人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解 AI 对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而 Fintech 公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而 AI 就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于 AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如 GBDT 的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI 所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AI in Dianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的 GBDT 和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用 transfer learning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

人工智能作为计算机科学的一个分支，试图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，主要应用场景包括信息收集与识别、信息综合分析与预测、控制与决策等方面。当前，人工智能可以至少可运用到金融的七大领域，相信未来随着人工智能的不断发展，可以应用到金融领域的场景会迅速拓展：

第一，大数据营销。不同金融用户拥有不同的风险承担能力和意愿，对金融产品与服务的需求具有差异性，而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。

第二，智能投顾。又称机器人理财，即机器人根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并依据市场动态对资产配置调整提供建议。

第三，智能支付。金融用户需要验证身份的真实性，主要技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。通过人工智能，可以快速高效识别，并完成智能支付。

第四，自动交易。电脑代替人脑，根据价格波动规律，将交易策略变成电脑程序，即用“电脑判断 电脑操作”代替“主观判断 人工交易”。

第五，智能投研。投研需要收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，通过机器自主抓取相关信息，可以辅助决策，甚至自动生成投研报告。

第六，大数据风控。利用大数据人工智能技术，可以使用海量的多维度数据，塑造出高度精细化的风险控制模型。

第七，监管科技。全球每年都会产生大量的法律法规数据，大概3亿条，这么多的法律法规不可能存在某些人的脑子里。通过人工智能学习、积累金融法规，并结合金融机构的实际情况提供合规建议。机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常行为，对欺诈与洗钱行为进行警示。

财务与金融领域。

摩根大通开发的金融合同解析软件COIN，只需几秒就能完成原先律师和贷款人员每年需要36万小时才能完成的工作。2017年3月贝莱德（Black Rock）宣布裁掉40多个主动型基金部门的岗位，其中包括7名投资组合经理，转而用计算机与数学模型进行投资的量化投资策略代替。2017年5月德勤财务机器人横空出世，开始取代财务人员的大部分工作。2017年8月美国银行（Bank of America）与Fintech创业公司High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。该应用程序专为大型、复杂的公司管理大笔支付业务。资产管理领域的人工智能应用，包括BlackRock开发的Aladdin平台（使用自然语言处理、阅读文件）、Kensho平台（使用庞大的数据库，运用机器学习算法与自然语言处理技术，从众多庞杂数据中提取逻辑关系做出预测，并能以自然语言的方式输出）、Alpaca（模式识别等技术，用于量化投资）等。

美国咨询公司Opimas的数据显示，预计到2025年为止，AI的运用将使得对资本市场，包括证券服务、交易和结算、资产管理、私人银行和财富管理等业务在内的员工减少23万人。

京东金融依托京东集团积累的客户及场景资源、交易及信用数据，积累了大量数据。在多维、海量、动态的数据基础上，京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新，并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中去。与此同时，京东金融还将数据＋人工智能能力进行对外输出。如京东金融的反欺诈解决方案——安全魔方。安全魔方拥有千万级每分钟的风控指标运算能力，还具备毫秒级的风险预警及响应时效，可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。

人工智能在金融领域中的应用，相较于大数据而言的核心突破在于深度学习、智能分析和最终的智能决策。大数据、云计算、智能硬件以及后续的区块链技术等都是支撑人工智能上层技术的基础。目前，人工智能技术可以运用在金融领域的技术主要包括深度学习、知识图谱和自然语言三种。

▲ 应用于金融领域的人工智能技术及其特征

人工智能，正在深刻地介入金融领域，并且以超乎你想象的速度在解放生产力的路上。过去要花几十分钟才能完成的工作，交给机器人就只需要几分钟就可好了，而且这样的高速建立在连续的基础上，机器不会累：它可以实现 7×24 小时不间断工作。从“千人千面”的智能营销到虚拟员工的智能客服，从“火眼金睛”的智能风控到无处不在的智能运营，AI都在为金融行业的科技之路保驾护航。

“互联网 ”时代的到来伴随着挑战与机遇,聚焦金融领域,则激发出愈发多样的金融服务场景,对此大型金融机构纷纷开拓新业务,经营范围逐渐呈现“综合化”趋势。在此过程中,新增业务带来指数级增长的海量数据,需及时引入强有力的算力支撑——高性能服务器来助力,为金融业实现数据价值提供可靠基础设施。作为领先的“云 数 AI”新型互联网企业,浪潮一直致力于全方位满足金融行业信息化需求。

为推进中国金融云的普及与升级,中国平安与浪潮达成技术研发合作,建立“伏羲实验室”,基于技术和场景的融合,倾力开发金融行业AI整体解决方案,并不断为客户业务提供领先的技术驱动力,赋能金融、医疗、智能城市等生态圈。

此外,在数据中心资源管理和运维方面,浪潮ISPIM服务器管理平台帮助世界TOP级银行解决了数据中心大规模异构厂商设备难以进行统一监控管理的难题;在交通银行,浪潮AIStation“超级员工”的加入让运维人员人工智能计算资源的管理效率提高50%……

目前,浪潮已涵盖从存储、服务器、到运维管理、人工智能、云计算等领域,可面向金融核心业务为其提供全面的产品、解决方案与服务。

（一）秒贷

随着人工智能应用成为各行各业的焦点，至此金融业对科技的应用跑在最前端，从智慧银行到智能投顾，再到放贷实现“秒”贷，通过运用人工智能技术，用户就可以实现“几秒钟”得到服务和贷款，在众多金融服务机构在做大胆尝试。

在大数据保驾护航之下，不少银行不仅可以在线申请贷款，且部分银行还能实现“秒”贷，使的消费信贷利用金融科技实现了升级。

（二）智能投顾

还有就是智能投顾，或称之为机器人理财，杨剑勇表示：“自去年开始，在国内外刮起了一股以智能投顾为背景的狂风，通过过人工智能技术来完成以往需要人工来提供的理财顾问服务。”

随着人工智能和机器人技术的成熟，金融分析师甚至也将被机器所取代，很显然机器人已经入侵金融领域，分析师饭碗或许会受到机器冲击，对于金融分析来说，机器利用海量数据优势，通过计算而来，基于数据的分析能力远远超越人类大脑。

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