未来人工智能会颠覆金融行业吗

1. 未来人工智能会颠覆金融行业吗

一些过往严重依赖“人”的因素的业务也开始受到AI技术的威胁，例如证券公司的投资咨询业务。分析师是投资咨询业务条线的“灵魂”，通过对宏观经济数据、上市公司的财务数据等进行研究，撰写研究报告，为客户提供股票买入卖出的推荐建议。在过去，分析师自身的经验和对市场的判断非常重要，但AI同样已经攻破了这一堡垒，通过算法模型能够高速将最新的经济变量、财务指标输入模型，并作出判断，例如可以找到历史上和当前情况最类似的时间点，并根据当时的资产收益表现对这一次进行预测。金融行业的消费习惯粘性比较大。毕竟是和钱打交道的行业，很多时候还是需要有面对面的交流才能够取得信任。例如智能投顾行业虽然能够吸收很多长尾客户的小额资金，但高端私人银行客户仍然需要客户经理的服务，此外这些客户经理也能够提供更多附加服务。

2. 未来人工智能会颠覆金融行业吗？

得益于移动互联网的高速发展，我国互联网金融业务自2013年开始爆发至今，移动金融的渗透率逐年攀升。在这样这样的大环境下，Fintech逐渐成为金融产业界、学术研究界的重点研究对象。其中，区块链、人工智能正在向互联网金融、传统金融领域不断渗透，成为研究热门。金融行业拥有大量有价值的数据样本，而人工智能的机器学习则需要大量的标签数据样本进行模型训练，而金融背后复杂的风控模型也将进一步推动人工智能的成熟，因此金融的智能化是大势所趋。人工智能在金融行业中主要应用场景包括：智能投顾、风险预测与反欺诈以及融资授信。其中反欺诈贯穿金融业务全生命周期，对人工智能技术应用的需求更大也更为紧迫。金融的核心本质功能是降低交易成本和资产定价，互联网的广泛应用可以算作对金融第一个核心本质的颠覆，而AI正在改变金融行业资产定价相关的核心业务条线。传统银行的信贷业务、资产管理机构的资产配置和投资业务、证券公司的投资咨询业务和保险公司的精算定价业务都开始受到威胁。但较强的消费粘性、较重的资本投入和数据的先发优势为传统金融机构提供了一定保护。AI对于金融的第二个核心本质功能——“资产定价”的颠覆，才是整个金融行业所最应该警惕的。目前来看，AI对于金融行业的压力，恐怕比互联网金融行业要更大，原因在于对于大部分金融机构来说，“资产定价”相关的业务都比“降低交易成本”相关业务更加核心。例如对于商业银行来说，吸储放贷的信贷业务是利润的主要来源，而非支付结算；对于保险公司来说，核心是保险产品的设计和定价，精算师才是保险公司的核心，而非保险销售代理人；对于资产管理公司同样，投资和资产配置相关的业绩才是衡量资产管理机构长期水平的标尺，销售能力通常只能锦上添花。但目前来看，AI的下一个“革命”对象正是这些金融机构的核心命脉。

3. 人工智能时代的到来对金融行业有何影响

1.AI方面，人们会增加个人的数字助理，大家都有助理。通过手机也可以帮助你提供很多的建议。你的个人助理，可以帮你自动发起金融交易，预定酒店、买机票，确保你的孩子在学校好好学习等等，这些都会自动化来进行，也包括了金融交易的自动进行。银行的客户可能并不是真实的人，而是数字助手，触发某个事件之后就会进行金融交易。
2.另外一个很大的变化，就是交易系统。我们知道在美国的交易所，大多数的交易都是电脑软件进行的，现在会越来越多的进行电脑软件自主交易。

4. 人工智能在金融领域的应用

人工智能在金融领域的应用如下：
1.智能客服

智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。
线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。
线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。
2.生物识别
生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。
人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。
指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。
虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。
3.智能投顾

智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。
对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。
对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。

5. 人工智能及其在金融领域的应用

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人工智能及其在金融领域的应用
当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。下载论文网　　人工智能概述　　定义　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能

6. 人工智能应用在金融领域的关键技术

人工智能应用在金融领域的关键技术如下：
(一)充当智能顾问
智能顾问就是投资个人或者机构提供投资的偏好、收益目标以及承担的风险水平等要求，人工智能就能在此基础上，进行智能核算，对投资组合进行优化，提供最符合用户需求的投资参考。
对于投资机构而言，人工智能能够对金融数据进行整理分析，构建和调整交易的模型，逐步完善该投资模型；同时，人工智能还能对投资的风险技术发现，运用大数据综合剖析多方数据，了解其他竞争机构以及本机构的投资情况。
对于普通个人而言，人工智能会搜集有关投资者的风险偏好、经济基础等个人信息，进而进行科学与客观地分析，制定符合个人的投资理财方案。
(二)充当智能客服
在以银行为代表的金融机构中，智能客服不仅是一种服务手段，更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。
目前，消费者在借助APP、手机及网页等办理相关业务时，智能客服能够科学分析消费者的数据与需求，并给予消费者所需信息的及时答复，为消费者的业务咨询和办理提供方便。在特殊情况下，如果智能客服的服务不能令消费者满意，则系统会自动转入人工客服。
智能客服的应用不仅有效降低人工客服的工作压力，减少相关企业的运营成本，还提升消费者的服务体验。因此，就需要加强对智能客服技术的更新，加强语言的识别与处理技术，使其应用更加广阔。

(三)对风险进行管控
人工智能技术在风险管控中的应用主要体现在能够在收集和分析消费者个人相关信息的基础上，构建出风险预测模型，进而能够确定风险程度。以银行贷款业务为例，早期的银行贷款业务需要经过人工审核，耗时需要好几天，甚至更长时间。
但运用人工智能技术，在短短几秒时间就能够完成审批任务，知道审批结果。不仅能够有效避免银行在长时间审批过程中错失消费者，还具有短时间审批的优势，且风险管控模型更具有准确性和科学性。
此外，人工智能还能有效识别国际监管的可疑交易，通过扫描数据库中的数据，提取利益的主体，继而对交易行为特征以及交易的轨迹展开分析，对相关的违法犯罪行为进行打击。最后，人工智能技术还能预防威胁金融稳定发展的不良因素的干扰，识别异常的风险主体，进而实现稳定金融发展的目标。

7. 人工智能在金融领域的应用

金融科技的蓬勃发展和深入应用，是推进普惠金融建设的重要基石，也是乡村经济振兴发展的重要引擎。
智慧眼以人工智能、大数据、生物识别等核心技术，从湖南农信社的服务平台出发，构建“金融+”生态。以智能终端产品为依托，将银行柜台业务延伸至村委会、社区、供销社、商场、超市或社区银行。一方面，实现金融业务的存取款、查询、转帐、贷款等业务功能；另一方面，实现生活缴费、政务办理、社保业务、医保业务、政策查询等便民服务，实现金融+的功能。智慧眼金融智慧终端打造的7×24小时全场景的“金融+”一站式综合服务模式，将更好的服务于城乡居民，更好的拓展银行的业务渠道，提高金融服务的覆盖面、可得性、满意度。

8. 人工智能在金融科技领域有哪些应用

[特许全球金融科技师应用课程]人工智能（AI）在金融科技中的作用与价值