人工智能技术服务和金融

『壹』 人工智能在金融科技领域有哪些应用

应用场景一：征信与风控 近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现，说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去，针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后，从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；最后，根据模型评分，对用户的个人信用进行评估。同样，对于市场上中小微企业融资难的问题，也可以通过大数据征信得以解决。 相对于征信，在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性，还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常，贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中，利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着一个平台能否持续健康地运营。应用场景二：反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中，比如指纹付款、扫脸取款等。 此外，人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。应用场景三：智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。

『贰』 目前人工智能在金融领域面临哪些问题

人工智能是一个工具，一个技术，它要落地还是要跟业务紧密结合在一起。内1、需要与业务紧容密合作，才能把它落地。2、金融这个领域是非常求稳定、求安全的，对风险的要求非常高。3、人工智能很多技术是一个黑盒子，很难解释，但在金融行业，很多时候跟客户服务的时候，需要有很清晰的解释。4、金融行业和医疗行业的监管都非常严。平安科技作为人工智能发展的领先企业，在金融行业和医疗行业都有很好的探索和应用。

『叁』 你认为，人工智能技术引入金融服务中是一件好事吗

人工智能与金融的全面融合业内又称之为智能金融，即以大数据、云计算、区块链、人工智能等高新科技为核心要素，全面赋能金融机构，提升金融机构的服务效率，从而更好地拓展金融服务的广度和深度。中腾信的智能金融技术，首先将人工智能的生物识别技术、知识图谱技术等复合应用在了金融机构最为关心的贷前反欺诈环节上，如采用人脸核身技术，用户只要跟着屏幕和语言提示完成眨眼、张嘴、摇头等随机动作，整个身份核实环节就完成了，可便捷有效地识别虚假、冒用身份行为，去伪存真。

对于金融业而言，人工智能正渗入到每个角落，这是时代的趋势，同时也是行业发展的必然方向，智能金融技术的进步将为金融行业带来更大的潜能。人工智能与金融业务深入融合，中腾信专业科技重塑金融业态，将会带来行业发展前景的无限可能。

『肆』 人工智能会给金融业带来哪些影响

人工智能会给金融业带来什么样的影响？
人工智能绝不仅是一项技术。未来注意力将开始向金融算法的正确性转移，而不是程序。人工智能能够改变金融什么呢？调查现有的金融机构会发现，它们认为对信用评估影响74%，风险管理70%，市场竞争力64%，人力资源结构40%，市场稳定性39%，市场监管20%。
现在国外有众多领域在应用人工智能，包括复杂的金融交易和财务研究等，这是因为初级的人工智能在金融方面所具备的能力是用了我们人类的算法。
实际上，人工智能并不是由技术决定，而是由人们对它的使用方式决定。金融行业如何使用人工智能，将决定能够产生多少正面影响和负面影响。始终认为P2P的网站没有任何问题，P2P的技术没有任何问题，是谁在用P2P才是问题，所以人工智能也面临着这一问题。
在此背景下，出现了一类公司。2016年初，一群世界领军企业家宣布用10亿美元设立一个公司，这个公司目标不是想盈利，而是保护人们免受人工智能的危害，这说明虽然人工智能距离我们比较遥远，但是与人工智能作战的团队已经来了。未来会不会存在这样的逻辑，当技术已经跳跃到人工智能层面的时候，每做一项科技创新都要准备一支与它作战的部队？
人工智能在金融业发展的速度，取决于金融业领导者的决定。如果他对此态度积极，这一速度会更快一些；如果他对此态度谨慎，这一速度就会慢一些，但是无论如何人工智能的发展也会大步朝前。最后人工智能究竟是灾难还是机遇？我们不得而知。对人工智能的未来，现在给予任何答案，都是肤浅的表现，但一切是不可能停下来。人类的好奇心和无法解决现实问题的困境，会使其走向更不可预知的未来。

『伍』 贵州轻工职业人工智能技术服务专业就业方向

人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

『陆』 人工智能在金融领域有何前景

参考前瞻 产业研究院《2016-2021年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，随着互联网时代的深入发展，我们获取的各种数据都在无限膨胀，远远超过了人类大脑的处理能力，于是机器学习技术成为更利于发展的投资策略。以机器之手在互联网中抓取一个领域的数据和信息，将这些信息通过人工智能系统进行细致的分拣和筛选，进而得出最终的结论和决策。之后再将这些已被梳理好的决策分析反馈给该领域工作人员。
以智能客服为例，2015年双11，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。正是依靠人工智能的帮助，蚂蚁金服客户中心在双11的整体服务量超过500万人次，客服人员的精力可以更好的集中到处理复杂类客户问题和工作。

蚂蚁金服科学家打造的人工智能机器人客服大军，包括了MyRobot、服务宝等几项核心人工智能技术。

但目前人工智能在金融领域完全取代人的机会还很小。金融是关于人价值交换的业务，核心还是人，从某种程度上来说，人工智能可以促使人们的就业往价值链更上层的工作迁移。

『柒』 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用，但首先我们要了解人工智能是什么？
网络上的解释是：人工智能，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题，形成一种算法机制。
在金融中，获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变，以较容易理解的客服为例，传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本，在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。