương mại điện tử (EC) sử dụng AI để phát hiện gian lận như kiểm tra thẻ (hành động xác nhận tính hợp lệ của thông tin thẻ bị đánh cắp).
Bộ dữ liệu tổng hợp tài chính: Những bộ dữ liệu này được sử dụng khi dữ liệu trong thế giới thực khan hiếm hoặc việc chia sẻ dữ liệu bị hạn chế do những lo ngại về quyền riêng tư. Ví dụ: có thể hiển thị các mẫu hành vi rửa tiền và luồng hành trình của khách hàng (hành động và trải nghiệm của khách hàng dẫn đến việc mua sản phẩm và dịch vụ của chính họ). JP Morgan đã nộp bằng sáng chế cho một kỹ thuật để tạo các bộ dữ liệu như vậy trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Phân tích bất động sản: Chúng tôi đã hợp tác với Reonomy, công ty tận dụng công nghệ máy học để tổng hợp dữ liệu bất động sản từ các nguồn dữ liệu công khai và riêng tư, nhằm cung cấp cho khách hàng bất động sản thương mại của chúng tôi thông tin chuyên sâu về bất động sản.
Phân tích thể thao: JP Morgan đã mua cổ phần thiểu số trong Kraft Analytics Group (KAGR), một công ty phân tích thể thao của Hoa Kỳ. Tạp chí Phố Wall (WSJ) gọi đó là "mối quan hệ đối tác độc đáo", sử dụng dữ liệu và phân tích thể thao để giúp những khách hàng có giá trị ròng cao sở hữu hoặc đang tìm mua một đội thể thao. Họ nói rằng đó là một cơ hội.
KAGR đã sử dụng công nghệ máy học để dự đoán mức độ sẵn sàng quay lại sân vận động thể thao của người hâm mộ ở 30 thành phố của Hoa Kỳ trong bối cảnh dịch COVID-19. Các dự đoán đã sử dụng dữ liệu nhân khẩu học, dữ liệu Covid-19 liên quan đến vị trí, dữ liệu bán vé trước đây, v.v.
Vị trí thứ 3: Ngân hàng Hoàng gia Canada
Ngân hàng Hoàng gia Canada (RBC) của Canada là một trong những ngân hàng đầu tiên mở các phòng thí nghiệm AI ở nhiều vùng khác nhau của Canada và vào tháng 11 năm 2017, ngân hàng này đã mở các phòng thí nghiệm Borealis AI ở Edmonton, Toronto và Montreal. Vào đầu năm 2018, nó đã cam kết đầu tư 2,5 tỷ đô la mỗi năm vào công nghệ và mở rộng mạng lưới phòng thí nghiệm của mình để bao gồm "60 nhà nghiên cứu cấp tiến sĩ tại năm trung tâm nghiên cứu trên cả nước".
Kể từ năm 2017, hơn 60 đơn xin cấp bằng sáng chế liên quan đến AI đã được nộp. Vào năm 2021, các mục đích sử dụng chính là nhận dạng khuôn mặt, mã thông báo hóa, AI có thể giải thích được và định giá hợp lý.
RBC đã mở một số công cụ AI của mình cho cộng đồng nghiên cứu, với cốt lõi là "AI đáng tin cậy".
Loại tài năng AI nào đang được RBC nhắm đến?
RBC đã thuê các nhà nghiên cứu từ Đại học Toronto, Canada, Phòng thí nghiệm thực tế Facebook và công ty khởi nghiệp sinh trắc học Canada Nymi. Anh ấy đã xác định được những tài năng mới quan trọng để lãnh đạo chiến lược AI của ngân hàng.
• Foteini Agrafioti, Giám đốc Khoa học kiêm Giám đốc Borealis AI. Công việc trước đây: Đồng sáng lập và CTO của Nimi, một thiết bị đeo tay theo dõi điện tâm đồ (ECG).
- Greg Mori, Giám đốc nghiên cứu cấp cao, Borealis AI. Công việc trước đây: Giám đốc Mạng AI, British Columbia, Nhà nghiên cứu tham quan tại Google, Hoa Kỳ
Những nỗ lực AI của RBC
RBC đã công bố tại cuộc họp báo kết quả tài chính năm 2017 rằng họ sẽ phát hành một trợ lý tài chính AI có tên là Nomi. Bắt đầu với điều này, chúng tôi đã mở rộng các dự án AI của mình và hiện xử lý mọi thứ, từ phần cứng tùy chỉnh đến lập trình tự động.
Máy chủ GPU (chất bán dẫn xử lý hình ảnh) tùy chỉnh: Những máy chủ này được trang bị GPU NVIDIA và được triển khai trong môi trường tại chỗ. Máy chủ được cho là đã giảm thời gian cần thiết để AI phân tích dữ liệu khách hàng từ vài ngày xuống còn vài phút.
・ Giao dịch điện tử: Nền tảng giao dịch điện tử AI “Aiden” do RBC phát triển sử dụng học tăng cường sâu để tính toán 32 triệu lần cho mỗi lệnh và phản ứng với thị trường luôn thay đổi. Thuật toán AI này được thiết kế để giảm trượt giá (chênh lệch giữa giá đặt lệnh và giá thực hiện).
Phân tích bất động sản: RBC Ventures đã tham gia vào nhiều vòng cấp vốn cho công ty khởi nghiệp phân tích bất động sản Ojo Labs. RBC và OjoLab đã hợp tác để kết nối người mua và người bán nhà ở Canada của Ojo với các nhân viên cho vay bất động sản của RBC.
Quản lý danh mục đầu tư: RBC đã đầu tư vào Boosted AI của Canada (Boosted.ai) và cũng là một khách hàng. Boosted đang phát triển một công cụ "không cần mã" sử dụng công nghệ máy học để tự động điều chỉnh vị trí của các cổ phiếu do các nhà quản lý quỹ lựa chọn.
・Lập trình tự động bằng AI: Borealis AI đã phát hành một công cụ chuyển đổi các yêu cầu xử lý bằng ngôn ngữ tự nhiên sang mã “SQL” ngôn ngữ cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn. Do đó, ngay cả những người không rành về công nghệ giờ đây cũng có thể sử dụng "cơ sở dữ liệu quan hệ (RDB)".
Đạo đức và tính minh bạch trong AI: Borealis AI vận hành Respect AI, một trung tâm trực tuyến cung cấp các công cụ nguồn mở và tài nguyên giáo dục nhấn mạnh sự công bằng, khả năng giải thích, quyền riêng tư dữ liệu và quản trị trong AI.
Phụ lục và phương pháp đánh giá
Trong báo cáo này, chúng tôi đã phân tích dữ liệu về 50 ngân hàng hàng đầu theo giá trị vốn hóa thị trường ở Châu Âu và Hoa Kỳ (dữ liệu tính đến ngày 21 tháng 9 năm 2010).
Ba ngân hàng hàng đầu được chọn theo tổng số điểm dựa trên dữ liệu. Để tính điểm, chúng tôi bao gồm dữ liệu về tài năng chủ chốt, bảng điểm tóm tắt thu nhập (tìm kiếm từ khóa trong các thuật ngữ liên quan đến AI nói chung), số lần đề cập trong tin tức, số lượng đơn xin cấp bằng sáng chế (tiêu đề và tóm tắt nói chung về các thuật ngữ liên quan đến AI). tìm kiếm từ khóa), dữ liệu công ty đối tác, dữ liệu đầu tư khởi nghiệp và các dữ liệu khác từ CB Insights.
Hoạt động đầu tư và mua bán sáp nhập (M&A) cũng bao gồm hoạt động của các bộ phận đầu tư và công ty con của các ngân hàng niêm yết, nhưng không bao gồm các hoạt động của bộ phận quản lý đầu tư như Merrill Lynch. Sử dụng cơ sở dữ liệu khởi động AI của CB Insights, chúng tôi đã kiểm tra mối quan hệ của từng ngân hàng với các công ty hệ thống và tình trạng đầu tư của họ. Cơ sở dữ liệu này chứa 8.000 công ty khởi nghiệp có liên quan đến việc phát triển cơ sở hạ tầng và phần cứng AI, bán SaaS (Phần mềm dưới dạng Dịch vụ) sử dụng AI và bán các sản phẩm có AI. .
