為什麼ai能和金融緊密結合

⑴ 人工智慧賦能金融科技：技術驅動及未來機遇

數字化轉型和新興技術顛覆大潮正在不斷地重塑各行各業。高速發展的金融科技在人工智慧的「加持」下，展現出更多關於未來的想像。「新基建」浪潮加速大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈等信息技術，在金融科技領域的融合應用，為行業轉型升級持續賦能。

金融科技生態關鍵技術ABCD，包括人工智慧（A）、區塊鏈技術（B）、雲計算（C）、大數據等（D）。ABCD技術逐漸成為金融行業發展的核心驅動因素，逐漸形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段。

金融科技產業生態逐漸形成

金融與科技之間的關系是「互相賦能」。科技企業以強大的技術驅動力賦能金融服務，通過大數據、人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術為金融市場、金融機構或金融服務，提供新的業務、模式、應用、流程或產品服務，科技驅動加速重構整個金融行業的生態。隨著新技術與實際場景的不斷融合以及創新應用，新技術在金融科技的邊界不斷突破，創新性的服務模式及業態不斷涌現，且在實際的應用場景中逐漸落地並迭代優化。

一個新的金融科技時代，正在加速到來。

加速金融科技業務模式重構

人工智慧時代已然到來，技術驅動下，金融科技的邊界不斷被突破，為金融服務帶來更多可能。金融新基建的「新」，一方面是新技術應用對於傳統金融市場硬體設施的優化，另一方面是如何革現有的制度、原則和法規以適應新型金融服務的需求。而後者是 基於技術創新及用戶體驗雙向驅動不斷生成並逐漸完善的生態圈模式。 以銀行為例，銀行通過開放API與創新科技公司合作，提升自身技術創新能力和效率，利用人工智慧、物聯網等領先科技，降低銀行運營成本、擴大數據積累、提升客戶體驗，以科技為驅動解決客戶痛點。

場景為王 金融科技服務的更多可能

金融不單是一個場所而是一種服務，將會碎片化地融入我們的生活場景中。 金融科技的強大賦能，以科技力量為驅動,以場景化、智能化的用戶體驗,為金融服務的場景提供更多的想像空間。 金融與科技的融合，通過線數字化營銷活動，幫助銀行、保險、互金的用戶創造服務場景，打通線上營銷渠道，這其實是場景化的金融需求。以開放銀行為例，銀行通過API開放賦能給更多金融科技服務提供商，一方面是幫助更多的互聯網產品提升價值，另一方面則是切入更多場景化應用，在數字化金融、產品服務創新和營銷運營等核心業務能力上實現深度連接。

人工智慧等在金融科技的場景應用，主要表現在反欺詐領域以及獲客拓展場景的運用等。科技的創新應用以及疫情的推動，加速金融機構業務線上化轉型，隨著跨行業的數據海量增加，基於線上業務的服務能力是否跟得上客戶的需求變化，目前的線上業務渠道是否經得起承擔主營市場拓展的責任考驗，這些也需要金融科技和智能風控的支撐。

業務反欺詐是AI+金融科技的下一個藍海

由於建立在雲計算、人工智慧等技術的基礎之上，金融科技兼具金融和科技的雙重屬性，由此也形成了二者交織混合的風險特性。金融科技的開放性、互聯互通性、科技含量更高的特徵，使得金融風險更加隱蔽。人工智慧下的金融科技的業務風控管理已經不能單純依靠傳統風控機制，場景化、智能化的業務場景，更需要用技術與監管相結合來重塑。

Garter《在線反欺詐市場指南》指出：到2023年，第三方欺詐檢測服務應用覆蓋將超過75%，相比當前25%的覆蓋程度有較大提升空間。智能風控在金融機構的覆蓋范圍有較大提升空間。

人人雲圖賦能金融科技業務安全的應用實踐

基於金融行業數據多且隱私性要求極高，人人雲圖結合金融業務線下業務線上化，著重加強了移動端安全防護體系的建設，在保護用戶隱私前提下，構建以用戶行為數據及業務數據為基礎的自進化智能化防護體系，賦能機構移動安全防護，助力金融機構更敏捷、智能和自適應地處理安全危機，形成新的安全防護閉環。

金融科技的快速融合發展，要求科技企業為金融風控提供更加「模塊化」的在線業務全流程的風險評估服務。 人人雲圖打破傳統的以數據為核心平台模式，採用高技術、高穩定、高性能的模塊化設計，靈活易用，不僅符合金融行業數據合規要求，還具備高穩定性、高兼容性特徵。靈活的策略交互組件，助力金融機構根據欺詐行為快速調整風控策略，快速應對風險，保障業務的穩定運營。

未來已來

技術及用戶體驗「雙輪驅動」，基於人工智慧的金融科技變革正在迅速到來，且只會加速到來。

人人雲圖

人人雲圖2017年6月由資深數據科學家和安全專家共同創立，致力於互聯網業務風控合規的數據技術服務，打擊黑產上下游。通過聚焦銀行、證券、O2O、航旅、電商等行業業務場景，為用戶提供基於行為的用戶畫像，幫助鑒別用戶質量、及時調整運營策略，助力業務健康、持續增長。

⑵ 人工智慧如何創新金融服務流程

金融部門的公司可以利用人工智慧來分析和管理來自多個來源的數據，以提供有價值的見解。這些創新成果幫助銀行克服日常面臨的困難，同時提供貸款管理或付款處理等日常服務。現在，讓我們來看看人工智慧驅動的金融科技創新的一些用例，以及金融科技公司可以從這項技術中獲得的主要好處。提高安全性金融領域的人工智慧為許多旨在加強安全預防措施的解決方案提供支持。例如，銀行提供只能通過面部或指紋識別才能訪問的應用程序。這在很大程度上歸功於人工智慧。一些專家聲稱，在不久的將來，密碼和用戶名將被人工智慧支持的安全解決方案所取代。語音識別、人臉識別和其他生物識別數據可以添加一個補充安全層，並且比傳統密碼更難繞過。金融科技中的人工智慧包含行為解決方案，可以引發金融革命。AI 可以監控客戶如何與他們的交易互動並確定他們的典型行為。假設客戶連續幾次嘗試在其典型位置以外的地方從其帳戶中提取7,000美元。人工智慧驅動的機器學習將把這種活動檢測為可能的欺詐行為並加以阻止。

⑶ 人工智慧在金融領域的應用

金融科技的蓬勃發展和深入應用，是推進普惠金融建設的重要基石，也是鄉村經濟振興發展的重要引擎。

智慧眼以人工智慧、大數據、生物識別等核心技術，從湖南農信社的服務平台出發，構建「金融+」生態。以智能終端產品為依託，將銀行櫃台業務延伸至村委會、社區、供銷社、商場、超市或社區銀行。一方面，實現金融業務的存取款、查詢、轉帳、貸款等業務功能；另一方面，實現生活繳費、政務辦理、社保業務、醫保業務、政策查詢等便民服務，實現金融+的功能。智慧眼金融智慧終端打造的7×24小時全場景的「金融+」一站式綜合服務模式，將更好的服務於城鄉居民，更好的拓展銀行的業務渠道，提高金融服務的覆蓋面、可得性、滿意度。

⑷ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用場景（上）——基礎介紹

定義 ：人工智慧即是讓計算機系統模擬出感知、推理、學習、決策等人類行為。

五要素行業分析框架 ：基礎實施、演算法、技術方向、具體技術、行業解決方案。

金融科技領域的應用則屬於最終的行業解決方案層

 

大數據和硬體是人工智慧的基礎設施

大數據是人工智慧的前提條件。數據即是信息，數據是進一步深加工的原材料，有了大數據的基礎，才可以運用人工智慧演算法去解決具體問題。金融領域在數據方面有先天優勢。首先，金融領域屬於強數據導向的行業，且存在大量的標准化數據，例如公司的財務數據、股市債市的歷史交易數據等等。其次，金融數據十分注重實效性，對人工智慧的需求高。

在有了海量數據的前提下，隨即產生的是對海量數據的計算需求，AI晶元應運而生。目前AI晶元發展的重點是針對神經網路等架構實現高速運算的核心硬體，即算力提高階段。

演算法是人工智慧的核心

機器學習是人工智慧的一個分支，是指通過模仿人腦，在經驗學習中改善具體演算法的性能；深度學習也是人工智慧的一個分支，是指使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象的演算法。

深度學習分類：

有監督：更強調人的作用。利用給定的訓練數據，集中學習出一個函數（模型參數），當新的數據到來時，可以根據已知的函數預測結果，在這個過程中，訓練及中的目標是由人標注的。

無監督：無監督學習目標不是告訴計算機怎麼做，而是讓計算機自己去學習怎麼做事情。在無監督的深度學習中，輸入的數據沒有被標記，也沒有確定的結果，數據樣本類別未知，需要計算機根據樣本間的相似性對樣本集進行分類（聚類，使類內差距最小，類間差距最大）。

半監督學習：介於前兩者之間，使用半監督學習時，將會要求最少的人員從事工作，同時，又能夠帶來比較高的准確性。

機器學習步驟：

訓練：通常需要通過大量的數據輸入，或採取增強學習等非監督學習方法，訓練出一個復雜的深度神經網路模型，訓練過程由於涉及海量的訓練數據（大數據）和復雜的深度神經網路結構，需要的計算規模非常龐大，通常需要GPU集群訓練幾天甚至數周的時間。

推斷：利用訓練好的模型，使用新的數據去「推斷」出各種結論，如視頻監控設備通過後台的深度神經網路模型，判斷一張抓拍到的人臉是否屬於黑名單。

⑸ 人工智慧深度賦能金融 科技風口呼喚領軍人才

科技 改變世界，創新引領時代。

8月29日至31日，2019世界人工智慧大會在上海世博中心召開，大會圍繞「智聯世界 無限可能」的主題，從技術趨勢、應用落地、產業生態、人才培養和公共治理等多角度，對人工智慧領域的前沿技術、重點行業和重要話題進行深入探討。

AI深度賦能金融

提及金融業務，腦海中立馬浮現風控、反欺詐、大數據等系列專業名詞，但這些在普通人看來，未免太過晦澀難懂。現在，在今年人工智慧大會的浦東世博展覽館中，金融 科技 公司提供一種更為精彩的體驗，以更加「好玩」的方式，高效拉近我們與金融之間的「最後一公里」。

「微表情識別技術，可以識別人類開心、憤怒、厭惡、恐懼、傷心、驚訝以及面無表情這七大類情緒，總計54種情緒的識別能力、39種面部動作單元，並且可以識別90%以上表情變化。」在展覽現場，金融壹賬通技術人員介紹稱。

據了解，該微表情識別技術曾斬獲國際面部動作單元識別競賽世界第一名的榮譽，並大量運用在貸款面審環節中，幫助面審人員提示騙貸風險。

「不僅是表情上的情緒，機器甚至都可以識別出文字的情緒。」現場人員介紹稱，體驗者打開「Gamma O」開放平台，裡面有各式各樣的人工智慧技術，其中有一項便是文字情緒識別。只要體驗者輸入一段話，就可智能識別出體驗者輸入文字的情緒。

值得注意的是，AI技術在金融領域的應用，並不僅僅限於To B（針對行業）領域，在其他To C（針對個人）的金融服務領域，比如客服方面，也可以大展身手。

此次大會上，金融壹賬通還展示了多輪對話、語義理解等技術，無論是體驗者說的、寫的，聰明的機器都能理解，並通過對應邏輯分析所需結果。相關工作人員向體驗者介紹稱，多輪對話、語義理解技術可以應用到智能外呼機器人中，通過搭建AI機器人代替人工完成基礎工作。在智能外呼機器人中，增加情緒識別技術，還可以感知客戶的情緒變化，減少人工投訴的同時，能夠找到業務突破口。該服務可應用於多個金融業務場景，包括存量客戶經營、新產品推薦、還款提醒、客戶回訪調研等。通過機器人取代大量人工客服，從而大幅降低呼叫中心的人力成本，提高服務效率。

隨著人工智慧 科技 的快速發展，被譽為金融 科技 「無人區」的AI 科技 ，正成為財富管理行業的重要創新方向，同時也是「兵家必爭之地」。在大會期間，陸金所宣布，其正通過金融 科技 的技術與經驗，用 科技 賦能信託行業，幫助傳統信託行業解決資產風控難、運營效率低、客戶體驗差、市場觸達難、獲客成本高等五大痛點。

同時，陸金所正式對外展示「4KY」體系，即陸金所將AI技術融入全財富管理場景，全面升級智能理財交互體驗，為用戶提供個性化財富管理服務，重塑財富管理行業。

目前，陸金所平台已經開始嘗試，使用智能理財機器人與用戶進行自然語言交流與開放式對話，並為用戶提供涵蓋賬戶查詢、產品咨詢、市場分析、投資者教育在內的各種金融服務。通過運用人工智慧進行客戶服務，陸金所力求解決用戶與產品的匹配問題，並解決更多用戶仍未滿足的大量金融服務需求，希望能夠扭轉金融服務僅為部分頂層人群服務的刻板印象，讓金融服務普惠大眾。

數據顯示，藉助AI的幫助，陸金所平台的用戶服務交互頻率比以往提升了5倍，極大地提升用戶服務面及響應速度。同時，人工智慧客服的問題解決率提升了2倍，大大提升了用戶的服務效率。

事實上，客服智能化、人性化服務的背後，正是AI、大數據、雲計算等 科技 力量共同驅動的。螞蟻金服和埃森哲近日聯合推出的《新客服行業白皮書》用戶調研顯示，80%的用戶希望客服更加了解自己；71%的用戶表示，相比與人溝通，希望可以自助解決問題。消費者對客戶服務的普惠性、技術化、定製化，以及洞察力、自助化程度有了更高要求。

2017年8月，支付寶提出「新客服」理念，並藉助AI等手段，將被動式、等待式的傳統服務模式轉變為主動挖掘用戶潛在需求，給用戶提供更為普惠的服務。兩年間，隨著人工智慧技術、大數據等技術發展，新客服進一升級為完整的行業解決方案。在服務好海量支付寶用戶的同時，還可以把新客服的系統技術能力輸出給行業，提高整個行業的效能，減少呼叫中心的運維成本。

螞蟻金服方面數據顯示，相較於2016年，2018年整體業務量增長了120%，但人力僅增長11%，滿意度達到80%，大大提升服務效能。通過數據分析和人工智慧手段，可以更加准確地掃描客戶全程行為，同時預判、識別客戶服務需求點，使得呼叫中心資源的調配使用更加精確。

浪潮之巔的「生產力」

在這些神奇且令人驚嘆的技術背後，是AI正在潛移默化地改變著金融行業的業態。

目前，AI技術在金融領域的應用，想像的翅膀已為外界所塑造，但事實上，除了金融領域，自動駕駛、醫療、語音識別、圖像識別等領域也是AI的重要賽道。那麼，為什麼偏偏金融會成為更加令人矚目的「幸運兒」呢？

具體來說，朱明傑分析到，能夠讓AI成功應用的行業有一些共通點：

首先是信息化基礎和數據量充沛；其次是應用場景和用戶體量足夠大，核心業務數據驅動；再次是付費意願。因此，最先得到成功應用的是互聯網行業。今天的金融行業也具備了這些條件，數據是金融的核心價值，通過人工智慧、大數據、雲計算等信息技術與金融業務深度融合的金融 科技 ，成為推動金融轉型升級的新引擎。

不過，吳中也坦言，結合DATAVISOR的領域——智能風控反欺詐來看，其實也存在著不少難點。「在數據積累方面有很多的前期工作需要做，金融機構重視數據採集的結構化，電子化是基礎。和其他領域有所不同，AI在智能風控領域的應用，擁有較強的攻防演變。壞人惡意欺詐的標簽其實積累的比較少，而且需要不停的變化，因為攻擊者一旦被攔截，會變化手法。

「在反欺詐的領域里，怎麼在沒有標簽數據或者很少的標簽數據情況下，解決一個比較大的問題，值得思考。其實很多AI的落地，使用大的數據樣本，去解決一個小問題或者一個單點問題。但在金融領域，特別是反欺詐領域，是要用小的訓練數據去解決很大的問題。」吳中說。

而在財富管理行業，「我們不僅要知道客戶現在需要什麼、能買什麼，更要預測用戶以後需要什麼、適合什麼。」 陸金所CTO毛進亮總結道，「AI技術正在從各個層面重塑財富管理行業。它不僅能解決傳統人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊的痛點，還可以通過大數據、機器學習等技術為投資者進行『精準畫像』，讓機構更加了解客戶需求、資產狀況、風險偏好等方面，真正實現千人千面的個性化服務。從監管層面來說，AI技術與其他技術的配合，也能讓財富管理服務流程更加公開透明，並且擁有完整的服務記錄，為有效監管提供支持。」

事實上，除了金融行業，金融 科技 的玩家們也在 探索 其他能夠用上AI這把「錘子」的場景。吳中談及，「我們現在除了金融方面，也在對互聯網領域進行有益的 探索 。結合無監督技術，我們會變得更加開放，並且變成一個平台化的產品。可以賦能更多不同的銀行和其他金融機構，讓他們在信息化的過程中，以較小的成本去接入比較好機器學習和無監督的技術，不用重新造輪子。 」

同時，「我們也看到，比如保險業中的車險、壽險和社保，還有航旅等場景，都還擁有很多機會。」吳中說。

垂青AI創新人才

支撐AI向前發展的動力，是不斷創新更迭的技術。而在技術背後，更是一代代「AI人」的持續 探索 與精進。我們不禁發問，一個優秀的「AI人」，應該是怎樣的呢？

對此，在上海交通大學黨委常委、副校長毛軍發看來，扎實的數理基礎、寬廣的知識面、敏捷的思維必不可少。他還提出，對於有心從事人工智慧行業的學生而言，如果真正喜歡的就去做，不喜歡也不要去湊熱鬧，選準的話就要堅持。「可能你會發現做AI這個行業沒有你想像那麼熱鬧，沒有那麼浪漫，但選準的話，就長時間堅持下去，一定會成功」。

微軟全球執行副總裁沈向洋認為，對人工智慧而言，現在是很激動人心的時代，有很多事項可去執行。然而，最重要的事情還是要志向高遠。如果有機會做人工智慧的科研，並且有這樣的志向，一定可以做出了不起的工作。

2017年，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，設定以2030年為期限的AI發展目標。為了達到這一目標，到2020年，許多里程碑需要達到，包括在基礎研究領域做出重大貢獻、成為吸引世界新興人才的目的地，以及在人工智慧產業上達到世界領先水平等。

以世界人工智慧大會為契機，上海加快推進人工智慧深度應用和產業發展，努力打造國家人工智慧發展高地，成為全國領先的人工智慧創新策源地、應用示範地、產業集聚地和人才高地。目前，上海已擁有人工智慧核心企業1000餘家，泛人工智慧企業超過3000家，相關產業規模超700億元，位居全國第一梯隊。

朱明傑在AI青年科學家高端會議上拋出了這樣的問題：

「今天的世界人工智慧大會，有AI時代最優秀的年輕人們，最傑出的科學家們，富有經驗的工業界前輩們，與這么多關心智能產業的領導們齊聚在上海，在這個剛剛開啟的AI時代，能不能在上海也打造這樣的閉環呢？」

在此次人工智慧大會上，除了全球AI知名企業領袖齊聚、頂級學術大咖雲集、人工智慧新銳勢力集體亮相外，AI青年科學家聯盟的「A班計劃」亦浮出水面。

對此，同為「A班計劃」發起人的朱明傑表示：「對比矽谷的創業氛圍和資源，我們要給年輕人更多的機會，讓他們站在同一起跑線上。」 他認為，「相較更年輕的AI人才，我們年長幾歲，有過創業經驗，學術界教授也有很好的實驗室資源。希望通過『A班計劃』這樣一個項目，加速AI人才走向成功的速度。」

據了解，A班計劃在遴選之初，即將目光瞄向全球范圍內的優秀博士生和初創企業創始人（融資不超過A輪），「硬性條件」包括年齡在20-30歲之間，世界頂級學術會議的認可度，創業方向的 科技 含量等。

結合在氪信 科技 的實踐經驗，朱明傑表示，AI的時代風口，更加垂青於全才型AI創業者，創業公司首先要解答好商業本質問題，完成「從產品到客戶到研發再投入」的商業閉環，確保自身茁壯成長，才有可能成為偉大的 科技 企業。人才之外，有效的環境是人才、市場、科研之間形成不斷迭代的成功閉環。

本文源自國際金融報

更多精彩資訊，請來金融界網站(www.jrj.com.cn)

⑹ 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。

⑺ 大數據與人工智慧在金融行業的發展需要以什麼為基礎

AI產品化是大數據與人工智慧在金融領域發展的基礎。因為光有理念創新是不夠的，必須將大數據與人工智慧緊密的結合到一起，實現一加一大於2的效果，這樣才能為大數據和人工智慧進入金融領域並取得長遠發展打下堅實的基礎。以上是我的全部回復，希望能夠幫助到您，祝您生活愉快～

⑻ 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。

⑼ 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

⑽ 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