人工智能在金融科技领域有哪些应用

1. 人工智能在金融科技领域有哪些应用

[特许全球金融科技师应用课程]人工智能（AI）在金融科技中的作用与价值

2. 人工智能在金融领域的应用

人工智能在金融领域的应用如下：
1.智能客服

智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。
线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。
线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。
2.生物识别
生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。
人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。
指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。
虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。
3.智能投顾

智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。
对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。
对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。

3. 人工智能及其在金融领域的应用

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人工智能及其在金融领域的应用
当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。下载论文网　　人工智能概述　　定义　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能

4. 人工智能在金融领域的应用

金融科技的蓬勃发展和深入应用，是推进普惠金融建设的重要基石，也是乡村经济振兴发展的重要引擎。
智慧眼以人工智能、大数据、生物识别等核心技术，从湖南农信社的服务平台出发，构建“金融+”生态。以智能终端产品为依托，将银行柜台业务延伸至村委会、社区、供销社、商场、超市或社区银行。一方面，实现金融业务的存取款、查询、转帐、贷款等业务功能；另一方面，实现生活缴费、政务办理、社保业务、医保业务、政策查询等便民服务，实现金融+的功能。智慧眼金融智慧终端打造的7×24小时全场景的“金融+”一站式综合服务模式，将更好的服务于城乡居民，更好的拓展银行的业务渠道，提高金融服务的覆盖面、可得性、满意度。

5. 人工智能在金融领域的应用有哪些

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。

6. 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

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。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
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。

7. 人工智能在金融领域有何前景

　　参考前瞻 产业研究院《2016-2021年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，随着互联网时代的深入发展，我们获取的各种数据都在无限膨胀，远远超过了人类大脑的处理能力，于是机器学习技术成为更利于发展的投资策略。以机器之手在互联网中抓取一个领域的数据和信息，将这些信息通过人工智能系统进行细致的分拣和筛选，进而得出最终的结论和决策。之后再将这些已被梳理好的决策分析反馈给该领域工作人员。
　　以智能客服为例，2015年双11，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。正是依靠人工智能的帮助，蚂蚁金服客户中心在双11的整体服务量超过500万人次，客服人员的精力可以更好的集中到处理复杂类客户问题和工作。

　　蚂蚁金服科学家打造的人工智能机器人客服大军，包括了MyRobot、服务宝等几项核心人工智能技术。

　　但目前人工智能在金融领域完全取代人的机会还很小。金融是关于人价值交换的业务，核心还是人，从某种程度上来说，人工智能可以促使人们的就业往价值链更上层的工作迁移。

8. 人工智能在金融科技领域有哪些应用场景？（上）——基础介绍

定义 ：人工智能即是让计算机系统模拟出感知、推理、学习、决策等人类行为。
  
  五要素行业分析框架 ：基础实施、算法、技术方向、具体技术、行业解决方案。
                                          
  金融科技领域的应用则属于最终的行业解决方案层 
  
    
  
  大数据和硬件是人工智能的基础设施 
  
 大数据是人工智能的前提条件。数据即是信息，数据是进一步深加工的原材料，有了大数据的基础，才可以运用人工智能算法去解决具体问题。金融领域在数据方面有先天优势。首先，金融领域属于强数据导向的行业，且存在大量的标准化数据，例如公司的财务数据、股市债市的历史交易数据等等。其次，金融数据十分注重实效性，对人工智能的需求高。
  
 在有了海量数据的前提下，随即产生的是对海量数据的计算需求，AI芯片应运而生。目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。
  
  算法是人工智能的核心 
  
 机器学习是人工智能的一个分支，是指通过模仿人脑，在经验学习中改善具体算法的性能；深度学习也是人工智能的一个分支，是指使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
  
  深度学习分类： 
  
 有监督：更强调人的作用。利用给定的训练数据，集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据已知的函数预测结果，在这个过程中，训练及中的目标是由人标注的。
  
 无监督：无监督学习目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎么做事情。在无监督的深度学习中，输入的数据没有被标记，也没有确定的结果，数据样本类别未知，需要计算机根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，使类内差距最小，类间差距最大）。
  
 半监督学习：介于前两者之间，使用半监督学习时，将会要求最少的人员从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。
  
  机器学习步骤： 
  
 训练：通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型，训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间。
  
 推断：利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。