期刊名称：人工智能 创刊时间：2017年12月 主管单位：工业和信息化部 主办单位：中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院（集团）有限公司 刊期：双月刊 国内统一连续出版物号：CN 10-1530/TP 国际标准连续出版物号：ISSN 2096-5036 邮发代号：80-381 电话：010-88558766 email：aiview@ccidmedia.com
如今,在政策、技术、资本、需求等多方面因素的驱动下,人工智能迎来了新的发展态势,其中,在金融、医疗和交通等领域取得了瞩目的研究成果。AI落地商用的关键在于场景,金融行业所具有的数据量大、创新性高、购买力强、需求痛点明确等特点,使其顺利成为人工智能率先落地应用的前沿阵营。本篇文章聚焦"AI+金融",分析人工智能在金融领域的发展态势和应用展望。
人们经常会将"互联网金融"和"智能金融"这两个概念混淆。实际上,二者存在巨大的差别。互联网金融主要是对传统金融业务的效率提升,而智能金融是将很多原有的业务和过程打碎并重构。因此,智能金融的任务难度更大,发展也更缓慢。其发展中的最大瓶颈是"结构化数据之墙"。而金融知识图谱正是为智能金融破局的必然结果。目前,金融知识图谱已经在监管、投资、信贷、审计等多个场景得到了实践落地。随着知识图谱的深化,更多的商业场景会在未来被逐步解锁。
当今时代,人工智能不单单是一项应用型科技,随着人工智能在各个行业的渗透,其实际改变的是人类的生产关系。在人工智能与各行业进行着越来越深入的融合发展的态势下,"AI+金融"成为人工智能技术落地应用的前沿领域。本文将分别从智能投研、智能投资、智能理财方向出发,结合一些智能化技术渗透的成功案例,介绍一下行业的发展现状,进而引导大家发起对于未来时代智能化发展方向的畅想。
众所周知,金融发展与科技是密切相关的,回顾其发展历程,金融机构一直是信息技术最积极的应用者。总体来看,科技驱动金融经历了金融电子化和信息化、金融网络化和移动化、金融自动化和智能化三个阶段。目前,我们正处于金融自动化和智能化阶段。而人工智能技术,正是金融企业迈向智能化的关键载体。要想推动人工智能在金融行业的快速普及,降低人工智能的应用门槛是关键。因此,自动机器学习技术(AutoML)应运而生,人工智能巨头公司纷纷在该领域发力。
大数据时代的到来为金融界谋求将自身与人工智能相结合提供了坚实的基础。然而,各种经济金融大数据在为经济和金融领域带来价值的同时也提出了新的挑战。本文探讨了大数据时代下金融投资模型所涉及的复杂经济学理论、行为经济学理论和金融量化模型,以及机器学习在金融投资领域中大数据处理和金融投资模型中的应用。最终,作者提出,当前的机器学习尚未能够为金融投资模型带来革命性的影响。
在大数据、区块链、人工智能等新一代技术的推动下,金融领域的科技应用有了较快的发展。无论是人脸识别、自动化信审、大数据风控还是智能投顾,我们看到越来越多的人工智能与金融场景的结合,促进了金融行业的业务拓展和效率提升。在大数据和人工智能时代,技术可以帮助金融机构极大地改善和优化营销的流程,用更低的成本完成更精准的营销。
如今,随着技术的进步,人工智能在众多领域的应用越来越广泛,当前以大数据、人工智能为代表的信息技术正在与传统金融业逐渐交融,"人工智能+金融",正在改变着金融业的原有模样。传统意义上,金融行业选择服务器,主打是安全,其次是稳定可靠,并在此基础上衍生出其他的需求。这些需求都得到满足,金融业才能走向自己想要的AI化和数据化。那么,当前的发展趋势下,金融人工智能服务器该如何寻找"最优解"?
科技的发展可以为金融产品和业务服务注入创新动力。2017年7月,全国金融工作会议中明确了服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革三大金融工作主题。而人工智能可以在这些工作的开展中为监管机构和金融机构提供有力的支持,驱动金融产业升级和发展。人工智能与金融行业的融合主要有智能投顾、资产管理、信用评定与风控、智能客服、反欺诈、智能营销、反洗钱等落地应用场景。人工智能不仅为金融业务带来了降本增效的普惠效果,同时促进了金融信用的智能化升级。面对"AI+金融"的高速发展和巨大影响力,智能化的监管策略和政策也势在必行。
近年来,随着人工智能技术的发展,金融行业智能化发展趋势已在业内达成共识。总体来说,人工智能在金融行业的最大应用在于及时获取海量信息,并将之转化为知识,帮助从业人员、监管机构以及客户做出更好的决策。正如普华永道近期发布的《2018年中国金融科技调查报告》中提到:科技的快速发展,对于中国的传统金融机构而言,不仅改变了营销和获客等前端业务,也在驱动中后台的变革。金融中后台业务充斥着大量的文档工作,而金融文档语义理解正是将金融中后台业务乃至整个行业智能化水平提升的关键前沿技术。