人工智慧金融怎麼落地

⑴ 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。1、需要與業務緊密合作，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。

⑵ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢

人工智慧助推了金融科技的發展，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。

⑶ 人工智慧如何賦能金融行業發展

人工智慧如何賦能金融行業發展，主要體現以下幾個方面：
構建客戶畫像，促進客戶管理
結合人臉核身、文字識別、語音識別等人工智慧產品，打造一個統一注冊、統一認證的安全高效平台。為銀行及保險客戶建立優質的客戶大數據和知識圖譜打下基礎。
利用AI人工智慧，可以大程度地簡化收集客戶有效信息的過程，包括他（她）目前持有的保險單的詳細信息、部分財務信息以及網上可查閱的客戶帳戶中的個人信息等。幫助構建客戶的人物畫像，對客戶進行分層次管理，以便向其提供最為優質的服務。
准客戶分析，智能推薦產品
根據用戶基本信息、用戶行為、消費行為、興趣、關注、常住位置、實時位置、app行為、信用評分等緯度，通過大數據平台處理後建立用戶群體畫像。經過客群畫像的數據積累，分析不同客戶群體的基礎標簽，提煉出用戶特徵，為客戶推薦與其需求最匹配的產品，實現精準營銷。
數據有效整合，提供實時決策
接收數據源後，根據後台的數據計算處理程序，實現數據的實時共享和投放，包括智能核保、智能核賠、金牌話術及實時大屏演示等。利用人工智慧對數據進行整合並應用，可以大幅縮減核保時間，降低冗雜勞務開銷，從而降低成本。
打破數據孤島，建立大數據風控
AI人工智慧，具有超強的收集，處理、整合數據的能力，通過運用大數據構建模型的方法，對金融企業客戶借貸進行風險管理控制和提示。收集貸款人的相關信用信息後，可通過預測、分析其近來的信用變動情況，及時做出相應提醒。
其次，整合金融行業的主流機構數據，利用集團公司的數據及行業數據形成共享，打破數據孤島，更快、更精準的識別信貸黑名單。
展望整個金融行業的未來，尤其是在互聯網保險及銀行領域，隨著AI深度學習的不斷發展，人工智慧的運用將會越來越廣泛，越來越明顯。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。

⑷ 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。

⑸ 人工智慧及其在金融領域的應用

內容來自用戶:專業好資料哦
人工智慧及其在金融領域的應用
當前，我國經濟發展處於新舊動能轉換關鍵期，人工智慧對於我國搶占科技制高點，推動供給側結構性改革，實現社會生產力新躍升，提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。2017年7月，國務院發布了《新一代人工智慧發展規劃》，提出通過智能金融加快推進金融業智能化升級；通過建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力；創新智能金融產品和服務，發展金融新業態；鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控等技術和裝備，建立金融風險智能預警與防控系統。人工智慧將對我國金融業的轉型升級、提升競爭力產生深遠影響。下載論文網人工智慧概述定義人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是研究使用計算機模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法和技術的新興科學。作為計算機科學的重要分支，人工智慧發展的主要目標是使計算機能

⑹ 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。

⑺ 人工智慧在金融領域的應用有哪些

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。例如，網路就已經開始利用多年積累的自然語言處理技術，向傳統金融機構賦能。利用人工智慧，更好地理解用戶意圖，通過多輪會話的形式解決用戶的提問，使用戶體驗大大提升。

⑻ 人工智慧賦能金融業，哪些技術最容易落地

數據統籌和精準分析

⑼ 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。

⑽ 人工智慧的發展怎麼樣

智能時代，普通人還是有能力把握很多發展機遇的，但是把握這些機遇，除了提升自身的行業認知度，還可以找到自己的發展實力。在智能時代，普通人的發展能力可以從三個方面來體現。一是追熱點存在一定風險，熱點肯定就會競爭很大。

說到人工智慧，大多數人是期待。當然，也有少數人會擔心，未來，當人工智慧的發展進入一個新階段時，是否能夠替代某些行業所需的體力勞動？如果是這樣，那麼將會有下崗失業潮。對全球經濟和社會的影響是巨大的。所以會有各種各樣的擔心和猜想。