人工智能金融有哪些

❶ 人工智能在金融科技领域有哪些应用场景（上）——基础介绍

定义 ：人工智能即是让计算机系统模拟出感知、推理、学习、决策等人类行为。

五要素行业分析框架 ：基础实施、算法、技术方向、具体技术、行业解决方案。

金融科技领域的应用则属于最终的行业解决方案层

 

大数据和硬件是人工智能的基础设施

大数据是人工智能的前提条件。数据即是信息，数据是进一步深加工的原材料，有了大数据的基础，才可以运用人工智能算法去解决具体问题。金融领域在数据方面有先天优势。首先，金融领域属于强数据导向的行业，且存在大量的标准化数据，例如公司的财务数据、股市债市的历史交易数据等等。其次，金融数据十分注重实效性，对人工智能的需求高。

在有了海量数据的前提下，随即产生的是对海量数据的计算需求，AI芯片应运而生。目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。

算法是人工智能的核心

机器学习是人工智能的一个分支，是指通过模仿人脑，在经验学习中改善具体算法的性能；深度学习也是人工智能的一个分支，是指使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

深度学习分类：

有监督：更强调人的作用。利用给定的训练数据，集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据已知的函数预测结果，在这个过程中，训练及中的目标是由人标注的。

无监督：无监督学习目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎么做事情。在无监督的深度学习中，输入的数据没有被标记，也没有确定的结果，数据样本类别未知，需要计算机根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，使类内差距最小，类间差距最大）。

半监督学习：介于前两者之间，使用半监督学习时，将会要求最少的人员从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。

机器学习步骤：

训练：通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型，训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间。

推断：利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。

❷ 人工智能在金融领域的应用

金融科技的蓬勃发展和深入应用，是推进普惠金融建设的重要基石，也是乡村经济振兴发展的重要引擎。

智慧眼以人工智能、大数据、生物识别等核心技术，从湖南农信社的服务平台出发，构建“金融+”生态。以智能终端产品为依托，将银行柜台业务延伸至村委会、社区、供销社、商场、超市或社区银行。一方面，实现金融业务的存取款、查询、转帐、贷款等业务功能；另一方面，实现生活缴费、政务办理、社保业务、医保业务、政策查询等便民服务，实现金融+的功能。智慧眼金融智慧终端打造的7×24小时全场景的“金融+”一站式综合服务模式，将更好的服务于城乡居民，更好的拓展银行的业务渠道，提高金融服务的覆盖面、可得性、满意度。

❸ 人工智能的应用领域有哪些

人工智能的应用领域有哪些？
人工智能主要应用领域
1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等
3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等
5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治
6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等
7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等
8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

❹ 人工智能在金融科技领域有哪些应用呢

人工智能助推了金融科技的发展，自然在金融科技领域的应用比较多比如睿智合创（北京）科技有限公司（简称“睿智科技”），就是一家利用人工智能技术在金融科技领域实现服务与产品广泛应用的企业。睿智科技的业务以大数据评分为“一个中心”，以科技赋能和智能导流为“两个基本点”，三大核心板块围绕着解决银行等金融机构的风控和获客两大痛点展开，且已经与国内排名前列的大中型银行开展了紧密合作。

❺ 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。

❻ 人工智能应用在金融领域的关键技术

人工智能应用在金融领域的关键技术如下：

(一)充当智能顾问

智能顾问就是投资个人或者机构提供投资的偏好、收益目标以及承担的风险水平等要求，人工智能就能在此基础上，进行智能核算，对投资组合进行优化，提供最符合用户需求的投资参考。

对于投资机构而言，人工智能能够对金融数据进行整理分析，构建和调整交易的模型，逐步完善该投资模型；同时，人工智能还能对投资的风险技术发现，运用大数据综合剖析多方数据，了解其他竞争机构以及本机构的投资情况。

对于普通个人而言，人工智能会搜集有关投资者的风险偏好、经济基础等个人信息，进而进行科学与客观地分析，制定符合个人的投资理财方案。

(二)充当智能客服

在以银行为代表的金融机构中，智能客服不仅是一种服务手段，更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。

目前，消费者在借助APP、手机及网页等办理相关业务时，智能客服能够科学分析消费者的数据与需求，并给予消费者所需信息的及时答复，为消费者的业务咨询和办理提供方便。在特殊情况下，如果智能客服的服务不能令消费者满意，则系统会自动转入人工客服。

智能客服的应用不仅有效降低人工客服的工作压力，减少相关企业的运营成本，还提升消费者的服务体验。因此，就需要加强对智能客服技术的更新，加强语言的识别与处理技术，使其应用更加广阔。

(三)对风险进行管控

人工智能技术在风险管控中的应用主要体现在能够在收集和分析消费者个人相关信息的基础上，构建出风险预测模型，进而能够确定风险程度。以银行贷款业务为例，早期的银行贷款业务需要经过人工审核，耗时需要好几天，甚至更长时间。

但运用人工智能技术，在短短几秒时间就能够完成审批任务，知道审批结果。不仅能够有效避免银行在长时间审批过程中错失消费者，还具有短时间审批的优势，且风险管控模型更具有准确性和科学性。

此外，人工智能还能有效识别国际监管的可疑交易，通过扫描数据库中的数据，提取利益的主体，继而对交易行为特征以及交易的轨迹展开分析，对相关的违法犯罪行为进行打击。最后，人工智能技术还能预防威胁金融稳定发展的不良因素的干扰，识别异常的风险主体，进而实现稳定金融发展的目标。

❼ 人工智能在金融领域的主要应用包括

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。