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浅谈人工智能在金融领域的应用
作者：李玉民
来源：《现代经济信息》 2018年第13期
摘要：人工智能(Artificial Intelligence，简称AI) 的高速发展正在深刻影响金融领域，基于大数据的分析决策，正在形成新的金融服务模式，我国经济正处于新旧动能转换的关键时期，人工智能对于推动新旧动能转换，推动供给侧结构性改革，提高国际影响力具有重要的意义。在AlphaGo 战胜李世石以后，AI 的关注点达到了新的高度。在银行甚至整个金融领域，AI 将会极大的提升、优化工作业务流程，金融服务领域更加智能化、人性化。神经网络与深度学习在算法上的改进使得AI 技术水平得到了飞速提高。本文就AI 对金融业的影响进行了简单剖析，简要梳理了AI 在金融领域中的应用现状。
关键词：AI；大数据；金融
中图分类号：TP18；F832 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)019-0325-01
一、AI 概述
人工智能(AI) 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴科学。AI 是计算机科学的分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、人脸识别等。
我国的经济发展正处于新旧动能转换的关键时期，2017 年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了通过AI 加快推进金融智能化升级，通过大数据提升金融数据处理及理解能力，创新金融智能产品，创新金融智能服务，鼓励金融业使用智能客服等技术，建立金融风险防控系统。AI 技术将对我国金融业的转型升级产生深远的影响。
AI 技术中常见的算法有神经网络、遗传算法、隐马尔科夫链等，核心应用技术包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。深度学习是AI 技术的重要内容，主要是模拟人脑进行分析学习的神经网络，模拟人脑的机制分析数据。自然语言主要包括语音识别、语义识别，是让计算机能够听懂、理解人类的语言。视觉识别技术是AI 技术的核心，包括生物特征识别、场景识别和物体识别。中国农业银行已经率先实现人脸识别取款、存款。生物特征识别在金融领域有着广泛的应用。
二、AI 技术对金融行业的影响
AI 技术的成熟催化了金融创新的进步和发展。深度学习算法的进步掀起了AI 技术的浪潮，AI 技术的进步推动了计算机视觉、机器学习、语音识别技术的快速发展。AI 技术在某些领域将彻底颠覆现有的生产模式，取代更多人、解放更多劳动力，劳动密集型工作将会由智能机完成，人们将会做更有意义的事情。AI 技术对金融领域的影响有以下方面：
1. 金融服务更加新颖、更加智能化。传统银行受地域及技术的影响，嫌贫爱富差异化服务明显，高净值客户享受优质服务，普通客户享受标准化服务。随着AI 技术的提高，智能机器人在某些领域的能力远远地超越人类，金融服务、风险控制、投资决策、授信融资等领域将迎来新的变革。AI 技术将改变现有的金融格局，使得金融服务更加智能化。
2. 大数据的处理能力快速提升。金融领域数据量巨大、形态多种多样，占据大量的存储资源，无法进行准确深入的分析。随着AI 技术的发展，深度学习系统可以对大数据进行分析学习，在风险防控处理方面，AI 技术的应用将降低成本提升金融风险处理能力。
三、AI 技术在金融领域的应用前景
目前，语音识别技术已经在金融行业使用，很多银行拥有了自己的智能客服，使用语音识别与自然语言处理技术，提供智能客服服务。智能客服能够使用语音识别及语义理解技术了解客户需求，回答客户的问题。可以通过网银、掌银、公众号实现智能管家、智能助理的功能。智能客服可以使用语音、语义技术对通话录音进行识别分析，挖掘大数据价值，为客户服务提供数据支持。可以生成知识问答库，实现自动学习为客服机器人自动回复提供依据。
人脸识别技术在农业银行ATM 机上的使用已经比较成熟，通过人脸识别即可实现无卡存取款，生物识别技术的发展能够让智能机器更准确的识别和分析人的行为和身份，提高银行识别客户、风险防控的能力。利用网点监控及ATM 监控，进一步优化增加人脸识别的功能，可以识别可疑人员、识别可疑人员的行为动作，同时也可以第一时间识别VIP 客户。
机器学习技术有着广阔的应用前景，通过该技术购建金融知识图谱，基于金融领域大数据对不同来源的数据进行分析整合，分析银行等金融企业的上下游、竞争对手、投资等，主动发现风险点，提早进行风险防控。机器学习技术通过数据筛选、建模等技术判断企业及个人信用指标，通过社交媒体数据分析其产品的影响力和相关评价，实现在房贷前后对借款人进行实时监控，提高贷前、贷后管理的能力。风险防控是永恒的主题，哥伦比亚大学教授Graphe提到
“在贷后管理方面，AI 技术可以预测企业会不会出问题。”调研发现，通过与数据公司的合作，AI 技术应用于贷后管理时，准确率可以从小于20% 提升至60%。
农业银行智慧银行网点已经有了自己的服务机器人，服务机器人的投放吸引了很多优质客户，可以进行客户分流，可以进行互动语音交流，减轻了大堂经理的工作压力，使得重复性的业务咨询有了标准的自动语音答复。同时提升了客户体验，为银行业务转型提供了强有力的基础。
金融业不会消失，传统银行的经营理念和经营模式一定会改变，互联网大数据基因会根植到未来的银行智慧化建设中。金融服务将会结合客户的生活习惯及客户的偏好，主动提供优质的金融服务。作为领军银行，农业银行在AI 领域已经走在了银行业的前列，金融行业作为AI 技术发展的实践基地有着更广阔的发展空间，作为AI 技术的实践者，应当紧抓AI 发展趋势，尝试在各个业务领域的应用和实践。
本文来源：https://www.wddqxz.cn/26a76c3a8beb172ded630b1c59eef8c75ebf95da.html
2022-05-22
