人工智能在金融行业的应用
人工智能在金融行业的应用
近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速的行业典范之一。金融机构基于人工智能与大数据等金融科技的发展，不仅风险控制更加严密，运营成本逐渐降低，信贷损失率得到保障，而且服务流程也变得更加高效、安全。
客户身份识别:
客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。可提高银行柜台人员约30%的工作效率，缩短客户约40%的平均等待时间。
智能投资顾问:
智能投顾与传统的人类投顾相比具有透明度高、投资门槛低、个性化等独特优势。智能投顾以最少的人工干预方式帮助投资者进行资产配置及管理，让投资人更容易获得数据和分析层面的支持，从而将更多的精力投入更加重要的工作。借助计算机和量化交易技术，智能投顾平台可为经过问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议。
金融搜索引擎:
信息的甄别和筛选对于金融行业来说尤为重要，但其工作量和工作难度往往较大。金融搜索引擎正是为了数据和信息的收集、整理、分析而生，其实质就是信息平台，为供需双方提供撮合和对接服务。
AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变，再加上产业内部转型升级的迫切，新金融无论是在时代发展大势上，还是在社会经济发展驱动上，都将是一项长久不衰的“黄金”产业，毫无疑问，一场掘金新金融盛宴即将到来。得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。
“人工智能＋金融”潜力巨大 中国有四大发展优势
【中国智能制造网本站原创】人工智能等前沿科技的迅猛发展，为几乎所有行业都带来了全新变革的巨大机遇。对于正在快速成长的中国金融领域来说，人工智能的深度融入，不仅将强化发展驱动力，也将在效率、效益等方面获得全面升级。“人工智能+金融”潜力巨大 中国有四大发展优势 “刷脸支付”、“机器人理财”、“移动支付”、“无人超市”……近年来，随着人工智能技术以及的快速发展，以及应用范围不断拓展，金融领域也迎来全新变革。业内人士表示，人工智能已然成为推动金融领域发展的新动力。 人工智能加速升温 不经意间，2017年已经进入尾声。这一年，从围棋机器人“阿尔法狗”打败人类柯洁，到谷歌母公司旗下的Maymo开始测试L4级别的自动驾驶汽车，人工智能正席卷诸多领域，成为名副其实的“网红”。 在中国，人工智能实际上也并非真正意义上的新鲜事物。上世纪九十年代，人工智能就进入了中国，只不过一直受限于技术、市场等多重原因，发展缓慢。随着深度学习技术的突破与世界经济、社会的全面发展，如今人工智能已经迎来了属于它的好的时代。 今年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，人工智能上升到国家战略高度，并在实际应用中被广泛运用到自动驾驶、语音识别、智能安防和智慧医疗等领域。而作为一个国家为重要的基础产业之一，金融业也加快了与人工智能技术的深度融合。 现如今，国内外金融机构纷纷发力金融科技：国外金融行业正在业务中引入人工智能技术，摩根大通和高盛公司均表示要在人工智能领域进行大规模投资；国内四大行分别牵手金融科技公司，携手推动智能金融合作。 “人工智能+金融”展现强大潜力 作为金融科技的初级形态，互联网金融的兴起主要得益于互联网技术与金融业务的结合。如今，以人工智能、大数据、云计算和区块链等前沿科技为支撑的金融科技则是升级形态。特别是神经网络的突破性发展，使得深度学习技术获得加速进步，，将来有望解决金融领域里的一些痛点问题。 人工智能的迅猛发展，使得机器人可以一定程度上完成人类的工作，从而率、个性化服务客户。在金融风控层面，人工智能、大数据等技术的综合运用，可以实现对客户群体的筛选、欺诈风险鉴别、信用定价等，比较传统金融具有十分显著的优势。 此外，人工智能在金融领域的应用，还有非常重要的一点就是识别功能。据相关统计数据显示，目前，中国80%的老百姓还不能享受金融服务，中国有信用卡的人群不到三亿。而想要充分挖掘这一类潜在客户群体就必须从识别入手，解决身份识别与即时识别的问题， 以生物识别为代表的人工智能技术恰好能应对这一痛点。 中国发展人工智能金融有四大优势 中国在人工智能领域的发展上十分积极，目前取得的成就及前景也令世人瞩目。同样，在人工智能金融方面，中国无论是从创新、规模、监管、还是市场等方面来说，都具备着独特优势。 首先，是人口优势。截至目前。中国依然拥有世界上为庞大的人口规模。14亿人口所产生的的巨大数据量对于人工智能产业来说，是非常宝贵且值得艳羡的。据相关数据统计，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，半年共计新增网民1992万人；我国手机网民规模达7.24亿，较2016年底增加2830万人；互联网普及率为54.3%，较2016年底提升1.1个百分点。 其次，是市场优势。由于中国的信用卡普及率、渗透率相对于发达国家十分滞后，因而在金融服务市场的发掘上拥有惊人的广阔空间。如今，人工智能、大数据等前沿科技的崛起，让中国金融消费市场得以加速发展，释放沉积的需求潜力。 然后，是技术优势。近年来，中国在人工智能理论、研发、应用等方面取得了举世瞩目的进展，已经成为能够威胁美国“统治地位”的重要力量。在某些领域，中国甚至已经超越美国居于地位。 后，是政策支持。人工智能领域虽然并非新生事物，但是结合如今的时代特色以及发展现状，想要取得快速发展仍然离不开国家政策的强力支持。中国不仅出台了《新一代人工智能发展规划》等政策，还承诺不断加大投资，以推动人工智能领域的发展。上一篇：3D打印机增加“左膀右臂”五轴设备悄然走红
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一文览尽大数据、人工智能、区块链、云计算在金融领域的全景应用
蒸汽机、内燃机、电动机、信息技术等都是对人类经济社会产生广泛且深远影响的革命性技术，在金融科技领域，也有四大通用革命性技术——大数据、人工智能、区块链、云计算。在近日京东金融研究院发布的《2017金融科技报告——行业发展与法律前沿》（以下简称“报告”）中，细数了上述技术在金融领域的创新研究和应用情况。
此文为该报告第二部分，若想从宏观层面较为完整地鸟瞰全球金融科技市场格局与研究热点，点击雷锋网此前报道《金融科技2017报告（一）：鸟瞰全球金融科技市场格局与研究热点》查看。
接下来，就和雷锋网AI金融评论一起分享报告的精华内容吧！
学术研究汇总在学术研究方面，报告通过检索SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、ESCI等数据库，相关文献的发表时间锁定在2015年1月1日至2017年3月15日后发现，总体而言，中国是推进Fintech技术的主要国家之一，中科院、清华大学、武汉大学、浙江大学、北京大学等知名高校的相关文献数量名列前茅。此外，韩国、巴西、日本、英国、美国、德国、意大利、澳大利亚等国研发投入力度也非常可观。
此外，报告还对金融科技专利申请进行分析，并得到以下发现：
1、以大数据及数据分析领域为例，企业专利申请明显多于其他类型主体
2、以大数据及数据分析为例，金融科技专利申请以传统技术企业为主
3、物联网、大数据及数据分析、云服务等较早应用的科技领域专利数量较多，量化模型、区块链等新兴技术领域申请数量较少。这反映出专利申请与技术发展存在一致性，但仍存在滞后性。
大数据
大数据在金融领域的创新影响力巨大，金融创新很大一部分原因在于大数据与金融之间的结合。数据维度越丰富，对用户粗颗粒的画像就会越了解。在金融领域，企业对大数据掌握越全面，所能涉及到的业务也会越丰富。
据了解，与英文类文献中与大数据相关性紧密的高频词中包括云计算、预测分析、数据挖掘、数据分析、商业智能、隐私等。而事实上，大数据技术和云计算技术相伴相生，金融云解决了金融科技服务中许多底层性的技术，并建立客户模型、账户模型等，为金融本身的安全性奠定基础。未来的大数据将摆脱本地存储硬件的限制,同时金融大数据又将融合个人行为、历史痕迹及环境信息。对一个高度可控可信的金融云安全体系而言，基础环境安全、风控与审计、数据安全三者缺一不可。
大数据领域五大金融创新大数据征信
在传统央行征信体系之外，还有大比例人群没有征信数据，无法获取相关金融服务。大数据征信是新金融风控服务的关键。目前，央行征信中心依然一枝独秀，个人征信牌照试点已有两年，但始终未获得正式牌照。
大数据风控
底层技术包括大数据和人工智能。只有先积累丰厚的大数据，运用机器学习等人工智能方法进行运算，才能确定用户的风险指数。大数据风控目前已在业界逐步普及，国内市场对于大数据风控的尝试比较积极。
大数据消费金融
与其说消费金融依赖大数据，毋宁说，消费金融依赖基于大数据的用户征信信息。消费贷、工薪贷、学生贷等面向长尾用户的网络信贷的产生，亟需用户的相关信息数据进行信用评分和欺诈风险防控。大数据技术能够通过其开发的风控模型完成这一点。尤其是互联网商业集团通过其电商——社交——支付三大服务，获取用户数据，然后为其金融业务服务。在国内具有代表性的是京东、腾讯和阿里巴巴，国外具有代表性的Facebook，Apple及其支付业务ApplePay。
大数据供应链金融
由互联网供应链平台构建者主导，依据不同中小企业客户风险偏好实施有差别的金融服务。
大数据财富管理
财富管理是传统金融企业的一项金融理财业务，意在为客户提供投顾建议，合理配置资产。但因为技术问题，传统金融机构仅针对少量大额客户展开财富管理服务，未能普及更广泛的长尾客户。
人工智能在金融领域，人工智能正逐渐深入到大数据征信、贷款、风控、保险、资产配置、财经信息分析等领域。
报告指出，2015年至今，英文类文献中与人工智能相关性紧密的高频词，包括神经网络、分类、预测、数据挖掘、大数据、机器学习等。人工智能的三种主要技术均需专有类型的数据。机器学习需大量的标签样本数据；模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据；人机交互则需要积累大量的用户数据。人工智能与数据的关系非常紧密,随着人工智能发展，我们进入到智能数据时代。
人工智能在金融领域的应用智能数据时代中金融业态主要表现为以下三个发展方向。
智能投顾
智能的投资理财机器人，可能改变人们对理财的理解，金融市场由于信息不平等产生的风险，在一定程度上得到规避。有了大量数据输入的人工智能，可以对金融市场的走向进行较为准确的预测，并给出合理的建议。
金融预测与反欺诈
利用机器对数据大规模以及高频率的处理能力，获取用户的征信信息和交易行为信息，判断用户的真实度、还款意愿以及还款能力。
融资授信
在人工智能环境下，通过智能系统判定用户信用程度，甚至还具备自动决策功能，免去人工决定这一最后步骤。
区块链区块链是去中心化的分布式账本。当区块链运用到不同场景时，将会给交易各方带来如下影响：一是降低交易成本，去中介化；二是提高交易效率，实现交易结算实时化；三是实现交易流程自动化；四是去中心化存储。
由于区块链是一种极为年轻的技术。因此，总体而言，区块链的文献数量相对大数据和人工智能较少。不过从2015年至今，发达市场和新兴市场与区块链的相关文献数量呈现上升趋势，可见这些市场的监管机构、研究机构、业界专家正在利用此类科技在金融市场上探讨、开发和应用金融解决方案。
区块链在金融领域的运用场景数字货币
数字货币便利、安全、低交易成本的特点，更适合网络商业行为，很有可能取代物理货币的主流地位。2017年初，中国央行推动的基于区块链的数字票据交易平台已测试成功。
支付与结算通过区块链将绕过中转银行，既减少中转费用，还能实时到账。
票据与供应链金融
依靠区块链技术，不再需要独立的第三方角色进行控制和验证，转而可以直接实现点对点的连接，减少人工行为的干涉。2016年末，京东金融区块链数字票据已顺利完成第一次概念证明。此外，京东金融于2017年3月宣布推出了基于技术的资产云工厂底层资产管理系统，将区块链技术应用在国内资产证券化领域。
证券发行交易
可实时地记录交易者的身份、交易量等关键信息，有利于证券发行者更快速清晰地了解股权结构，减少暗箱操作、内幕交易的可能性，使得证券交易日和交割日时间间隔大幅缩短，减少交易风险。
客户征信与反欺诈
区块链的技术特性，可改变现有的征信体系，将有不良记录的客户信息储存在区块链中，随时更新客户信息和交易记录，银行能省去“认识你的客户”（KYC）的重复工作，检测异常的客户交易行为，及时发现用户欺诈行为。
四大技术交织相容在AI、云计算、大数据、区块链等技术的推动下，科技触碰到金融真正的核心。而这几种技术之间存在相互依赖、相互促进的关系。
例如，大数据和云计算技术相伴相生，对金融大数据至关重要的是金融云。有分析者打比方说，大数据是矿藏，而金融云是矿井。矿井的安全性、可靠性决定了挖煤的效率和结果。大数据将逐步摆脱存储硬件的限制，对金融云安全体系提出了更高的挑战。
又如，人工智能与大数据是同生同涨的有机整体。人工智能，帮助人自动地感知、认知、分析和预测世界，它在数据的基础上诞生，人工智能的三种主要技术，都需专有的、海量的、精准的、高质量的训练数据；反过来，人工智能又能促进数据的发展，提高数据的收集速度和质量，推动大数据产业的发展。
雷锋网发现，已经不止一家带有fintech基因的公司在阐述自己的金融科技战略时，提及这四种技术的缩略词——ABCD，CDAB。前者是京东金融的说法，后者来自微众银行。
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什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的应用有哪些实际应用：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。