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文档介绍:浅谈人工智能在金融领域应用
浅谈人工智能在金融领域应用
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浅谈人工智能在金融领域应用
浅谈人工智能在金融领域的应用一、人工智能的发展概略
人工智能( Artificial Intelligence,缩写 AI)是一门研发用于模拟、延长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 年就已被说起。跟着近几十年来计算方法的改革、硬件水平的提高
和云计算大数据的共同驱动, 人工智能获得了各行业的宽泛关注和研究。 特别是
2016 年 Google 的 Alpha Go 战胜李世石, 随后 Alpha Go 升级版 Master 连续挑战人类顶尖围棋能手,保持了 60 场不败的纪录,使得人工智能声名大噪。
依据艾媒咨询公布的《 2017 中国人工智能家产报告》显示, 2016 年中国人工智能家产规模以 %的增添率达到 亿元,估计 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改革状况
向来以来,金融行业差异化的服务都是鉴于“人”的服务。但是,最近几年来,机器人的出此刻必定程度上模拟了人的功能, 批量并且更个性化的服务正试试取代人的地点。依靠互联网金融的盛行,计算机视觉、自然语音办理、机器人、语音辨别等人工智能技术在金融行业中获得了宽泛的应用。 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, 因为它的中心就在于数据和数据办理。
(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”,不论是传统的信贷审批仍是互联网产品,如 P2P、现金贷等征信的收集,风险防控向来是银行类金融机构的重要课题。在过去,对贷款人贷前辨别、贷中监控、贷后反应,一般会纯真地依赖大批的信贷工作人员的实地观察, 这就极大地增添了信誉风险评估的片面性和失误性。当前,借助人工智能和大数据收集和认证客户信息。经过多渠道、多维度地获得客户信息数据, 实现智能化征信和审批, 可极大地加速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,而鉴于用户数据累计和人工智能技术成立的智能化风险控制系统模
型可超出万级单位。澳大利亚证券及投资委员会 (ASIC)、新加坡钱币当局(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,用户的咨咨询题拥有重复性特点。人
工智能利用深度学习系统, 经过前端客户数据收集, 如用户信息、 行为动向等方面进行捕获,尔后联合客户性别、 年纪、喜好等进行多维度、 标准化营销。第一,各大银行经过推出可互动的高科技机器人取代大堂经理, 提高客户体验, 降低成
本。比如,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,最近几年来建设银行、中国银行等多家银行先后成立“智慧银行” ,推

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