逐鹿ai金融会怎么样

发布时间: 2022-07-27 19:44:15

㈠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。

㈡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。

㈢金融危机会影响AI金融行业吗

会。
当数据中存在某些异常情况（例如金融危机）时，人工智能可以研究数据并注意到可能的触发因素，然后为将来做好准备。人工智能正在通过各种多样的应用程序慢慢地影响着世界各行各业。而且人工智能技术也已经走进了人们的日常活动，从人们工作到生活环境，都在不知不觉地被改变。
人工智能在管理风险中起着至关重要的作用，在金融行业领域中，有句话叫时间就是金钱，并且完美显现出来了。所以对于风险案例来产，可以通过使用AI算法来分析案例历史记录并识别任何潜在的问题。这涉及使用机器学习来创建精确的模型，使金融专家能够遵循特定的趋势并注意到可能发生的风险。这些模型还可以确保获得更可靠的信息，以供将来的模型使用。

㈣券商逐鹿互联网金融，向左走 or 向右走

券商触网，热浪一浪高过一浪。去年3月13日方正证券宣布泉友会天猫商城旗舰店正式上线，这是继保险、银行、基金等金融企业进驻天猫之后，证券行业首家券商亮相天猫。此后，各路资本开始“扎堆”涌入以P2P借贷、线上理财、垂直搜索等为代表的互联网金融平台，前不久广发证券等多家证券公司还开始开展互联网证券业务试点。券商触网持续升温，原因何在？牵手互联网金融，有什么风险？券商今后之路，该如何走才好？

券商逐鹿互联网金融，原因几何？

最近，笔者一位朋友刚刚从某证券公司辞职，转而去做上游的股权投资业务。“互联网金融的兴起让券商经纪业务雪上加霜。”他说，辞职是无奈之举。

事实上，现在金融圈已经迎来了混业金融的大时代：去年，余额宝上线一个月就掘金100亿，新浪发布“微银行”提供开户、转账等服务，阿里小微信贷针对批发零售企业开展业务……

面对互联网公司来势汹汹的挑战，各大银行、保险公司已纷纷成立电子互联网金融平台，券商也开始布局互联网金融，方正证券率先在淘宝“天猫商城”开业销售咨询产品；华创证券则开办网上商城销售奢侈品……

市场竞争惨烈程度可见一斑，今年2月20日，国金证券与腾讯战略合作推出的首只互联网金融产品“佣金宝”正式上线，投资者通过腾讯股票频道进行网络在线开户，即可享受万分之二的交易佣金，这标志券商经纪业务已经正式步入“零佣金”时代。

然而，互联网企业给证券公司带来的最大冲击之一是互联网企业拥有数额庞大的客户群和隐藏在客户背后的是庞大的价值数据。它们可以通过客户数据挖掘，分析客户需求，进而细分市场，根据所需设计出不同的产品和服务。

此前，券商过度依赖佣金通道和单一盈利模式，随着政策红利的逐步丧失和互联网企业的冲击，证券公司竞争格局也发生变化，区域性证券公司生存难度增大，行业面临洗牌和转型；同时，证券公司的各项业务也将受到不同程度上的影响，且这种影响将会不断深入。

触网盈利，没那么容易！

除了开展与银行、互联网公司等的客户资源争夺战，互联网时代还让券商重新洗牌，有预测认为，券商互联网金融争夺战或成为中小券商“弯道超车”的机遇。这里有一个典例，中山证券、华龙证券、西藏同信证券、华林证券、广州证券等五家中小券商选择了腾讯新上线的“企业QQ证券互联网服务平台”，这是一个以QQ用户为目标客户，集证券开户、交易、营销客服等为一体的金融服务平台，它用便捷的服务吸引了一大批中青年客户。

此前有报道总结了券商在互联网金融的四大模式创新：一是在互联网上自建网上商城，如长城证券；二是利用手机终端进行创新，发展“一站式”金融管理服务，如国信、国泰君安等；三是利用网上开户进军互联网金融创新，如招商、中信证券；四是和银行对接，分业经营下的混业服务模式，券商代销发型银行理财产品，如光大、宏源证券。

然而，这些创新到底是对传统模式的改良，还是革命性的革新？券商行业内会形成什么样的产业格局？可以肯定的是，券商拥抱互联网金融，机遇与挑战共存，虽然它们纷纷踏上了拥抱互联网金融之路，但而如何借助互联网金融的优点帮助其盈利，券商还在探索的路上。

中金证券曾表示，互联网在标准化金融产品的销售上优势明显，但在个性化金融产品制造环节尚不具备竞争力。中信建投的行业报告也指出，证券公司进军互联网金融目前尚停留在网络证券交易和网络理财产品的阶段，深层次的战略合作目前尚未涉及。

证券公司的核心专业能力在于金融产品的设计能力、产品营销能力、客户服务能力和风险管理能力，而这正是互联网企业所缺失的。利用互联网企业在完成客户积累之后，再根据不同的用户细分市场，开发出不同的个性化的金融产品，才应是券商们拥抱互联网金融真正要走的路径。

安全与风险，向左走 or 向右走？

对于券商而言，最关心的莫过于安全和风险问题。牵手互联网，所有数据均采用电子方式进行记录、存储，在为客户提供方便的同时，也增加了券商的市场风险系数。因此，在互联网时代提高风险管控能力，成为券商面临的首要问题。

融入互联网将是对券商的一个重大挑战，产品研发、营销、服务，线下金融产品的线上整合，电商平台的有效搭建，大数据的采集分析等方面都需要金融与信息技术的深度融合，这才能够实现多元化产品在交互多渠道的平台上与客户精准对接，进而实现券商的全面转型。每个环节都环环相扣，而某一个环节的疏漏和缺失，则可能导致系统性的风险，信息技术在券商拥抱互联网过程中显得尤为重要。

以美国最大的证券经纪公司——美林证券为例，美林证券拥有 1.5 万名金融顾问(FC)，每个 FC 都管理着成百上千的客户，根据客户选择的服务级别提供不同档次的投资咨询服务，而这些服务主要是依靠美林强大的研究力量所建立的 TGA（Trusted Gio Advisor）信息平台实现的。研究后台通过功能强大的 TGA 信息平台实现对金融顾问前台的支撑，是美林 FC 制度得以成功的技术保障。

国外证券公司非常重视利用先进信息技术的支持来应用新的金融理论，实现金融创新、资源整合，从而提高经营能力和服务水平。相比之下，国内证券公司提供的金融服务比较简单，在信息系统的建设上还有待提高。

罗兰-贝格管理咨询有限公司合伙人、大中华区副总裁曲向军认为，券商缺乏系统整合与数据共享机制，难以支持数据深度挖掘与决策应用，此外，他还提到管理层更多关心业务发展，对 IT 了解较少，缺乏 IT 治理能力。

在此种现实之下，国内券商牵手互联网金融，能否设计出真正体现互联网精神和其金融特色的产品？能否实现对风险的有效管控？在互联网金融风生水起的热浪之下，它们是否真正适合拥抱互联网，告别传统的发展路径？这些都值得进一步思考。最重要的是，券商要实现在激烈竞争中转型，找出一条适合自己的细分路线。

（图片来源网络）

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㈥日本央行力促人工智能金融的启示

日本央行2017年4月13日在总行召开以在金融中运用人工智能(AI)为主题的会议。会议邀请了日本金融界相关人士等参与讨论。
这是至今媒体披露的第一家国家中央银行层面专题召开科技金融重要内容的人工智能应用到金融领域的会议。说明日本央行在科技金融领域敏锐的嗅觉，敏捷的观察力，与力促科技金融创新发展的前瞻性眼光。
日本是与美国比肩的世界上科技最发达的国家。特别是在工业机器人、人工智能等现代科技领域，日本是投入研发与应用最早的国家。在金融科技领域日本也没有落伍。刚刚进入2017年，日本几家保险公司就宣布在分析能力要求高的保险理赔部门裁员30%，用人工智能量化计算手段代替。
在美欧日纷纷将人工智能引入金融领域，特别是金融高端服务的投资顾问行业时，基本就可以断定科技金融将会代替传统金融的所有领域与所有岗位。我们不得不佩服专家们早就预测的，人工智能或率先在金融行业取得突破，科技金融或全面代替或者颠覆传统金融的预测。
作为掌控货币政策大权并带有对金融监管职能的中央银行，对科技金融的汹涌而来一定要有预判预测对策。以促进人工智能在金融行业应用为主，摸索科技金融发展与渗透规律，防范科技金融可能带来的新问题与新风险。
日本央行召开科技金融、人工智能金融应用会议是非常及时、完全必要的，凸显日本央行对新金融发展的高度重视。
日本央行行长黑田东彦亲自参加会议并演讲。他在演讲中表示，让人工智能与大数据分析为金融服务“具有对经济社会作出巨大贡献的潜力”，强调可推动金融的发展。
黑田解释称，金融通过高端信息处理支撑着经济发展。他认为，由于AI及大数据分析能高速处理庞大信息，因此将有助于实现更好的效率与发展。
关键在于在全球去中心化趋势下，点对点构成的直线距离最短的技术应用于金融行业后，金融资源将会得到最大化挖掘、发现、配置，金融资源配置的中间中介环节几乎消失。不仅效率会大幅度提高，而且融资成本将会大幅度下降。去中心化使得金融交易变得越来越简单了。
AI在金融领域的应用使得人为主观因素不复存在了。世界上最复杂的问题就是人的问题，最复杂的交易就是人主导的交易。可谓成也人，败也人。一旦AI使用于金融领域，那么，一切似乎都变得简单无比了。
当然，AI进入金融领域后也将会带来一些金融风险。虽然这些风险是主观分析与想象的，但只要是合理想象，就一定要预防风险。
有观点担心AI的介入将过度加剧金融市场变动，导致市场参与者的多样性丧失。这个担心不无道理。完全充分竞争市场要求市场参与者的多样性。每一个或几个市场主体都不能垄断市场买卖交易。如果市场多样性丧失，那么或形成垄断，或导致市场“崩塌”。
人工智能引入金融领域有产生市场多样性消失的迹象，比如：人工智能引入投资顾问即智能投顾的大面积推广，或造成市场发生单一卖而无人买或单一买而无人卖的情况。这都将导致市场爆发大风险。
不过，或许是我们过于杞人忧天了。此前，笔者与阿里巴巴首席技术官、有中国大数据云计算第一人之称的王坚座谈时，他讲大数据只是一堆破铜烂铁，主要看对大数据云计算的挖掘、分析与计算能力。这样的话，各个技术开发公司与金融公司对数据的挖掘与分析能力不一样、存在差距，因而每个个体智能投顾对市场的判断决策就会存在差距，或不一定会出现集中卖而无人买或集中买而无人卖的单一市场情况。
对于人工智能给金融带来的风险，黑田表示，将通过认真核查对金融市场的影响，“努力实现新技术的优势最大化、负面因素最小化。”这个思路是正确的。
在鼓励人工智能大踏步应用于金融行业的同时，着手对其进行分析特别是可能导致的金融风险分析进行预判，是完全正确的思维。

㈦金融企业和人工智能结合会经过哪些过程

金融企业和人工智能结合会经过场景和数据不断推进科技的平民化的过程。

分析：AI+金融融合过程中，场景和数据扮演着重要作用，未来要不断推进科技的平民化，这也意味着银行的科技不再是简单得服务本身，而是开始赋能银行的客户，服务城市的数字化。实际上，城市是最好的一个核心场景，可促进社会整体生产要素的高效协同和资源配置的优化。

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