人工智能在金融科技領域有哪些應用

應用場景壹:征信與風險控制近年來，國內P2P、現金貸大量湧現，可見個人小額信貸的市場需求巨大。以往對於這類小貸用戶，壹般只是單純依靠當地人挨家挨戶進行實地征信。如今，基於大數據和人工智能技術，可以實現智能征信和審批，大大提高工作效率。多渠道獲取用戶多維度數據，如通話記錄、短信信息、購買歷史、社交網絡上相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特征建立模型，做出用戶的多維畫像；最後，根據模型得分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，市場上中小企業融資難的問題也可以通過大數據征信來解決。相對於征信，在風險控制上，需要在放貸前鑒別貸款人信息的真實性，以及其還款意願和能力。在借貸中，需要監控出借人的行為數據，以便及時發現異常，並通過出借後的反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智能技術建立有效的智能風控體系是核心能力，直接決定了壹個平臺能否持續健康運營。應用場景二:反詐騙金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬社交網絡不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，這可能涉及人臉識別、語音識別、指紋識別、虹膜識別等技術。與我們人類相比，人工智能在這方面往往表現更好，不僅可以縮短識別時間，還可以降低識別錯誤率。現在越來越多的人工智能應用出現在現實生活中，比如指紋支付、刷臉取款等。此外，人工智能在網絡反詐騙中也發揮著巨大的作用。機器可以從海量交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止信用卡被盜、虛假交易、惡意套現、垃圾註冊、營銷作弊等。，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三:智能投資智能投資是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。與傳統方式不同的是，智能投顧可以結合現代現代投資組合理論和投資者偏好向投資者提供建議，加速釋放投資理財的“長尾”市場，具有傭金低、信息透明的特點。更通俗的說，智能投顧其實就是讓私人銀行的服務在線上智能化，服務更廣泛的普通人。目前，國內市場已經出現了智能投資平臺。2016 12，招商銀行摩羯智能投顧正式上線，這是國內銀行業推出的首個智能投顧服務。據介紹，摩羯智能投顧采用機器學習算法，融合了招行多年的業務經驗。在此基礎上，構建了基於公募基金和全球資產配置的“智能基金組合配置服務”。在客戶選擇投資期限和風險收益後，摩羯座智能投顧會根據客戶自主選擇的“目標-收益”要求構建基金組合，客戶決策，“壹鍵購買”，享受後續服務，讓投資物盡其用。應用場景四:營銷和客服在金融平臺上，如何識別有效客戶往往比較困難。人工智能可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。此外，在客戶服務中，用戶提出的大多數問題都是重復的，並且往往局限於少數特定領域，這使得它成為自然語言處理和智能客服機器人的絕佳選擇。智能客服機器人可以挖掘用戶需求，講解和推薦產品，也可以帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在答案非常確定的情況下可以直接回答，在不確定的情況下將可能的答案提供給人工客服，人工客服會判斷並選擇最佳答案發送給用戶。這大大提高了客服效率和用戶體驗，也降低了人力成本。應用場景五:投資機構和投行部門的投資決策，日常工作，比如收集大量數據，分析數據，寫報告等。，往往會占用大量的時間和精力。在處理海量數據和信息時，機器有天然的優勢。通過自然語言處理技術，可以理解文本信息，發現市場變化的內在規律。壹個經典的案例是，沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在壹起會增加銷量。大數據可以發現看似不相關的事件之間的關聯，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如哪些公司的股價受到了蘋果釋放新手機會的影響。人工智能還可以根據收集到的歷史市場數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。壹個著名的例子是，美國最大的信用卡銀行CapitalOne的兩名員工利用職務之便，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前買入看漲期權或看跌期權，三年內的投資回報率高達1800%。雖然是反例，但對智能預測的應用有很好的啟發意義。此外，根據收集到的數據，機器可以自動生成大量固定格式的文件，如招股說明書、研究報告、最佳調整報告、投資意向書等，提高效率，減少枯燥的重復性工作。