人工智能技术在我国金融行业的应用现状分析
摘要：随着人工智能技术成熟度的提高，其在金融领域的应用取得了良好的效果。在大数据和互联网的背景下，金融消费者、金融机构及其监管机构对金融业的创新升级提出了更高的要求，智能化已经金融业发展的必然趋势，然而在此过程中，人工智能在金融领域的应用也存在着风险。
关键词：金融行业;人工智能;应用现状
一、人工智能概述
人工智能技术就是为了计算机设置一个人类智慧系统。其目标在于使得计算机具备某种特殊程度上独立思维、独立学习、独立进行计算的能力，完成相对复杂的任务。因为现代的人工智能系统就是建立在电子计算机和操作系统之上的，有效地整合了大脑结构与难以接触到的数据存储功能。因此，人工智能在快速处理文本、语音、图像、视频等多种信息和技术方面都可以展现出明显的优点。
二、人工智能在我国金融行业的应用
（一）金融支付验证
人脸识别技术是一种提取人的面部特征数据作为备份，并与其面部特征进行比较的验证技术方法。此外视网膜的验证被普遍认为已经成功并且是最安全、可靠的生物识别支付方式验证技术，因为它在检测复杂度和验证技术要求等各方面都远远优于其他生物识别方式。
（二）智能客服
在银行业金融服务中，银行业有效地引入了一种自动化的业务问答和语音识别技术，使得银行业客户不需要任何的人力资源和服务就可以通过远程和业务咨询服务方式来直接实现即时有效地对银行业务进行顾问和咨询。此外，银行还可以考虑在中心大厅内安装一台移动互动式的机器人，减轻员工工作压力。
（三）智能投资顾问
智慧投资咨询是基于真实的世界观客户情况，机器学习算法以及最新资产组合优化理论所形成的一种数学模型。将对客户的资金实力、资金要求、偏好等方面的信息在输入模型后，结合了人工智能分析技术以及互联网平台，根据不同客户的需求情况，为广大客户量身定制的个性化咨询服务，智能投资理财咨询比其他传统的投资理财顾问更准确、更科学。
三、人工智能技术在我国金融行业应用存在的风险
（一）技术风险
随着互联网和人工智能技术应用于金融领域的进步，与人工智能密切相关的财务基础设施及其他通讯设备越来越容易遭遇外部的攻击。近年来，发生了无数个与金融资讯密切相关的互联网网络攻击。技术升级还意味着我们需要不断地更新和增强对它进行维修的技术支撑。金融业中运用的人工智能技术只是仅仅依靠它们与互联网之间的假定下才能够进行。如果已经连接到互联网的各个金融系统遭遇了被网络黑客的严重恶意攻击，那么在银行系统中的大量数据信息资料会直接受到影响，导致大量的数据被泄露，给社会经济带来很大的损失。另外，大多数金融互联网系统是采用独立的主机。所以当一个主机遇到了互联网黑客攻击时，会给整个主机带来直接社会和经济损失，更为严重的情况是主机将会使整个互联网的信息服务器和体系瘫痪。所以当一个金融互联网系统被感染了病毒后，就可能会使系统出现故障，甚至可能会严重地影响到整个金融互联网系统的大量数据和统计工作。
（二）信息安全风险
信息安全的风险并非只是关于黑客攻击。一种基于人工智能应用场景就是实现人机交互。在许多场合，这不再仅仅是一种人际交往和互动，消费者会觉得自己就是在与一台机器打交道。机器作为一种智能装置，披上了科学的光彩外衣，这台冷酷的机器背后却蕴含着一种隐藏的思维方式，被消费者错误地认为是中立和科学。此外，人工智能基于互联网和大数据，业务流程中也不可避免地会需要客户收集、处理和利用大量的信息和个人资料，因此需要保护客户的隐私和使用个人信息，人工智能技术在信息处理中的优势明显。
四、金融业迎接人工智能的对策
（一）增加复合型人才
人才是当前金融业急需的资源。随着各项金融开放政策的出台和实施，金融行业急需更多的人才，以此满足不断增长的财务需求。市场需求要求企业针对不同的业务结合不同的金融技术。近年来，传统金融业积极优化转型升级，金融科技是变革的方向之一，各种先进技术的发展改变了使用大数据、云等技术的传统运营模式。计算和人工智能。在转型升级的过程中，各类金融机构也加大了对多才多艺人才的需求。
（二）建立安全风险防范机制
金融安全体现为整个我国金融行业平穩、健康地发展提供了重要依据。就目前的情况来看，人工智能技术已经广泛运行到了金融领域，在此前提下，需要确保该系统的设计与应急预案实施的安全性。应尽量全面地对系统进行测试，以有效地防止系统设计上的缺陷。通过仔细搜索人工智能软件库中的各类漏洞，一旦发现这些漏洞，就需要及时进行解决，防止它们被犯罪分子利用，才能有效防控人工智能技术在应用中机器深度学习的不足而带来的安全风险，提高对于人工智能的安全系数。
五、结论
虽然人工智能在金融领域的广泛应用还存在一定的风险和困惑，但是面对金融服务日益上升的需要，我们并不应该过度浪费和扩大人工智能应用范围。金融领域的人工智能越来越普遍，应用模式也越来越丰富和多样化，为了实现金融业繁荣，迫切需要进一步加强对人工智能应用领域的安全性和风险预警，推动金融科学与技术不断创新。
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作者简介：姜雨彤（2000-），女，辽宁省抚顺人，汉，学生，在读本科，研究方向：金融。
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例如，在医疗领域，人工智能可以通过学习大量的病历数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。在制造业领域，人工智能可以帮助企业提高生产效率和质量，减少资源浪费和成本开支。
当然，伴随着人工智能的发展取得了长足进步，一些风险和挑战也随之而来，如隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。因此，在人工智能的发展过程中，需要加强法律和道德监管，保障人们的利益和权益。
人工智能发展的历史
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代初，当时计算机科学家们开始思考如何让机器像人类一样思考和行动。当时的研究集中在解决一些基础问题，如机器如何理解和处理语言，以及如何模拟人类的逻辑思考等。
1956年，达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这个术语，并且人工智能这个领域也开始逐渐成为一个独立的学科。
在接下来的几十年里，人工智能领域经历了多次的高潮和低谷。尽管在理论和技术方面有了长足的进步，但是人工智能技术在实际应用中一直受到限制，缺乏足够的数据和计算能力等资源。
人工智能技术的发展历程可以大致分为以下几个阶段：
1，机器逻辑阶段（1950年代-1960年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在逻辑推理和符号计算方面。研究人员尝试用数学公式和逻辑规则来描述人类的思维过程，并通过编程实现在计算机上。早期的人工智能研究集中在推理、学习和问题求解等方面，如“通用问题求解”。
2，知识库阶段（1960年代-1970年代）
在这个阶段，研究人员意识到单纯的逻辑规则和符号计算并不能解决所有问题，因为现实世界的知识和经验是复杂而模糊的。因此，研究人员开始构建知识库，将人类的知识和经验存储在计算机中，以便机器可以使用这些知识来推理和解决问题。
3，神经网络阶段（1980年代-1990年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在神经网络和机器学习方面。研究人员试图通过模仿人类神经系统的结构和功能来构建神经网络模型，实现自主学习和模式识别等功能。这个时期的代表性工作包括BP神经网络算法、支持向量机等。
4，深度学习阶段（2000年代-至今）
随着大数据、高性能计算和云计算等技术的发展，以深度学习为代表的新一代人工智能技术开始兴起。
深度学习使用多层神经网络来自动学习特征，并利用大量数据来训练模型，实现高精度的图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的代表性工作包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
总体来说，人工智能技术的发展历程表明，人工智能技术不断进步和发展，越来越接近于实现真正的智能化，为人类社会带来了广泛的应用和变革。
人工智能现状
一、人工智能技术的应用领域
人工智能技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：
自然语言处理领域——
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，包括语音识别、文本理解、自然语言生成等方面的应用。自然语言处理技术已经应用于语音识别、机器翻译、智能客服等众多场景。
计算机视觉领域——
计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，主要包括图像识别、目标检测、图像生成等方面的应用。计算机视觉技术已经应用于安防监控、智能交通、智能家居等领域。
机器学习领域——
机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方面的应用。机器学习技术已经应用于金融风控、推荐系统、智能营销等众多领域。
智能制造领域——
智能制造是近年来人工智能技术的新应用领域，包括智能物流、智能工厂、工业互联网等方面的应用。智能制造技术可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量，已经成为制造业转型升级的重要手段。
医疗健康领域——
人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛，包括疾病诊断、医疗影像分析、健康管理等方面的应用。人工智能技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗，提高医疗水平和效率。
二、人工智能技术的发展现状
目前，人工智能技术正在经历快速发展期，比如，随着深度学习等技术的发展，人工智能技术的算法和模型越来越成熟，应用领域也越来越广泛。
与此同时，人工智能技术的应用场景也在不断扩展，包括智能驾驶、智能客服、智能家居等新兴领域。同时，人工智能技术在传统领域的应用也越来越深入，如金融、制造业等。
当然，人工智能技术的发展也推动了产业链的不断完善，从算法、芯片、硬件到软件、应用等各个环节都有了更加成熟的供应链和生态系统，为人工智能技术的发展提供了更好的支撑。
如今随着5G、物联网、云计算等新技术的不断发展，人工智能与其他技术的融合也加速了。这些新技术为人工智能技术的应用提供了更好的条件，同时也为人工智能技术的发展带来了更多的机遇和挑战。
三、人工智能技术的发展趋势
从当前发展情况来看，未来，人工智能技术的发展将呈现出以下几个趋势：
更加智能化——
人工智能技术将更加智能化，不仅能够感知环境、识别物体、理解语言等基本能力，还将具备更高级的智能能力，如推理、判断、决策等。
更加个性化——
人工智能技术将更加个性化，能够根据不同用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务和体验，进一步提高用户满意度。
更加普及化——
人工智能技术将更加普及化，不仅会在传统领域发挥作用，还将进入更多新兴领域，如教育、娱乐、社交等领域，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
更加安全可靠——
人工智能技术将更加安全可靠，随着人工智能技术在金融、医疗等领域的应用不断加深，安全和可靠性将成为人工智能技术发展的重要考量因素。
更加生态化——
人工智能技术将更加生态化，人工智能技术的发展将不仅仅是技术的发展，还将涉及到人才培养、产业生态、政策法规等多个方面，为人工智能技术的健康发展提供更好的支撑。
人工智能的社会和经济影响
人工智能作为一项新兴技术，对社会和经济产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面。
人工智能技术作为一项新兴的技术，对社会产生了深远的影响，涉及到社会、经济、文化等各个方面。
一、社会影响
人工智能技术的应用可以提高社会效率。例如，在医疗领域，人工智能技术可以用于医学图像分析、智能诊断、药物研发等方面。通过人工智能技术的辅助，医生可以更快速地判断病情，提高治疗效率，缩短就诊时间，降低医疗成本，从而让更多的患者受益。
除此之外，人工智能技术的应用，改变了就业结构。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而减少了人工成本，提高了生产效率。这将会对传统工业产业链带来重大的影响。
另外，在服务业中，人工智能技术可以用于客服机器人、智能语音助手等领域，替代一些低端服务工作。虽然这种替代会导致一些人失业，但同时也会创造一些新的就业机会。
当然，人工智能技术的应用也改变了人们的生活方式。例如，在智能家居领域，人工智能技术可以用于智能家电的控制、智能家居设备的连接、家庭安防等方面，让人们的生活更加智能、便捷、舒适。
二、经济影响
人工智能技术的应用，推动了产业升级。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，推动了制造业的转型升级。
与此同时，它还带来了新的商业模式。例如，在电商领域，人工智能技术可以用于智能推荐、智能搜索、智能客服等方面，为用户提供更加智能、个性化的购物体验。
另外，在金融领域，人工智能技术可以用于风险评估、投资分析、智能理财等方面，为投资者提供更加精准、有效的投资建议，也带来了新的投资模式和机会。
例如，在智能汽车领域，人工智能技术可以用于智能驾驶、智能交通、智能制造等方面，推动了智能汽车产业的发展。另外，在物联网领域，人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能城市等方面，推动了物联网产业的发展。
三、文化影响
人工智能技术的应用，改变了人机交互方式。例如，在智能语音助手领域，人工智能技术可以用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面，让人们与机器之间的交互更加自然、便捷、智能。
与此同时，这也改变了信息获取方式。
例如，在智能推荐领域，人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、行为、历史等数据，为用户推荐个性化的信息和服务。这种信息获取方式，相对于传统的搜索和浏览方式，更加高效、准确、便捷。
当然，同样值得一提的是，人工智能技术的应用也推动了文化创意领域的创新。
例如，在音乐创作领域，人工智能技术可以用于生成音乐、作曲、编曲等方面，为音乐创作带来了新的思路和方式。
另外，在文学创作领域，人工智能技术可以用于文本生成、情感分析、内容推荐等方面，为文学创作带来了新的可能性。
话说到这儿，尽管人工智能的发展为人类社会带来了很多优势和机会，但是也带来了一些负面影响。以下是人工智能发展对人类社会带来的负面影响：
如，人工智能技术可以代替人类完成许多工作，尤其是那些重复性、简单性较高的工作。这种替代，可能会导致部分工人失去工作机会，增加了他们失业的风险。
同时人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练，这些数据往往包含了用户的个人信息和隐私。如果这些数据被不法分子窃取或滥用，就可能导致用户的隐私和安全问题。
人工智能技术虽然可以完成许多工作，但它本身并不具有道德判断力。这就需要人类对人工智能技术进行监管和管理，以防止它被滥用。例如，在军事领域，人工智能技术可以用于无人机、自动化武器等方面，但如果这些技术被恶意使用，就可能导致不可预测的后果和伤害。
当然，最为严峻的是，人工智能技术的应用，可能会导致社会分化。由于人工智能技术对于高技能、高知识、高素质人才的需求越来越大，他们往往能够获得更多的机会和回报。
相反，低技能、低知识、低素质的人可能会失去工作机会，进一步加剧社会的分化。
笔者观点
综上所述，人工智能技术的应用，对社会产生了深远的影响，不仅带来了诸多的优势和机会，也面临着许多的挑战和问题。因此，我们应该以积极的态度面对人工智能技术的发展，同时也应该警惕其中的风险和挑战，做好充分的准备和应对措施。
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