在近日央行下發(fā)的《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》中，“人工智能”被數(shù)次提及，探索人工智能技術在智慧營銷、身份識別、風險防控等領域的應用路徑和方法，推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發(fā)展正在成為金融行業(yè)的發(fā)展趨勢。

AI之于金融行業(yè)

“AI+金融”是將人工智能作為基礎特征，與傳統(tǒng)金融行業(yè)的全面融合，相對于簡單的行業(yè)疊加，“AI+”更側重于為傳統(tǒng)行業(yè)的模式創(chuàng)新和流程再造提供新的思路和方法，促進經(jīng)濟形態(tài)的演進，從而催生新的商業(yè)模式，提高運營效率，帶來整個產(chǎn)業(yè)的全面升級。其中，金融行業(yè)信息化建設起步早，其主要業(yè)務都是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)展開，急需自動化和智能化的變革來解放人力，此外，金融普惠化和場景化的創(chuàng)新，也需要新的技術手段來提供支持，而人工智能與金融的結合，無疑為金融創(chuàng)新提供了更多的可能。

技術、數(shù)據(jù)和場景的需求使人工智能在金融領域得以快速應用，其中，涉及的AI相關技術主要有：機器學習、生物識別、自然語言處理、語音識別和知識圖譜等。

l 機器學習：在海量的金融大數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和方法，然后應用到金融業(yè)務的各個環(huán)節(jié)，有效地優(yōu)化流程、提升效率;

l 生物識別：包括指紋識別、人臉識別、虹膜識別和指靜脈識別等，廣泛應用于客戶身份認證、遠程開戶、無卡取款、刷臉支付、金庫管理和網(wǎng)絡借貸等金融場景；

l 自然語言處理：顯著提升金融行業(yè)獲取、清洗、加工和分析數(shù)據(jù)的效率。例如：新聞公告、年報、研究報告等大量文本形式信息，利用自然語言處理技術可迅速提取關鍵指標，進行分析總結；

l 語音識別：通常與語音合成技術結合提供于語音自然流暢的人機交互，其主要應用于電話客服、各類智能終端的語音導航、業(yè)務咨詢等場景；

l 知識圖譜：從“實體-關系”的角度整合金融業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，結合外部數(shù)據(jù)，建立連接形成大規(guī)模的實體關系網(wǎng)絡。從而突破傳統(tǒng)的計算模式，便于有效地挖掘潛在客戶、預警潛在風險，幫助金融行業(yè)提升效率、優(yōu)化流程。

在場景應用上，一方面，金融業(yè)良好的數(shù)據(jù)基礎為AI應用場景創(chuàng)新提供了條件，促使各領域充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，利用技術實現(xiàn)業(yè)務模式的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，從而使人工智能在金融領域的應用場景越來越多元；另一方面，金融服務業(yè)的屬性決定了其大部分業(yè)務是基于用戶服務展開的，大量的服務場景也需要利用技術來提升效率、優(yōu)化體驗、實現(xiàn)行業(yè)的精細化運營和服務升級?？傊?，金融業(yè)為人工智能的落地應用提供了良好的場景條件。

場景之于AI應用

目前，人工智能技術在銀行、理財、投研、信貸、保險、風控、支付等領域得到實踐，并呈現(xiàn)出向各個領域滲透的趨勢。金融行業(yè)圍繞銀行服務、理財投資、信貸、保險、監(jiān)管等業(yè)務已衍生出智慧銀行、智能投顧、智能投研、智能信貸、智能保險、智能監(jiān)管等應用場景。

l 智慧銀行

人工智能的場景化應用滲透到銀行業(yè)的方方面面，從前臺業(yè)務到后臺分析決策和企業(yè)運營，典型應用包括：智慧網(wǎng)點、智能客服、刷臉支付、智能風控、智慧營銷和智能化運營等。其中，智慧網(wǎng)點是智慧銀行的核心，以提升用戶體驗為核心，一方面從網(wǎng)點軟硬件設施和環(huán)境配置等實體上來改變銀行信息采集方式和服務模式；另一方面充分利用后臺分析和決策系統(tǒng)的結果來優(yōu)化前臺業(yè)務，從而提升服務質量，提高商業(yè)銀行的核心競爭力

l 智能投顧

是現(xiàn)代人工智能相關技術在財富管理領域的應用。它通過一系列智能算法綜合評估用戶的風險偏好、投資目標、財務狀況等基本信息，并結合現(xiàn)代投資組合理論為用戶提供自動化、個性化的理財方案。其實質是利用機器模擬理財顧問的個人經(jīng)驗。其核心環(huán)節(jié)包括：用戶畫像、大類資產(chǎn)配置（投資標的選擇）、投資組合構建和動態(tài)優(yōu)化等。

l 智能投研

是指利用大數(shù)據(jù)和機器學習，將數(shù)據(jù)、信息和決策進行智能整合，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的智能化關聯(lián)，從而自動化地完成信息的收集、清洗、分析和決策的投研過程，提高投研者工作效率和投資能力。將收據(jù)收集、數(shù)據(jù)/知識提取、分析研究和觀點呈現(xiàn)等四大傳統(tǒng)人工投研流程通過自動化途徑加以優(yōu)化，實現(xiàn)從搜索到投資觀點的一步跨越。

l 智能信貸

基于大數(shù)據(jù)和人工智能等金融科技相關技術，實現(xiàn)線上信貸業(yè)務的全流程優(yōu)化和監(jiān)控，從而提升風控能力和運營效率，降低人員維護成本。智能信貸通過收集用戶信息，篩選出有效數(shù)據(jù)，并根據(jù)指標和變量的權重對這些有效數(shù)據(jù)進行再次分析處理，最后通過決策引擎對此單借貸形成審批、額度、定價等判斷，完成信貸流程，從貸前、貸中和貸后的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)信貸業(yè)務精細化運作。整個過程并行處理，依靠機器自動化完成，從而能夠實現(xiàn)線上審核的“秒批”或“秒拒”。

l 智能保險

利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術實現(xiàn)保險從售前到承保、理賠和售后的全流程優(yōu)化。

l 智能監(jiān)管

智能監(jiān)管主要包括在線監(jiān)控系統(tǒng)和離線審查系統(tǒng)兩大部分。其中，通過在線監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)類似高頻交易、算法交易、大額成交等異常行為，并通過自學判斷何時需要執(zhí)法介入，從而能夠快速采取措施，減少市場影響。對于一些在線系統(tǒng)和人工難以發(fā)現(xiàn)的異常行為，則需要通過離線審查系統(tǒng)在事后對所有賬戶的累積量進行匯總分析，從而識別出存在疑似異常的交易賬戶。

隨著人工智能技術的逐漸成熟，行業(yè)關注的重點正在逐步從技術研發(fā)轉移到場景探索上來，金融行業(yè)無疑將會迎來更多的發(fā)展機會。

來源：泰一數(shù)據(jù)