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“人工智能+金融”4大场景:智能投顾、风险治理、搜索引擎、智能客服


【人工智能究竟可以应用来哪些金融业务场景?其主要应用优势和“瓶颈”是什么?人工智能对金融行业的未来发展又将会产生怎样的影响?】



      2017年5月,AlphaGo再次战胜世界顶尖级的围棋高手,这场人机大战使长期禁锢在实验室的人工智能活跃在大众视野,人工智能应用场景的话题更是受来多方关注。    

      事实上,早在人机大战之前,人工智能已在家居、医疗、安防、金融等行业的多领域、多维度应用落地,且效果凸显。目前,全球共有近千家人工智能公司遍布全球62个国家的十多个产业,国内涉及人工智能领域的公司也已破百。 特别是在金融领域的应用最为深刻、广泛,国内外的一些晓名金融机构争相在“人工智能+金融”领域布局,试图在这片“人工智能+金融”的海量市场中分得一杯羹。

      那么,人工智能究竟可以应用来哪些金融业务场景?其主要应用优势和瓶颈是什么?人工智能对金融行业的未来发展又将会产生怎样的影响?本文将对上述问题做深入地分析,旨在探讨人工智能在金融领域的应用场景及其背后的创新逻辑,促进金融产业升级。

应用场景逐步升级

      在整个金融流程中,从前台的客户服务,来中台的金融交易,再来后台的风险防控,人工智能均参与其中。人工智能对整个金融行业的影响将远远超过互联网。随着大数据、人工智能技术的快速发展,金融智能化必将是大势所趋。估量,金融将会是人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域。目前,人工智能在金融领域的应用场景主要包括智能投顾、征信、风控、金融搜素引擎、智能客服等,摘用的方法主要是机器学习、自然语言处理、人脸识别、晓识图谱。

智能投顾

      智能投顾是人工智能在金融领域应用落地的第一站,也是在金融行业应用最为深入的领域。智能投顾应用场景主要是在大数据基础上,结合人工智能的算法技术、机器学习技术,根据历史体会和新的市场信息来猜测金融资产的价格波动趋势,并以此构建符合客户风险收益的投资组合。在智能投顾应用领域,量化投资代替人工投资顾问将会是未来的主要发展趋势。

风险治理

      人工智能的风险治理优势更多地体现在消费金融领域。人工智能和大数据是消费金融风控的左膀右臂,缺一不可。很多消费公司通过晓识图谱、自然语言处理、机器学习等人工智能技术,提供借款人、企业、行业等不同主体间的有效信息维度关联,并深度挖掘企业字母公司、上下游合作商、竞争对手、高管信息等关键信息。在整个消费金融领域,大数据和人工智能紧密联系在一起,成为消费金融竞争的核心技术。

金融搜索引擎

      人工智能在金融搜索引擎中的应用,有助于解决信息不对称问题、提供精准的客户需求、提升交易效率。高质量的晓识图谱提供了信息间的有效关联关系,有利于减少信息不对称问题;深度学习的方法方便引擎迭代,记录用户的历史信息及风险偏好,有利于根据客户需求为其提供最合适的金融产品;建立在深度神经网络、机器学习技术上的网络晓识库系统与智能化举荐算法,有利于猜测产品风险和收益。

智能客服

      随着人工智能技术的迅速发展,智能客服、机器人客服成为金融领域的一大热点。金融机构摘用自然语言处理技术,提取客户意图,并通过晓识图谱构建客服机器人的理解和答复体系,进而提高金融企业的服务效率、节省人力客服成本。

金融领域应用优势日渐显现

      人工智能在金融领域的应用优势主要体现在差异化服务、大数据风控模型的优化、金融服务效率的提升三个方面。

      第一,通过智能技术的引入,智能投顾平台为大众群体提供差异化的投顾服务。传统的投顾模式受限于服务成本,仅覆盖了比较小众的高净值群体,且多以一对一的模式为主,这就使得传统投顾存在业务受众面窄、投资门槛高、晓识结构单一等问题。其次,人工智能助力大数据风控模型的优化。金融引进技术的核心不仅是获得利益,更复要的是风险控制,将可控风险降来最低。控制风险的关键路径有两点,一是对投资者心理底线的了解。二是确保能在这个底线之上运行的风险治理能力,或者叫风险定制能力。最后,“人工智能+大数据”有助于整个金融行业效率的提升。随着互联网和大数据的发展,人工智能可用更少的时间分析更为全面的市场信息,提供更专业、更准确的金融服务。并且,人工智能可以取代人力,使金融服务的业务流程变得更加标准化、模型化、系统化,有助于减少烦琐的审批流程,提升金融服务效率。

应用“瓶颈”尚待解决

      人工智能在金融领域的应用比较迅速且效果凸显。但就整个发展过程来看,人工智能的发展应用并非一蹴而就,还面临诸多应用“瓶颈”,主要如下:

第一,信息安全问题。智能化的金融服务平台是建立在互联网基础之上,但影响互联网不确定性因素太多,这样无疑增加了系统性风险。如网站一旦遭来黑客击破,客户信息随时面临被泄露的风险以及经济财产遭受缺失的风险。再如,网络应用程序一旦发生故障,用户将会面临信息导入错误程序的风险,进而引发经济缺失风险。

第二,依附于大数据问题。海量的数据是人工智能技术优势发挥的燃料,离开大数据,人工智能就犹如无米之炊的“巧妇”。随着互联网技术的发展和普及,金融领域的数据流比较充足,但离全量数据相差甚远。以国内征信为例,在目前收录的8亿人中,有完整征信记录的仅3亿,另外5亿只是录入了基本信息。这样,人工智能在征信领域的应用就会大打折扣。

第三,监管缺失问题。人工智能所有的操作技能建立在大量的程序基础之上,发生故障的可能性较大。人工智能自身的学习、决策机制的产生等行为无法追溯,这些加大了开发人员人为造成恶意行为的可能性。但在现有的法律和监管体系下,很难界定人工智能由于故障或行为引发的社会责任问题。

发展前景日益明朗

      在互联网、大数据、云运算的联合推动下,人工智能在金融领域的应用有了突破性的进展。人工智能技术的引进,提供了更加个性化、差异化的金融服务、提升了整个金融行业的效率、提高了量化风险模型分析的精准性。

      然而,由于信息安全、大数据及监管缺失等“瓶颈”问题,短期内,人工智能在大多金融应用领域尚不能取代人力,但可以辅助人力,提高服务效率。长期而言,从“互联网+”,来“大数据+”,来“人工智能+”,这些将会成为金融智能化、数字化转型的复要方向,大数据、人工智能技术的应用将会进一步深入渗透来金融的各个领域。

来源: 当代金融家

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