人工智慧技術服務和金融

『壹』 人工智慧在金融科技領域有哪些應用

應用場景一：徵信與風控 近幾年，國內P2P和現金貸的大量涌現，說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去，針對該類小貸用戶，一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今，基於大數據和人工智慧技術，可以實現智能徵信和審批，極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據，如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特徵建立模型，對用戶進行多維度畫像；最後，根據模型評分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，對於市場上中小微企業融資難的問題，也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信，在風控中，貸前要識別貸款人信息的真實性，還要識別其還款意願和還款能力，貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常，貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力，直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二：反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類，人工智慧在此領域往往表現得更加優異，不僅能縮短識別時間，還能降低識別錯誤率。如今，越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中，比如指紋付款、掃臉取款等。 此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三：智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。 與傳統方式有所區別，智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議，加快釋放投資理財的「長尾」市場，具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說，智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化，服務更廣泛的普通老百姓。 當前，智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月，招商銀行摩羯智投正式上線，這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹，摩羯智投運用機器學習演算法，融入招行多年的業務經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後，摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求，構建基金組合，由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務，使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四：營銷與客服 在金融平台上，如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。 另外，在客服中，用戶咨詢的問題大都是重復性的，而且往往限定在幾個特定的領域內，這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求，解釋和推薦產品，還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在非常確定答案的時候可以直接回答，在不確定時把可能的答案提供給人工客服，由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗，同時也降低了人力成本。應用場景五：投資決策 在投資機構和投行部門中，日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等，往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時，機器擁有天然的優勢，通過自然語言處理技術可以理解文本信息，尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。一個著名例子是，美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前購入看漲期權或看跌期權，三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例，但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外，機器還可以根據收集到的資料，自動生成大量格式固定的文檔，比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等，從而提高效率，減少枯燥的重復性工作。

『貳』 目前人工智慧在金融領域面臨哪些問題

人工智慧是一個工具，一個技術，它要落地還是要跟業務緊密結合在一起。內1、需要與業務緊容密合作，才能把它落地。2、金融這個領域是非常求穩定、求安全的，對風險的要求非常高。3、人工智慧很多技術是一個黑盒子，很難解釋，但在金融行業，很多時候跟客戶服務的時候，需要有很清晰的解釋。4、金融行業和醫療行業的監管都非常嚴。平安科技作為人工智慧發展的領先企業，在金融行業和醫療行業都有很好的探索和應用。

『叄』 你認為，人工智慧技術引入金融服務中是一件好事嗎

人工智慧與金融的全面融合業內又稱之為智能金融，即以大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等高新科技為核心要素，全面賦能金融機構，提升金融機構的服務效率，從而更好地拓展金融服務的廣度和深度。中騰信的智能金融技術，首先將人工智慧的生物識別技術、知識圖譜技術等復合應用在了金融機構最為關心的貸前反欺詐環節上，如採用人臉核身技術，用戶只要跟著屏幕和語言提示完成眨眼、張嘴、搖頭等隨機動作，整個身份核實環節就完成了，可便捷有效地識別虛假、冒用身份行為，去偽存真。

對於金融業而言，人工智慧正滲入到每個角落，這是時代的趨勢，同時也是行業發展的必然方向，智能金融技術的進步將為金融行業帶來更大的潛能。人工智慧與金融業務深入融合，中騰信專業科技重塑金融業態，將會帶來行業發展前景的無限可能。

『肆』 人工智慧會給金融業帶來哪些影響

人工智慧會給金融業帶來什麼樣的影響？
人工智慧絕不僅是一項技術。未來注意力將開始向金融演算法的正確性轉移，而不是程序。人工智慧能夠改變金融什麼呢？調查現有的金融機構會發現，它們認為對信用評估影響74%，風險管理70%，市場競爭力64%，人力資源結構40%，市場穩定性39%，市場監管20%。
現在國外有眾多領域在應用人工智慧，包括復雜的金融交易和財務研究等，這是因為初級的人工智慧在金融方面所具備的能力是用了我們人類的演算法。
實際上，人工智慧並不是由技術決定，而是由人們對它的使用方式決定。金融行業如何使用人工智慧，將決定能夠產生多少正面影響和負面影響。始終認為P2P的網站沒有任何問題，P2P的技術沒有任何問題，是誰在用P2P才是問題，所以人工智慧也面臨著這一問題。
在此背景下，出現了一類公司。2016年初，一群世界領軍企業家宣布用10億美元設立一個公司，這個公司目標不是想盈利，而是保護人們免受人工智慧的危害，這說明雖然人工智慧距離我們比較遙遠，但是與人工智慧作戰的團隊已經來了。未來會不會存在這樣的邏輯，當技術已經跳躍到人工智慧層面的時候，每做一項科技創新都要准備一支與它作戰的部隊？
人工智慧在金融業發展的速度，取決於金融業領導者的決定。如果他對此態度積極，這一速度會更快一些；如果他對此態度謹慎，這一速度就會慢一些，但是無論如何人工智慧的發展也會大步朝前。最後人工智慧究竟是災難還是機遇？我們不得而知。對人工智慧的未來，現在給予任何答案，都是膚淺的表現，但一切是不可能停下來。人類的好奇心和無法解決現實問題的困境，會使其走向更不可預知的未來。

『伍』 貴州輕工職業人工智慧技術服務專業就業方向

人工智慧相關技術將首先在互聯網行業開始應用,然後陸續普及到其他行業。產業互聯網的發展必然會帶動人工智慧的發展。

『陸』 人工智慧在金融領域有何前景

參考前瞻 產業研究院《2016-2021年中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，隨著互聯網時代的深入發展，我們獲取的各種數據都在無限膨脹，遠遠超過了人類大腦的處理能力，於是機器學習技術成為更利於發展的投資策略。以機器之手在互聯網中抓取一個領域的數據和信息，將這些信息通過人工智慧系統進行細致的分揀和篩選，進而得出最終的結論和決策。之後再將這些已被梳理好的決策分析反饋給該領域工作人員。
以智能客服為例，2015年雙11，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100%的自動語音識別。正是依靠人工智慧的幫助，螞蟻金服客戶中心在雙11的整體服務量超過500萬人次，客服人員的精力可以更好的集中到處理復雜類客戶問題和工作。

螞蟻金服科學家打造的人工智慧機器人客服大軍，包括了MyRobot、服務寶等幾項核心人工智慧技術。

但目前人工智慧在金融領域完全取代人的機會還很小。金融是關於人價值交換的業務，核心還是人，從某種程度上來說，人工智慧可以促使人們的就業往價值鏈更上層的工作遷移。

『柒』 人工智慧在金融領域有哪些應用場景和作用

人工智慧在金融領域是可以發揮多樣性作用，但首先我們要了解人工智慧是什麼？
網路上的解釋是：人工智慧，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。
也就是說利用人本身的智能與分析問題、解決問題，形成一種演算法機制。
在金融中，獲客、風控、身份識別、客服等金融行業中的內容都可以利用人工智慧進行改變，以較容易理解的客服為例，傳統的金融客服都是人工的，而通過人工智慧技術和自然語言處理，可以將客戶問題進行分析，通過演算法給出准確的回復，這就大大節省了金融服務的成本，在這一方面，傳統金融機構並不都具備這樣的技術實力，但是許多大型互聯網公司都結合自身技術優勢對此進行了技術研發，並將研發成果輸出給金融機構，形成了良性循環。