人工智能赋能金融 带来银行业创新与变革 人工智能,金融

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阅读模式   【 安防展览网 市场分析 】在人工智能的发展和应用大潮下,各种行业的都会有被AI替代的可能,人工智能能够在金融行业将带来什么样的影响,带来哪些创新与变革?   近年来,伴随着高质量的大数据积累,得益于强大的计算能力,特别是深度学习算法上的突破,人工智能技术全面崛起,催生了金融行业一系列产品和业务模式的创新。   人工智能对金融机构的影响正在与日剧增,它不仅改变了人们存款、投资和借贷的方式,甚至还能预防金融犯罪。    一、金融领域对于人工智能的需求   银行业作为高度数据化的行业,加之业务规则和目标明晰,是人工智能和云计算等数据驱动技术的应用场景。"这基于4个理由。一是银行一直非常重视IT技术的利用,信息化程度较高,技术环境与条件较好。二是银行信息化程度较高,拥有丰富的数据沉淀。三是传统金融行业更多是以人力为主的服务行业,亟待通过人工智能技术降低成本。四是银行具有一定资金支持,留有试错的空间。   当前,银行业"拥抱"科技企业开展合作,主要具有两大脉络:一条脉络是"银行+互联网公司"与"银行+技术服务公司"。其中,比较典范的是互联网公司和以工农中建四大行为代表的老牌银行强强联手。在另一脉络上悄然进行着为银行带来稳健变革的,是各类技术服务公司以项目方式嵌入银行的智能化升级体系。   在科技强国的背景下,科技创新得到高层的重点规划,科技在金融领域的应用也愈加广泛和深入。近年来,监管层陆续出台多项政策,肯定了发展金融科技的重要性与必要性,同时,鼓励人工智能发展的高层文件也相继推出。在支持金融与科技融合的政策背景下,人工智能在金融领域的市场持续扩容。   早在2017年7月,国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》,要求建立金融大数据系统,创新智能金融产品和服务,发展金融新业态,将智能金融发展提升到新高度。而就在今年8月份,中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》中,也对人工智能技术未来的发展做出了重要部署。《规划》中明确提到,要深入把握新一代人工智能发展特点,统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产,稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。   有第三方研究机构报告显示,智能经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年人工智能核心产业规模接近570亿元,目前安防和金融领域市场份额较大。业内人士认为,随着中央和监管层面对人工智能发展现状进行积极回应,并作出日渐明确的前瞻性布局,人工智能在我国发展将步入新的阶段,在金融层面的应用也将逐步深化,可以预见的是,一个更富活力和效率的金融科技新生态正在形成。    二、人工智能在金融落地的创新模式   (一)智能投资   现在理财对于一些家庭已经成为了一件非常正常的事情,每次做理财的时候去找分析师询问选择各项投资业务,分析师也会根据需求去研究客户的各项资料,然后根据他们的要求去做推荐。而人工智能应用在金融行业的时候,这一切就不必如此麻烦了。人工智能可以自动检索你的一切,然后输入你的需求,高效快速的为你推荐一套你需要的投资理财方案。   可以看到,借助机器学习,计算机已经可以完成诸如股票交易这样复杂而繁琐的任务。同时,在全球已经有不少基金公司正在该领域不断探索,并取得了可与人类专家的判断相媲美的成果。   此前,旧金山的创业公司SentientTechnologies就开发了一种算法,通过获取数以百万计的数据点从而识别交易模式,预测趋势,制定成功的股票交易决策。在Sentient公司的平台上,运行着数以万亿计由大量在线公共数据创建的模拟交易程序。借助这些程序,该算法可以识别整合成功的交易模式,制定新的交易策略。同时,通过该算法,系统还可以在几分钟内完成传统方式中1800天的交易量,并在交易中不断实现自主优化。据该公司CEO安东万布隆多(AntoineBlondeau)表示,其基金完全由人工智能操盘,整体思路就是做一些没有其他人也没有其他机器在做的事情。   Sentient的首席科学官巴贝克霍加特(BabakHodjat)表示,这套系统允许公司调整特定的风险设置,并且是在没有人工干预的情况下运行的。"它会自动生成一套策略,并给我们下指示。它还会告诉我们要在何时退出,何时减小风险敞口,诸如此类。"霍加特说。   而在应用方面,目前,除了英仕曼之外,国外还有很多成功案例。美国的Wealthfront和Betterment、英国的MoneyonToast、德国的FinanceScout24、法国的MarieQuantier等均成功将人工智能引入投资理财,目前智能顾问已掌握大量资产;第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘,并在2009年给希腊债券F评级,而当时惠誉的评级仍然为A,通过人工智能,Rebellion比降级提前一个月;掌管900亿美元的基金Cerebellum,使用了人工智能技术,从2009年以来一直处于盈利状态。   (二)风险防范   在银行中往往每年会投入大量的人力物力财力来分析规避信用风险、市场风险、运营风险等,利用各种数据做建模,做分析来避免损失。而利用人工智能,采用领域知识图谱、基于无监督算法和多级递进模型的异常检测以及复杂网络分析和图的半监督传导模型等技术,构建交易行为偏离预测、账户行为偏离预警、群体风险识别等模型,可以有效解决传统金融领域反欺诈系统面临的全面性、准确性、单一性、数据算力以及挖掘深度等困境。   随着电子商务的推广,网络诈骗愈发猖獗。然而,打击网络诈骗并非易事。过度拒绝交易从而预防网络犯罪会导致客户体验下降,可能造成大量客户的流失。2015年,JavelinStrategy市场调研机构发布的一项研究表明:网络零售商因错误拒绝合法交易造成的损失金额高达1180亿美元。在错误拒绝合法交易的案例中有三分之一的客户会放弃交易。此外,仅在美国地区,该类案例造成的经济损失是真正诈骗案件损失金额的13倍。   在这样的背景下,人工智能可以通过分析不同的数据点,利用机器学习算法检测人类分析师察觉不到的欺诈交易。与此同时,还可提升实时审批的准确度,减少错误拒绝率。   如今,已经有很多机构开始借助人工智能预防诈骗。Mastercard(万事达卡)不久前推出的智能决策(DI)技术是个很好的例子。据了解,DI可以从持卡人的消费记录和习惯中采集模型,建立行为基准,从而对每笔新达成的交易进行比较和评估。相较于传统的多借助通用方法评估所有交易的犯罪预防技术,该技术的应用可谓是一项重大突破。   有些公司采用的方法更为全面。例如,SiftScience从6000多家具备欺诈检测功能的网站中收集了大量数据,并通过多种渠道的设备追踪和数据分析,利用智能引擎关联了各种不同的数据点,包括网站上的付款信息和其他行为,建立用户行为模型,检测欺诈交易。   (三)身份认证与安全   现在各大科技公司的人脸识别技术已经走向了成熟,并且已经有不少的技术应用在了银行。不少银行的办公区域就是利用人脸识别技术甄别人员身份,以此来确定有没有外部人员进到银行办公区域内部。   (四)智能客服   随着语音识别系统和自然语言理解技术的提升,人工智能必将会成为未来客服中不可或缺的一份子,现在不少公司已经开始了人工智能客服的服务,算法逐渐代替人工走向工作岗位,最终成就一个智能化客服中心。借助由自然语言处理(NLG)和机器学习算法驱动的智能客服为用户提供个性化对话体验开始变得越来越普及。   而智能客服在金融业的应用也是比较常见的,比如帮助用户理财。举个例子,当用户点击Facebook的聊天窗口时,就可以启动Plum聊天机器人,从而进行小额分期存款的操作。在注册时,用户只需要将Plum与其银行账户关联。之后,Plum的人工智能系统就会分析用户的收入水平和消费习惯,并在此基础上预测其能接受的存款金额。然后适时分期向用户的储蓄账户中存储小笔金额,并定期通知用户。   此外,智能客服Cleo还可以跟踪多个账户的收入与支出,像私人会计师一样和客户交流,回答客户的问题,同时还可以提供理财指导,帮助用户做未来的资金规划和管理。今年年末,美国银行计划推出智能客服Erica(取银行名字的谐音)。Erica可以在银行手机客户端与客户进行语音和文字互动,从而帮助客户快速做出更明智的决定。例如,无需打开应用界面(UI)即可命令Erica汇钱给朋友或付款。智能客服的AI引擎还可分析管理客户的个人财务,如根据客户收入和支出模型,提供建议,实现储蓄目标。    三、人工智能在金融行业的发展现状

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