人工智能金融的概述与应用-人工智能金融的概述与应用论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能金融的概述与应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能金融的概述与应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在金融贸易领域应用分析？
2. 星图金融（原苏宁金融）在人工智能方面有什么探索吗？
3. 人工智能在金融中能发挥什么样的作用？
4. 人工智能在金融领域如何落地？

人工智能在金融贸易领域应用分析？

人工智能在金融行业的应用及风险分析，随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。

这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。

在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。

星图金融（原苏宁金融）在人工智能方面有什么探索吗？

在人工智能技术应用方面，星图金融建立了包括”AI+营销””AI+客服”“AI+运营”“AI+风控”等在内的全流程数字化客户服务体系，并广泛应用于支付、***、理财、保险等多个领域，升级业务生产和服务流程，让线上化、全场景、多渠道的实时触达服务成为常态。

人工智能在金融中能发挥什么样的作用？

金融包括银行、保险、证券，是一个很大的行业。下面只能笼统说一些使用场景。

人工智能使用的范围很广，在金融领域也能大展身手。能发挥什么作用，取决于金融领域有哪些做得不好，而人工智能实施的性价比足够划算的领域，将是会爆发的点。

从大堂的现场业务办理，人工智能可以引入各类机器人，替代窗口的人工操作。如自助办卡、自助办业务。中间的身份识别、信用管理、人机互动等都可以引入人工智能模块。

在无线远程服务上，可以引入人工智能客服，帮助用户完成业务咨询、业务受理等工作，提高服务效率。

在金融业务服务上，可以为客户提供大数据分析，依据用户个性化需求，给出人工智能的业务建议。

在后台管理上，可以基于大数据分析，做业务设计、风险管控、危机预警等。

欢迎补充你所遇到的金融中的人工智能场景。

人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用，但首先我们要了解人工智能是什么？

百度百科上的解释是：人工智能，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题，形成一种算法机制。

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，在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。

例如，百度就已经开始利用多年积累的自然语言处理技术，向传统金融机构赋能。利用人工智能，更好地理解用户意图，通过多轮会话的形式解决用户的提问，使用户体验大大提升。

数据显示：百度金融智能客服[_a***_]处理***%的在线咨询，金融业务问题解决率达90%以上；在语音场景中，基于语音识别能力，智能语音质检在多个关键服务项的覆盖率达到100%，保障了更好的服务体验。

人工智能在金融领域如何落地？

仅仅从技术上来讲，人工智能在金融领域的落地还是相当容易的。为什么这么说呢？众所周知，人工智能技术主要看的还是其中深度学习算法。

在对深度学习算法进行训练的时候，我们需要的是海量的数据，在将深度学习算法付诸于实践的时候，它所处理的依旧是海量的数据。而在金融领域，我们最不缺的、日常所需要处理的也都是各种数据。所以说，人工智能与金融领域还是很“般配”的。

目前，金融领域已经出现了多个人工智能应用：

智能投顾：通过对海量数据的处理，人工智能能够对接下来的走势做出一定的预判，从而帮助客户合理的在股票、基金等上面分配资金，已达到收益最大化；

反欺诈：基于对欺诈案例和信用评估等数据的训练，创建一个深度学习算法模型，从而对之后的所提交的***申请等等进行欺诈风险的评估；

智能客服：利用语音识别、自然语言处理等人工智能技术，系统可以自行准确的回答成千上万的客户所咨询的问题，从而减轻人工客服的压力；

文/张立钧 编辑/姚顺意来源 | 普华永道《2018年中国金融科技调查报告》，财资一家（TreasuryChina）首发，转载注明来源

随着数据收集手段的丰富，市场对非结构化数据的转化需求与日俱增，海量非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”，是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用，体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。

大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点，如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域，生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟，从业机构可***用直接***购的方式，将技术植入业务场景。在客服机器人领域，人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化，如传统金融机构的智能客服机器人（如交通银行的“娇娇”）和金融科技公司的在线智能客服（如蚂蚁金服的AI客服）等（如图）。

▲图 人工智能技术的分支在金融服务领域的应用价值

人工智能的应用价值已被广泛认可，但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺，尤其在数据与团队方面面临巨大挑战，发展现状不容乐观。

在数据方面，数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展，缺少统一规划统筹的后果。目前，从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合，为今后数据全面应用夯实基础。

在团队方面，从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头，在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构，导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展，人工智能的门槛将越来越低，团队的压力将有所降低。

在技术方面，传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面，市场上有发展比较成熟的供应商，可提供完整的解决方案与定制开发，因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务，在短期内获得较大的技术提升。

到此，以上就是小编对于人工智能金融的概述与应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能金融的概述与应用的4点解答对大家有用。

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