人工智慧金融有哪些

❶ 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。

❷ 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。

❸ 人工智慧的應用領域有哪些

人工智慧的應用領域有哪些？
人工智慧主要應用領域
1、農業：農業中已經用到很多的AI技術，無人機噴撒農葯，除草，農作物狀態實時監控，物料采購，數據收集，灌溉，收獲，銷售等。通過應用人工智慧設備終端等，大大提高了農牧業的產量，大大減少了許多人工成本和時間成本。
2、通信：智能外呼系統，客戶數據處理（訂單管理系統），通信故障排除，病毒攔截（360等），騷擾信息攔截等
3、醫療：利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化。例：健康監測（智能穿戴設備）、自動提示用葯時間、服用禁忌、剩餘葯量等的智能服葯系統。
4、社會治安：安防監控（數據實時聯網，公安系統可以實時進行數據調查分析）、電信詐騙數據鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險領域（滅火、人員救助、特殊區域作業）等
5、交通領域：航線規劃、無人駕駛汽車、超速、行車不規范等行為整治
6、服務業：餐飲行業（點餐、傳菜，回收餐具，清洗）等，訂票系統（酒店、車票、機票等）的查詢、預定、修改、提醒等
7、金融行業：股票證券的大數據分析、行業走勢分析、投資風險預估等
8、大數據處理：天氣查詢，地圖導航，資料查詢，信息推廣（推薦引擎是基於用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產生的數據），通過演算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。），個人助理

❹ 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。

❺ 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。

❻ 人工智慧應用在金融領域的關鍵技術

人工智慧應用在金融領域的關鍵技術如下：

(一)充當智能顧問

智能顧問就是投資個人或者機構提供投資的偏好、收益目標以及承擔的風險水平等要求，人工智慧就能在此基礎上，進行智能核算，對投資組合進行優化，提供最符合用戶需求的投資參考。

對於投資機構而言，人工智慧能夠對金融數據進行整理分析，構建和調整交易的模型，逐步完善該投資模型；同時，人工智慧還能對投資的風險技術發現，運用大數據綜合剖析多方數據，了解其他競爭機構以及本機構的投資情況。

對於普通個人而言，人工智慧會搜集有關投資者的風險偏好、經濟基礎等個人信息，進而進行科學與客觀地分析，制定符合個人的投資理財方案。

(二)充當智能客服

在以銀行為代表的金融機構中，智能客服不僅是一種服務手段，更是金融領域象徵科技實力的標准化服務產品。

目前，消費者在藉助APP、手機及網頁等辦理相關業務時，智能客服能夠科學分析消費者的數據與需求，並給予消費者所需信息的及時答復，為消費者的業務咨詢和辦理提供方便。在特殊情況下，如果智能客服的服務不能令消費者滿意，則系統會自動轉入人工客服。

智能客服的應用不僅有效降低人工客服的工作壓力，減少相關企業的運營成本，還提升消費者的服務體驗。因此，就需要加強對智能客服技術的更新，加強語言的識別與處理技術，使其應用更加廣闊。

(三)對風險進行管控

人工智慧技術在風險管控中的應用主要體現在能夠在收集和分析消費者個人相關信息的基礎上，構建出風險預測模型，進而能夠確定風險程度。以銀行貸款業務為例，早期的銀行貸款業務需要經過人工審核，耗時需要好幾天，甚至更長時間。

但運用人工智慧技術，在短短幾秒時間就能夠完成審批任務，知道審批結果。不僅能夠有效避免銀行在長時間審批過程中錯失消費者，還具有短時間審批的優勢，且風險管控模型更具有準確性和科學性。

此外，人工智慧還能有效識別國際監管的可疑交易，通過掃描資料庫中的數據，提取利益的主體，繼而對交易行為特徵以及交易的軌跡展開分析，對相關的違法犯罪行為進行打擊。最後，人工智慧技術還能預防威脅金融穩定發展的不良因素的干擾，識別異常的風險主體，進而實現穩定金融發展的目標。

❼ 人工智慧在金融領域的主要應用包括

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。