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AI在金融领域的应用主要集中在投资决策辅助、信用风控与智能支付三个方面。 在投资决策辅助方面,人工智能技术将协助金融工作者从数以万计的信息中迅速抓取有效信息，并进一步对数据进行分析，利用大数据引擎技术、自然语义分析技术等自动准确地分析与预测各市场的行情走向，从而实现信息的智能筛选与处理，辅助工作人员进行决策。 另一方面人工智能也能帮助金融机构建立金融风控平台,进行风控管理，实现对投资项目的风险分析和决策、个人征信评级、信用卡管理等。在智能支付领域中，利用人工智能的人脸识别、声纹识别技术可实现“刷脸支付”或者“语音支付”。 人工智能基于智能增强和简易劳动力替代的发展逻辑可以满足金融领域多个刚需，解决其多个痛点，有利于提升金融企业工作效率，进一步降低成本。近年来，无论是传统金融机构，互联网巨头，亦或是创业公司纷纷开启“人工智能+金融”应用的探索实践，摩根大通、花旗银行、招商银行、亚马逊、谷歌，蚂蚁金服、百度、京东金融等全球范围内领先机构不断加大改善用户服务、增加收入的人工智能技术应用。 人工智能技术不断成熟，深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术的突破，为人工智能与金融的结合创造技术基础。金融行业与整个社会存在巨大的交织网络，在长期的发展过程中沉淀了海量数据，如客户身份数据、资产负债情况数据、交易信息数据等，金融业对数据的强依赖性为人工智能技术应用到金融领域做好了准备。 按金融业务执行前端、中端、后端模块来看，人工智能在金融领域的应用场景主要有智能客服、智能身份识别、智能营销，智能风控、智能投顾、智能量化交易等。 “AI+金融”之智能身份识别身份认证主要通过人脸识别、指纹识别、声纹识别、虹膜识别等生物识别技术快速提取客户特征。近年来，金融机构对远程身份识别、远程获客需求日益增加，而人脸信息凭借易于采集、较难复制和盗取、自然直观等优势，在金融行业中的应用不断增加。人脸识别的流程主要包括：人脸检测、脸特征提取人、人脸匹配三部分。 人脸识别可实现客户“刷脸”即可开户、登录账户、发放贷款等，让金融机构远程获客和营销成为可能。在互联网金融领域，“刷脸”也可以应用到刷脸登录、刷脸验证、刷脸支付等诸多领域。同时，人脸识别亦可以成为银行安全防控手段的有效选择。银行安防的难点之一是在动态场景下完成多个移动目标的实时监控，人脸识别技术在银行营业厅等人员密集的区域可有效实现多目标实时在线检索、比对，在ATM自助设备、银行库区等多个场景下都可应用。 “AI+金融”之智能风控人工智能技术可以助力金融行业形成标准化、模型化、智能化、精准化的风险控制系统。帮助金融机构、金融平台及相关监管层对存在的金融风险进行及时有效的设别和防范。人工智能应用于金融风险控制的流程主要包括：数据收集、行为建模、用户画像及风险定价。 智能风控可以协助金融监管机构防范系统性金融风险。人工智能+大数据分析技术，可以助力金融监管机构建立国家金融大数据库，防止金融系统性风险。 在消费金融领域，自然语言处理、知识图谱及机器学习等人工智能技术，可提供更深度、有效的借款人、企业间、行业间不同主体的多维有效信息关联，并深度挖掘企业子母公司、产业链上下游合作伙伴、竞争对手、高管信息等关键信息，减少认知偏差，降低风控成本。 在信贷领域，智能风控可以应用到贷前、贷中、贷后全流程。贷前，助力信贷机构进行信息核验、信用评估、实现反欺诈；贷中，可以实现实时交易监控、资金路径关联分析、动态风险预警等；贷后，可以助力信贷机构进行催收、不良资产等价等。 “AI+金融”之智能投顾智能投顾（robo-advisor）是指通过使用特定算法模式管理帐户，结合投资者风险偏好、财产状况与理财目标，为用户提供自动化的资产配置建议。 智能投顾的主要流程包括客户分析、资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再选择、税收规划和组合分析。客户分析主要通过问询式调研和问卷调查等方式收集客户的相关信息，推断出客户的风险偏好以及投资期限偏好等因素，再根据这些因素为客户量身定制完善的资产管理计划，并根据市场变化以及投资者偏好等变化进行自动调整。智能投顾将有效降低投融资双方信息不对称与交易成本。 智能投顾发展的两大核心要素：一是自动化挖掘客户金融需求技术，帮助投资顾问更深入地挖掘客户的金融需求，智能投顾产品设计更智能化，与客户的个性化需求更贴近，弥补投资顾问在深度了解客户方面的不足；二是投资引擎技术，在了解客户金融需求之后，利用投资引擎为客户提供金融规划和资产配置方案，提供更合理、个性化的理财产品。 “AI+金融”之综合应用—人工智能理财人工智能理财是通过算法和数据模型驱动，以用户偏好、财务状况等为基础，围绕客户生命周期的精细化管理、投资策略建议、客户服务、投后跟踪等一系列自动化、智能化、个性化的理财人工智能决策系统。 a.人工智能理财是AI在金融领域的综合应用，以用户金融需求全生命周期为核心 人工智能理财涉及到智能客服、智能投顾、智能风控等多个场景，是人工智能技术在金融领域的综合应用之一。人工智能理财以用户金融需求全生命周期为核心，有利于保障用户参与度、提升生命周期中每个节点转化率，提升企业运营活动的必要性和有效性。 b.人工智能理财产业结构相对清晰，标准的操作流程推动投资服务工具化 人工智能理财产业结构相对清晰，且相互渗透门槛较高，从类别上，包括提供数据资源、计算能力和硬件平台的基础层、着重于算法、模型及应用开发的技术层；而连接众多业务场景，实现数据及技术价值的商业化的应用层，形式有机器人投顾、虚拟个人助手、虚拟客服、语音输入法、人脸识别等，未来三年将迎来发展黄金期。 在人工智能理财中，多种厂商发挥不同的价值。基础IT供应商集中在基础技术层，成为金融公司处理日常需要的科技如邮件系统、财务系统等的供应商，在核心数据层，数据类服务商能够结合客户的消费偏好、资产、教育背景等，整合海量数据对其进行分析，从而实现全方位信息的获取、预测客户的消费趋向，并进一步向客户推荐合适的金融产品。在商业应用层，人工智能理财服务商成为金融产品销售提供第三方服务的科技平台。 目前，人工智能理财已经形成不同的服务模式，主要有利用AI技术进行客户识别分析，进行产品匹配的服务模式，以及利用AI技术进行产品组合优选的服务模式。 随着越来越多人工智能理财机构出现，人工智能理财在用户操作流程上有一定的趋同性。对用户理财认知及基本信息进行测评是应用服务开展的基础，进而在用户选择不同投资方向后，根据计算结果做出个性化推荐。 “AI+金融”的未来趋势a.金融服务企业向更高阶智能化方向演进 金融行业具有重复动作多、数据分析工作多以及安全隐患大的突出特点。如资料归档、业务咨询、固定业务办理等简单、重复、固定程序的工作，会耗费较多的人力与物力；在与数据分析相关的业务工作中，需要对客户数据、行业数据进行优化整合，提供更为精准的金融服务；在安全工作中，各类银行网点等金融系统的风险监控不容忽视。随着人工智能技术的发展，人工智能在金融行业的应用逐渐深入，未来，金融服务企业将向更高阶智能化方向演进，语音交互、计算机视觉、机器学习等人工智能技术将应用到智能客服、身份识别、风险控制、精准营销、量化投资、理财等各个金融服务环节。 b.金融科技能力保障数据资产价值挖掘，将成金融企业核心竞争力 金融在风险定价、流程规范等多方面具有明显的数字化特征，经营过程中产生的数据资产无疑是各企业的基础性资产，在此基础上，通过量化金融模型以及智能化算法可以更好判别用户真实的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等市场痛点，满足当前用户对新型金融服务的诉求，发力金融科技会是移动金融平台的核心竞争力所在。 用户的交易数据、行为数据、资产数据、基本信息、位置信息等成为金融机构主要的用户价值，金融科技将通过人工智能技术提供隐私保护、智能投顾、身份认知、手机防盗量化技术等技术服务。 随着移动互联网的普及，线上交易行为增多，用户信用资产内涵逐渐拓宽，覆盖大量线上用户群体的平台将拥有独特优势，企业发力金融科技的最终目的是以数据为基础、技术为手段，协助优化金融行业的成本结构和收入结构，而企业的金融科技能力首先会在内部应用成型，未来进一步在开放平台策略下进行服务输出。 |
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