人工智能在金融领域应用的初步思考

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1、.人工智能在金融领域应用的初步思考中国银行网络金融部杨涛在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。从未来的角度看，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。在笔者看来，在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深

2、客户对于金融机构的服务依赖度。本文就国内外金融行业人工智能应用情况进行了简单分析，重点就人工智能在金融的综合运用进行了探讨。一、人工智能对金融行业带来的影响分析基础层的云计算、大数据等因素的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快速发展。人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影...响将远大于互联网对各行业的改造，在所有领域彻底改变人类，并产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，让人可以从劳动密集型的工作中解放出来，释放人力去

3、做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，主要有以下几方面的影响：一是金融行业服务模式更加主动金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素。在互联网技术大规模应用之前，金融机构需要投入大量人力物力资源用于客户关系维护交流，发现客户需求，以获取金融业务价值。如银行与客户发生关系的媒介主要在网点，客户与网点人员通过人与人的交流，能迅速的发现并满足客户金融需求，甚至通过一些交谈、观察客户的细节挖掘到潜在的需求。通过一段时间的人与人交流，客户与银行工作人员建立了深厚的关系，而这种关系提高了客户对于银行人员的依赖程度，我们称之为客户黏性（或者称为“使客户变傻”）。一旦黏性存在，客户

4、很少会去比较银行人员所推荐的金融服务，如购买理财产品的时候，不会去比较多个银行的收益水平。而在互联网时代，互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促使金融机构大力开展系统建设工作，网银、APP的出现降低了银行服务客户的成本。而不管是客户端或者是网页端，均采用了标准化的功能模板，需要客户学习如何使用，...并在众多菜单功能中找寻想要的金融服务，客户与金融机构的交流是单向的。这一发现使“客户需求的成本”由金融机构转嫁给了客户，即在方便了金融机构的同时，麻烦了客户的金融需求发现和满足，这同样也使银行失去了创造更多金融价值的机会。无论如何优化功能菜单，客户总要去付出这一选择成本，在这个过程中，客户的

5、金融专业度被动提升（或者称为“使客户变聪明”），他会去主动比较哪家金融机构提供的服务价格最优、服务效率最便捷，客户对金融机构的依赖度不断降低，随时可以被其他同业甚至互联网金融公司争取走。如银行这几年受到第三方支付机构极大冲击，无论在支付领域还是其他C端金融服务，银行的创新灵活度和政策监管尺度均处于下风，个人用户大规模被互联网金融机构圈走。...人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务客户，这对于深处服务价值链高端的金融将带来深刻影响，人工智能将成为决定银行沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。它将对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、

6、投资决策等带来新一轮的变革。人工智能技术在前端可以用于服务客户，在中台支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局，金融服务（银行、保险、理财、借贷、投资等方面）更加地个性与智能化。二是金融大数据处理能力大幅提升作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位，同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析；金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人

7、工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。二、目前人工智能技术在金融领域应用情况Google、IBM等国际巨头公司已经将人工智能技术渗透在各种产品的方方面面，总体上看，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，随着国内双创政策的推动和对人工