论文部分内容阅读
今年政府工作报告指出，要“拓展‘智能+’”，“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术”等，这些要求使得人工智能再次成为焦点。
近几年来，随着国家对人工智能的重视和投入增加，我国人工智能技术有了质的飞跃，取得了不少成绩，现已进入了高速发展期。据相关报告显示，我国在人工智能上的投资总量已占到了全球总量的60%，人工智能技术人才拥有量排名全球第二，人工智能专利总数已超过美国和日本，跃居全球第一位。
人工智能技术的发展之所以引人注目，是因为它能为各行各业的发展“赋能”，注入强大的科技动力。比如当其与金融行业相结合时，势必推动金融行业的创新发展，创造出不可估量的价值。
依照不同时期的代表性技术与核心商业要素特点来划分金融行业的发展历程，可分为“IT+金融阶段”“互联网+金融阶段”以及正在经历的“人工智能+金融阶段”。科技赋能金融业随着科技的进步而展现出不同的模式，基本显现出了由信息化向智能化方向演进的过程。在如今的人工智能阶段，科技对金融行业的促进作用将高于以往任何阶段，将为金融行业带来颠覆性变革，并产生深远影响。
随着人工智能的发展，科学技术迎来了突破性进步，大数据技术与人工智能相结合，很大程度地提升了金融行业数据处理能力。
长期以来，传统金融行业服务采取的是直接与客户面对面交流的模式，往往集中于各类服务网点，投入大量的人、财、物，进而实现挖掘客户、开拓市场、寻求金融价值的目的。在该模式下，金融机构的工作人员被要求与客户建立起良好的关系，提供优质的咨询服务，保持经常性的接触，满足客户的需求，以便在后期向客户推荐相关金融服务时，能获得客户的认可。基于长期的情感依赖，客户通常不会与其他金融机构的服务产品进行比较，而是直接选择所推荐的金融服务。然而，由于客户对金融服务缺乏认识了解的主动性，整体上金融机构所提供的服务常常处于被闲置和被动状态。
在人工智能金融时代，传统金融服务与人工智能技术相结合，金融服务方式发生了根本性转变，各类金融机构的APP、网银等横空出世，帮助金融机构获取大量有效的客户信息，挖掘更多的潜在金融价值，金融服务模式由以往的被动服务模式转变为主动服务模式。
基于对这些APP、网银的了解，客户在办理金融业务、选择相应的金融服务时，会主动比较各个金融机构所提供的服务质量、经济效益等因素，从而选取最优结果。
与此同时，具备能够模仿人类语言、学习、识别、搜索等功能的人工智能机器人的出现，使得金融机构提供的服务更加个性化、人性化。
通过主动与客户的沟通交流，人工智能机器人能够深入分析并准确判断出客户的金融需求，也使得所提供的金融服务更易被客户所认可和选择。人工智能机器人还能够将客户所提问题进行统计，并抽选数据、分类业务，采取适合客户所需的金融服务，准确解决客户的问题。
据数据统计，这种类似于人工智能机器人的智能客服在金融行业的渗透率已达到20%～30%，有效解决了85%以上的客户常见问题。
人工智能促使金融行业服务更加合理、精准、智慧，主要反映在智能投顾方面。
侧重于智能化前段服务的智能投顾，注重智能化程度和金融服务体验，可根据客户的风险偏好、投资收益期望等信息，采用人工智能算法技术，跟踪金融市场动态，为客户提供资产配置、组合等意见建议或投资决策。
智能投顾的优点不仅在于能有效进行投资配置、执行交易，还能帮助用户克服情绪上的弱点。在应用过程中，智能投顾以人工智能算法平台和技术体系为基础，收集并处理大量的金融行业与用户行为的数据。
当前，相关人工智能科技巨头与金融机构融合，推出了个性化的产品，比如美国的智能投顾标杆Wealthfront与EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出的ETF，还有我国广发证券推出的智能投顾服务——“贝塔牛”，阿里云发布的ET金融大脑，招商银行宣布推出的“摩羯智投”等。这些智能投顾服务相较于传统投顾方式，管理费率普遍降低约80%，准入门槛也大为降低。
相关数据显示，截至2018年底，中国个人可投资金融资产总额约为113万亿元人民币。然而，随着越来越多的投资者对资产多元化配置的需求不断上升，导致传统的储蓄及以银行理财产品为主的资产运营模式受到重创，也给投资者对于如何合理分配资产带来了诸多烦恼。此时智能投顾能较好地解决传统投顾难以满足海量客户需求的弊端，受到广大投资者的青睐，迅速占领了市场，有效地推动了金融行业的创新发展。
金融业作为典型的服务行业，具有数据和信息非常密集、数据量庞大、数据格式规范等特征。金融行业与其他行业密不可分，所以在整个交易市场过程中，金融业的交易很频繁，且交易密度很高，汇集了难以计数的数据。
具备能够模仿人类语言、学习、识别、搜索等功能的人工智能机器人的出现，使得金融机构提供的服务更加个性化、人性化。
这些数据包括各类投资信息、交易记录、风险控制等，大都以非结构的方式分散在网络之中，单纯依靠人力已然无法充分利用这些数据，也无法更好地服务于金融活动。另外，也存在着海量的重复且无用的数据，占用了不小的数据存储空间，给数据处理造成了诸多麻烦。
随着人工智能的发展，科學技术迎来了突破性进步，大数据技术与人工智能相结合，很大程度地提升了金融行业数据处理能力。通过人工智能和大数据技术，能够读取和分析存储在网络空间中的海量数据，并进行深度的智能学习、模拟、应用，使数据转变为具有结构化的信息，真正实现对数据的有效管理和使用。
目前，银行数据管理正从传统的在线数据库和数据仓库向以Hadoop为主流框架、通过智能接口与大量非结构化数据兼容的大规模数据存储和高速并行云计算平台过渡，这正是人工智能助力银行业数据处理的表现，也是银行业在人工智能时代抢抓机遇实现转型的过程。
风险问题是金融机构发展过程中面临的核心问题，如何规避风险，确保稳定发展，一直以来都是金融机构的巨大挑战之一。传统的做法是设立金融风控部门，聘请风险评估师，利用团队协作，基于丰富的经验以抵御金融风险。然而，金融交易业务的瞬息万变，传统的方式往往显得很滞后，无法真正起到风险控制的效果，也难以确保金融机构的稳定发展。
传统的金融风险防控问题随着人工智能技术的发展而得到很大改善，运用人工智能与大数据技术，有效提升了金融风险防控的精度和效率，使传统的经验防控模式转变为智能防控模式。
人工智能通过对金融数据的全面分析和学习，构建风险防控模型，预判风险来源及其系数，从而制定针对性的预防措施。
智能金融风险防控模式，以人工智能技术为依托，主动对金融交易等市场行为进行监测和预警，不仅能防范金融交易风险，还能防范金融欺诈行为。
在防范金融交易风险方面，主要以人脸识别技术为主，对于长相酷似且难分辨的人则辅以摇头、眨眼等人体活动数据采集并对比识别;在防范金融欺诈行为方面，主要体现在对异常交易检测、反欺诈及信贷等领域的应用，通过人工智能技术采取多重防范措施，对整个金融交易行为进行跟踪监控，并从庞大数据中挖掘出关键信息，对异常交易、欺诈等行为进行匹配操作、层层筛查，最终能有效遏制欺诈行为，提高风险防控能力。
近几年来，随着国家对人工智能的重视和投入增加，我国人工智能技术有了质的飞跃，取得了不少成绩，现已进入了高速发展期。据相关报告显示，我国在人工智能上的投资总量已占到了全球总量的60%，人工智能技术人才拥有量排名全球第二，人工智能专利总数已超过美国和日本，跃居全球第一位。
人工智能技术的发展之所以引人注目，是因为它能为各行各业的发展“赋能”，注入强大的科技动力。比如当其与金融行业相结合时，势必推动金融行业的创新发展，创造出不可估量的价值。
依照不同时期的代表性技术与核心商业要素特点来划分金融行业的发展历程，可分为“IT+金融阶段”“互联网+金融阶段”以及正在经历的“人工智能+金融阶段”。科技赋能金融业随着科技的进步而展现出不同的模式，基本显现出了由信息化向智能化方向演进的过程。在如今的人工智能阶段，科技对金融行业的促进作用将高于以往任何阶段，将为金融行业带来颠覆性变革，并产生深远影响。
促进金融服务更加主动
长期以来，传统金融行业服务采取的是直接与客户面对面交流的模式，往往集中于各类服务网点，投入大量的人、财、物，进而实现挖掘客户、开拓市场、寻求金融价值的目的。在该模式下，金融机构的工作人员被要求与客户建立起良好的关系，提供优质的咨询服务，保持经常性的接触，满足客户的需求，以便在后期向客户推荐相关金融服务时，能获得客户的认可。基于长期的情感依赖，客户通常不会与其他金融机构的服务产品进行比较，而是直接选择所推荐的金融服务。然而，由于客户对金融服务缺乏认识了解的主动性，整体上金融机构所提供的服务常常处于被闲置和被动状态。
在人工智能金融时代，传统金融服务与人工智能技术相结合，金融服务方式发生了根本性转变，各类金融机构的APP、网银等横空出世，帮助金融机构获取大量有效的客户信息，挖掘更多的潜在金融价值，金融服务模式由以往的被动服务模式转变为主动服务模式。
基于对这些APP、网银的了解，客户在办理金融业务、选择相应的金融服务时，会主动比较各个金融机构所提供的服务质量、经济效益等因素，从而选取最优结果。
与此同时，具备能够模仿人类语言、学习、识别、搜索等功能的人工智能机器人的出现，使得金融机构提供的服务更加个性化、人性化。
通过主动与客户的沟通交流，人工智能机器人能够深入分析并准确判断出客户的金融需求，也使得所提供的金融服务更易被客户所认可和选择。人工智能机器人还能够将客户所提问题进行统计，并抽选数据、分类业务，采取适合客户所需的金融服务，准确解决客户的问题。
据数据统计，这种类似于人工智能机器人的智能客服在金融行业的渗透率已达到20%～30%，有效解决了85%以上的客户常见问题。
促使金融服务更具智慧
人工智能促使金融行业服务更加合理、精准、智慧，主要反映在智能投顾方面。
侧重于智能化前段服务的智能投顾，注重智能化程度和金融服务体验，可根据客户的风险偏好、投资收益期望等信息，采用人工智能算法技术，跟踪金融市场动态，为客户提供资产配置、组合等意见建议或投资决策。
智能投顾的优点不仅在于能有效进行投资配置、执行交易，还能帮助用户克服情绪上的弱点。在应用过程中，智能投顾以人工智能算法平台和技术体系为基础，收集并处理大量的金融行业与用户行为的数据。
当前，相关人工智能科技巨头与金融机构融合，推出了个性化的产品，比如美国的智能投顾标杆Wealthfront与EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出的ETF，还有我国广发证券推出的智能投顾服务——“贝塔牛”，阿里云发布的ET金融大脑，招商银行宣布推出的“摩羯智投”等。这些智能投顾服务相较于传统投顾方式，管理费率普遍降低约80%，准入门槛也大为降低。
相关数据显示，截至2018年底，中国个人可投资金融资产总额约为113万亿元人民币。然而，随着越来越多的投资者对资产多元化配置的需求不断上升，导致传统的储蓄及以银行理财产品为主的资产运营模式受到重创，也给投资者对于如何合理分配资产带来了诸多烦恼。此时智能投顾能较好地解决传统投顾难以满足海量客户需求的弊端，受到广大投资者的青睐，迅速占领了市场，有效地推动了金融行业的创新发展。
提升金融数据处理能力
金融业作为典型的服务行业，具有数据和信息非常密集、数据量庞大、数据格式规范等特征。金融行业与其他行业密不可分，所以在整个交易市场过程中，金融业的交易很频繁，且交易密度很高，汇集了难以计数的数据。
这些数据包括各类投资信息、交易记录、风险控制等，大都以非结构的方式分散在网络之中，单纯依靠人力已然无法充分利用这些数据，也无法更好地服务于金融活动。另外，也存在着海量的重复且无用的数据，占用了不小的数据存储空间，给数据处理造成了诸多麻烦。
随着人工智能的发展，科學技术迎来了突破性进步，大数据技术与人工智能相结合，很大程度地提升了金融行业数据处理能力。通过人工智能和大数据技术，能够读取和分析存储在网络空间中的海量数据，并进行深度的智能学习、模拟、应用，使数据转变为具有结构化的信息，真正实现对数据的有效管理和使用。
目前，银行数据管理正从传统的在线数据库和数据仓库向以Hadoop为主流框架、通过智能接口与大量非结构化数据兼容的大规模数据存储和高速并行云计算平台过渡，这正是人工智能助力银行业数据处理的表现，也是银行业在人工智能时代抢抓机遇实现转型的过程。
有助于金融风险防控
风险问题是金融机构发展过程中面临的核心问题，如何规避风险，确保稳定发展，一直以来都是金融机构的巨大挑战之一。传统的做法是设立金融风控部门，聘请风险评估师，利用团队协作，基于丰富的经验以抵御金融风险。然而，金融交易业务的瞬息万变，传统的方式往往显得很滞后，无法真正起到风险控制的效果，也难以确保金融机构的稳定发展。
传统的金融风险防控问题随着人工智能技术的发展而得到很大改善，运用人工智能与大数据技术，有效提升了金融风险防控的精度和效率，使传统的经验防控模式转变为智能防控模式。
人工智能通过对金融数据的全面分析和学习，构建风险防控模型，预判风险来源及其系数，从而制定针对性的预防措施。
智能金融风险防控模式，以人工智能技术为依托，主动对金融交易等市场行为进行监测和预警，不仅能防范金融交易风险，还能防范金融欺诈行为。
在防范金融交易风险方面，主要以人脸识别技术为主，对于长相酷似且难分辨的人则辅以摇头、眨眼等人体活动数据采集并对比识别;在防范金融欺诈行为方面，主要体现在对异常交易检测、反欺诈及信贷等领域的应用，通过人工智能技术采取多重防范措施，对整个金融交易行为进行跟踪监控，并从庞大数据中挖掘出关键信息，对异常交易、欺诈等行为进行匹配操作、层层筛查，最终能有效遏制欺诈行为，提高风险防控能力。