逐鹿ai金融會怎麼樣

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ 金融危機會影響AI金融行業嗎

會。
當數據中存在某些異常情況（例如金融危機）時，人工智慧可以研究數據並注意到可能的觸發因素，然後為將來做好准備。人工智慧正在通過各種多樣的應用程序慢慢地影響著世界各行各業。而且人工智慧技術也已經走進了人們的日常活動，從人們工作到生活環境，都在不知不覺地被改變。
人工智慧在管理風險中起著至關重要的作用，在金融行業領域中，有句話叫時間就是金錢，並且完美顯現出來了。所以對於風險案例來產，可以通過使用AI演算法來分析案例歷史記錄並識別任何潛在的問題。這涉及使用機器學習來創建精確的模型，使金融專家能夠遵循特定的趨勢並注意到可能發生的風險。這些模型還可以確保獲得更可靠的信息，以供將來的模型使用。

㈣ 券商逐鹿互聯網金融，向左走 or 向右走

券商觸網，熱浪一浪高過一浪。去年3月13日方正證券宣布泉友會天貓商城旗艦店正式上線，這是繼保險、銀行、基金等金融企業進駐天貓之後，證券行業首家券商亮相天貓。此後，各路資本開始「扎堆」湧入以P2P借貸、線上理財、垂直搜索等為代表的互聯網金融平台，前不久廣發證券等多家證券公司還開始開展互聯網證券業務試點。券商觸網持續升溫，原因何在？牽手互聯網金融，有什麼風險？券商今後之路，該如何走才好？

券商逐鹿互聯網金融，原因幾何？

最近，筆者一位朋友剛剛從某證券公司辭職，轉而去做上游的股權投資業務。「互聯網金融的興起讓券商經紀業務雪上加霜。」他說，辭職是無奈之舉。

事實上，現在金融圈已經迎來了混業金融的大時代：去年，余額寶上線一個月就掘金100億，新浪發布「微銀行」提供開戶、轉賬等服務，阿里小微信貸針對批發零售企業開展業務……

面對互聯網公司來勢洶洶的挑戰，各大銀行、保險公司已紛紛成立電子互聯網金融平台，券商也開始布局互聯網金融，方正證券率先在淘寶「天貓商城」開業銷售咨詢產品；華創證券則開辦網上商城銷售奢侈品……

市場競爭慘烈程度可見一斑，今年2月20日，國金證券與騰訊戰略合作推出的首隻互聯網金融產品「傭金寶」正式上線，投資者通過騰訊股票頻道進行網路在線開戶，即可享受萬分之二的交易傭金，這標志券商經紀業務已經正式步入「零傭金」時代。

然而，互聯網企業給證券公司帶來的最大沖擊之一是互聯網企業擁有數額龐大的客戶群和隱藏在客戶背後的是龐大的價值數據。它們可以通過客戶數據挖掘，分析客戶需求，進而細分市場，根據所需設計出不同的產品和服務。

此前，券商過度依賴傭金通道和單一盈利模式，隨著政策紅利的逐步喪失和互聯網企業的沖擊，證券公司競爭格局也發生變化，區域性證券公司生存難度增大，行業面臨洗牌和轉型；同時，證券公司的各項業務也將受到不同程度上的影響，且這種影響將會不斷深入。

觸網盈利，沒那麼容易！

除了開展與銀行、互聯網公司等的客戶資源爭奪戰，互聯網時代還讓券商重新洗牌，有預測認為，券商互聯網金融爭奪戰或成為中小券商「彎道超車」的機遇。這里有一個典例，中山證券、華龍證券、西藏同信證券、華林證券、廣州證券等五家中小券商選擇了騰訊新上線的「企業QQ證券互聯網服務平台」，這是一個以QQ用戶為目標客戶，集證券開戶、交易、營銷客服等為一體的金融服務平台，它用便捷的服務吸引了一大批中青年客戶。

此前有報道總結了券商在互聯網金融的四大模式創新：一是在互聯網上自建網上商城，如長城證券；二是利用手機終端進行創新，發展「一站式」金融管理服務，如國信、國泰君安等；三是利用網上開戶進軍互聯網金融創新，如招商、中信證券；四是和銀行對接，分業經營下的混業服務模式，券商代銷發型銀行理財產品，如光大、宏源證券。

然而，這些創新到底是對傳統模式的改良，還是革命性的革新？券商行業內會形成什麼樣的產業格局？可以肯定的是，券商擁抱互聯網金融，機遇與挑戰共存，雖然它們紛紛踏上了擁抱互聯網金融之路，但而如何藉助互聯網金融的優點幫助其盈利，券商還在探索的路上。

中金證券曾表示，互聯網在標准化金融產品的銷售上優勢明顯，但在個性化金融產品製造環節尚不具備競爭力。中信建投的行業報告也指出，證券公司進軍互聯網金融目前尚停留在網路證券交易和網路理財產品的階段，深層次的戰略合作目前尚未涉及。

證券公司的核心專業能力在於金融產品的設計能力、產品營銷能力、客戶服務能力和風險管理能力，而這正是互聯網企業所缺失的。利用互聯網企業在完成客戶積累之後，再根據不同的用戶細分市場，開發出不同的個性化的金融產品，才應是券商們擁抱互聯網金融真正要走的路徑。

安全與風險，向左走 or 向右走？

對於券商而言，最關心的莫過於安全和風險問題。牽手互聯網，所有數據均採用電子方式進行記錄、存儲，在為客戶提供方便的同時，也增加了券商的市場風險系數。因此，在互聯網時代提高風險管控能力，成為券商面臨的首要問題。

融入互聯網將是對券商的一個重大挑戰，產品研發、營銷、服務，線下金融產品的線上整合，電商平台的有效搭建，大數據的採集分析等方面都需要金融與信息技術的深度融合，這才能夠實現多元化產品在交互多渠道的平台上與客戶精準對接，進而實現券商的全面轉型。每個環節都環環相扣，而某一個環節的疏漏和缺失，則可能導致系統性的風險，信息技術在券商擁抱互聯網過程中顯得尤為重要。

以美國最大的證券經紀公司——美林證券為例，美林證券擁有 1.5 萬名金融顧問(FC)，每個 FC 都管理著成百上千的客戶，根據客戶選擇的服務級別提供不同檔次的投資咨詢服務，而這些服務主要是依靠美林強大的研究力量所建立的 TGA（Trusted Gio Advisor）信息平台實現的。研究後台通過功能強大的 TGA 信息平台實現對金融顧問前台的支撐，是美林 FC 制度得以成功的技術保障。

國外證券公司非常重視利用先進信息技術的支持來應用新的金融理論，實現金融創新、資源整合，從而提高經營能力和服務水平。相比之下，國內證券公司提供的金融服務比較簡單，在信息系統的建設上還有待提高。

羅蘭-貝格管理咨詢有限公司合夥人、大中華區副總裁曲向軍認為，券商缺乏系統整合與數據共享機制，難以支持數據深度挖掘與決策應用，此外，他還提到管理層更多關心業務發展，對 IT 了解較少，缺乏 IT 治理能力。

在此種現實之下，國內券商牽手互聯網金融，能否設計出真正體現互聯網精神和其金融特色的產品？能否實現對風險的有效管控？在互聯網金融風生水起的熱浪之下，它們是否真正適合擁抱互聯網，告別傳統的發展路徑？這些都值得進一步思考。最重要的是，券商要實現在激烈競爭中轉型，找出一條適合自己的細分路線。

（圖片來源網路）

㈤ 同花順ai金融有用嗎

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㈥ 日本央行力促人工智慧金融的啟示

日本央行2017年4月13日在總行召開以在金融中運用人工智慧(AI)為主題的會議。會議邀請了日本金融界相關人士等參與討論。
這是至今媒體披露的第一家國家中央銀行層面專題召開科技金融重要內容的人工智慧應用到金融領域的會議。說明日本央行在科技金融領域敏銳的嗅覺，敏捷的觀察力，與力促科技金融創新發展的前瞻性眼光。
日本是與美國比肩的世界上科技最發達的國家。特別是在工業機器人、人工智慧等現代科技領域，日本是投入研發與應用最早的國家。在金融科技領域日本也沒有落伍。剛剛進入2017年，日本幾家保險公司就宣布在分析能力要求高的保險理賠部門裁員30%，用人工智慧量化計算手段代替。
在美歐日紛紛將人工智慧引入金融領域，特別是金融高端服務的投資顧問行業時，基本就可以斷定科技金融將會代替傳統金融的所有領域與所有崗位。我們不得不佩服專家們早就預測的，人工智慧或率先在金融行業取得突破，科技金融或全面代替或者顛覆傳統金融的預測。
作為掌控貨幣政策大權並帶有對金融監管職能的中央銀行，對科技金融的洶涌而來一定要有預判預測對策。以促進人工智慧在金融行業應用為主，摸索科技金融發展與滲透規律，防範科技金融可能帶來的新問題與新風險。
日本央行召開科技金融、人工智慧金融應用會議是非常及時、完全必要的，凸顯日本央行對新金融發展的高度重視。
日本央行行長黑田東彥親自參加會議並演講。他在演講中表示，讓人工智慧與大數據分析為金融服務「具有對經濟社會作出巨大貢獻的潛力」，強調可推動金融的發展。
黑田解釋稱，金融通過高端信息處理支撐著經濟發展。他認為，由於AI及大數據分析能高速處理龐大信息，因此將有助於實現更好的效率與發展。
關鍵在於在全球去中心化趨勢下，點對點構成的直線距離最短的技術應用於金融行業後，金融資源將會得到最大化挖掘、發現、配置，金融資源配置的中間中介環節幾乎消失。不僅效率會大幅度提高，而且融資成本將會大幅度下降。去中心化使得金融交易變得越來越簡單了。
AI在金融領域的應用使得人為主觀因素不復存在了。世界上最復雜的問題就是人的問題，最復雜的交易就是人主導的交易。可謂成也人，敗也人。一旦AI使用於金融領域，那麼，一切似乎都變得簡單無比了。
當然，AI進入金融領域後也將會帶來一些金融風險。雖然這些風險是主觀分析與想像的，但只要是合理想像，就一定要預防風險。
有觀點擔心AI的介入將過度加劇金融市場變動，導致市場參與者的多樣性喪失。這個擔心不無道理。完全充分競爭市場要求市場參與者的多樣性。每一個或幾個市場主體都不能壟斷市場買賣交易。如果市場多樣性喪失，那麼或形成壟斷，或導致市場「崩塌」。
人工智慧引入金融領域有產生市場多樣性消失的跡象，比如：人工智慧引入投資顧問即智能投顧的大面積推廣，或造成市場發生單一賣而無人買或單一買而無人賣的情況。這都將導致市場爆發大風險。
不過，或許是我們過於杞人憂天了。此前，筆者與阿里巴巴首席技術官、有中國大數據雲計算第一人之稱的王堅座談時，他講大數據只是一堆破銅爛鐵，主要看對大數據雲計算的挖掘、分析與計算能力。這樣的話，各個技術開發公司與金融公司對數據的挖掘與分析能力不一樣、存在差距，因而每個個體智能投顧對市場的判斷決策就會存在差距，或不一定會出現集中賣而無人買或集中買而無人賣的單一市場情況。
對於人工智慧給金融帶來的風險，黑田表示，將通過認真核查對金融市場的影響，「努力實現新技術的優勢最大化、負面因素最小化。」這個思路是正確的。
在鼓勵人工智慧大踏步應用於金融行業的同時，著手對其進行分析特別是可能導致的金融風險分析進行預判，是完全正確的思維。

㈦ 金融企業和人工智慧結合會經過哪些過程

金融企業和人工智慧結合會經過場景和數據不斷推進科技的平民化的過程。

分析：AI+金融融合過程中，場景和數據扮演著重要作用，未來要不斷推進科技的平民化，這也意味著銀行的科技不再是簡單得服務本身，而是開始賦能銀行的客戶，服務城市的數字化。實際上，城市是最好的一個核心場景，可促進社會整體生產要素的高效協同和資源配置的優化。

相關意義：

經常性的業務，如客服、報表製作等，可以用現代AI完成；相比之下，決策分析層面的AI就很不同，如在線管理、反洗錢、反欺詐、網路安全、合規等等，這些都是非常復雜的業務，在當前很難實現全面智能自動化。

整個布局就是基於場景去考慮問題，這與銀行傳統的靠產品、靠流程、靠管理，完全是兩個概念，其背後就是數據驅動。

㈧ 我們該如何看待競相開花的金融科技

2017年剛過沒兩月，互金行業便早早跨進了「百家爭鳴」的戰局。「馬太效應」、「巨頭天下」等說法，揭示著互聯網金融的發展方向。而金融科技（Fintech），也順理成章地成了被不斷提起的「洋氣詞兒」。

在經歷過2016年的波折後，越來越多公司開始將「金融科技（Fintech）」作為新的標簽，其中不乏BAT這樣的巨頭企業。

從「金融交易的網路渠道」到「Fintech」的加速轉換，不僅折射出了行業對技術改變金融的更多期待；同時也將另一個問題留給了我們：面對被頻頻寵幸的晉升之路，Fintech是否真能守好它的膝下江山呢？

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井噴的全球金融科技指數

CB-Insights發布了一份名為「THEGLOBALFINTECHREPORT:2016INREVIEW」的全球金融科技投融資報告，對2016年全球金融科技企業的投資狀況進行了分析和總結。

報告指出，2016年全球Fintech行業共吸引了127億美元的投資總數，第一季度完成49.3億美元的投資交易額。而其中，中國國內金融科技企業所獲得的投資筆數達到46筆，佔全球份額的5.5%；獲得投資總額接近46億美元，佔全球份額的36%。這兩項數字與去年相比，都得到了明顯的增長。另值一提的是，2016年間亞洲地區所獲得投資數額最大的10家公司全部來自中國，包括京東金融、51信用卡、HNA在內的Fintech企業，皆位列其中。

雖然中國金融科技企業的「吸金」速度令人驚訝，不過中國金融科技企業的投融資雙向能力卻更讓人咋舌。

在最新發布的《2016年全球金融科技投融資報告中》，零壹財經公布了這樣一組數據：2016年全球金融科技投融資共504筆，累計融資金額達1135億元人民幣；其中國內金融科技投融資就佔到281筆，總額為875億元。而在2016年全球金融科技投融資中，共有18家平台在2016年獲得至少兩輪融資，除了兩家美國公司外，其餘16家均為中國金融科技公司，覆蓋了包括網貸（5）、 理財（5）、保險科技（4）、眾籌（2）及消費金融（2）五種。

這組雙向統計數據讓我們看清了過去一年井噴式發展的金融科技，而這也引發了國內巨頭的「搶灘逐鹿」。

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*江湖Miu論的每一篇稿子，都是MiuMiu反復打磨後的作品。

*轉載與合作請聯系[email protected]

㈨ 互聯網金融和人工智慧對社會影響大嗎將來是不是好多人將都會面臨著失業

如果按照習慣思維，互聯網金融的逐漸發展擴張，會造成實體金融行業的劇變，銀行及其他金融服務網點大量減少，勢必會大量減少該行業的就業人員；AI人工智慧的普及應用，更會使原來的密集型勞動就業方式發生深刻變化，大量機械重復性工作被人工智慧設備所替代，比如生產型企業的流水線車間，全部使用智能機器人，而程序員的工作被智能程序員系統替代等。
這些進步大量減輕了人們的工作強度，社會生產效率和社會財富的創造方式，有了翻天覆地的進步。在這個基礎上，社會形態也隨著上述變化而變化。因此，社會財富的屬性以及基本的分配方式，也將發生根本性變化。這將是毋容置疑的，否則，將會產生嚴重的社會問題。
到那時，一個基本的觀念或將會形成:社會勞動成果歸全體公民，社會及公民所需的生產、生活資料按需分配……