浅谈人工智能在金融领域的应用

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1、浅谈人工智能在金融领域的应用一、人工智能的发展概况人工智能(ArtificialIntelligence,缩写AI)是一门研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的人类智能的理论、方法、技术及圖1系统的新的技术科学。人工智能早在1956年就已被提及。随着近几十年來计算方法的革新、硬件水平的提高和云计算大数据的共同驱动，人工智能得到了各行业的广泛关注和研究。尤其是在2016年Google的AlphaGo战胜李世石，随后AlphaGo升级版Master持续挑战人类顶尖围棋高手，保持了60场不败的纪录，使得人工智能名噪一时。根据艾媒咨询发布的《2017屮国人工智能产业报告》显示，2016年屮国人工智能产业

2、规模以43.3%的增长率达到100.6亿元，预计2017年将达到152.1亿元，并于2019年增至344.3亿元。二、人工智能在金融领域的变革情况一直以来，金融行业差别化的服务都是基于“人”的服务。然而，近年来，机器人的出现在一定程度上模拟了人的功能，批量而且更个性化的服务正尝试取代人的位置。依托互联网金融的兴起，计算机视觉、自然语音处理、机器人、语音识别等人工智能技术在金融行业中得到了广泛的应用。在“笫二届中国金融科技大会”中，百度高级副总裁朱光指出金融是人工智能最好的落地场景，因为它的核心就在于数据和数据处理。(%1)人工智能在軽服务领域中的应用第一，征信助手。从传统金融到“互联网+金融

3、”，无论是传统的信贷审批还是互联网产品，如P2P、现金贷等征信的搜集，风险防控一直是軽类金融机构的重要课题。在过去，对贷款人贷前识别、贷中监控、贷后反馈，一般会单纯地依靠大量的信贷工作人员的实地考察，这就极大地增加了信用风险评估的片面性和失误性。目前，借助人工智能和大数据搜集和认证客户信息。通过多渠道、多维度地获収客户信息数据，实现智能化征信和审批，可极大地加快银行信贷速度和限制增量风险，减少信息不对称。传统银行信贷风控模型中，变量覆盖只有20〜30个，而基于用户数据累计和人工智能技术建立的智能化风险控制体系模型可超过万级单位。澳大利亚证券及投资委员会(ASTC)、新加坡货币当局(MAS)、

4、美国证券交易委员会等多家机构已将AI引入风险管理。第二，客户服务。在银行客户服务中，用户的咨询问题具有重复性特征。人工智能利用深度学习系统，通过前端客户数据搜集，如用户信息、行为动态等方面进行捕捉，而后结合客户性别、年龄、爱好等进行多维度、标准化营销。首先，各大银行通过推出可互动的高科技机器人代替大堂经理，提升客户体验，降低成本。例如，交通银行的“娇娇”、民生银行的“ONE”、农业银行的“智慧小达人”。其次，近年来建设银行、中国银行等多家银行先后建立“智慧银行”，颠覆了传统的银行模式。客户将在智能机器人的引导下办理各项业务，增强银行的科技感和服务的体验感。（二）人工智能在投资顾问中的应用相比

5、传统的投资顾问，智能顾问通过机器学习与神经醛技术，能够通过数据分析处理、构建和完善模型，利用采集的经济数据提供更加快速、可信、客观、可靠的投资方案。同时，人工智能还可以通过搜集资料，进行数据分析，自动撰写各类报告。比如，招股说明书、行业研究报告、尽调报告和投资意向书等。投资顾问先行者Ken-sho能够在两分钟内基于直史数据判断历年來美联储加息前，标准普尔和道琼斯指数的趋势，判断利好行业和潜力公司,而过去依靠人类分析师几天几夜都是很难达到的。花旗银行数据显示2012-2015年年底，智能顾问宜理资产规模从0发展到290亿美元，未來将高达5万亿美元。」匕京资配易投资顾问公司人工智能系统（SIAI

6、）可根据市场信号判断买卖时机和仓位规模。除此之外，国内外还有京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问。2016年下半年，全球最大的资产管理公司一一莱徳基金（BlackRock）花费1.5亿〜2亿美元收购理财初创公司"未来顾问”（FutureAdvisor）德意志银行推出的机器人投顾“AnlageFinder”等。（三）人工智能在保险行业的应用近年来，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展和应用，保险业进入了一个更高效、更快捷的时代。首先，一直以来在传统保险行业屮，如何存储大量的纸质或者影像的保单、证照、票据等数据是保险公司的一大难题。据统计,一个100人的数据录入团队一年的人力成本在2

7、00万元〜600万元。然而，人工智能通过参与大数据和深度算法，数据构造后，存储空间可节约90%o其次，如何对存储数据进行传输、搜索和剖析的问题也口益突出。而人工智能通过数据积累和算法迭代，就可以为保险公司的产品定价提供精确数据。同时，通过机器识别参与保险理赔，可降低风险。目前，国内外多家保险公司已经开始布局人工智能。例如，泰康人寿保险智能机器人“TKer”、平安人寿“智能机器人”、合众人寿人工智能“小Ai”、