文档介绍：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（ Artificial Intelligence，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、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能早在 1956 年就已被提及。随着近几十年来计算方法的革新、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
2016 年 Google 的 Alpha Go 战胜李世石，随后 Alpha Go 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 中国人工智能产业报告》显示， 2016 年中国人工智能产业规模以 %的增长率达到亿元，预计 2017 年将达到亿元，并于 2019 年增至亿元。
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“第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。
（一）人工智能在银行服务领域中的应用
第一，征信助手。从传统金融到“互联网 +金融”，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，风险防控一直是银行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、多维度地获取客户信息数据，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（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）、
美国证券交易委员会等多家机构已将 AI 引入风险管理。
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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
相比传统的投资顾问，智能顾问通过机器学习与神经网络技术，能够通过数据分析