❶ 目前人工智能在金融领域面临哪些问题
人工智能是一个工具,一个技术,它要落地还是要跟业务紧密结合在一起。1、需版要与业务紧密权合作,才能把它落地。2、金融这个领域是非常求稳定、求安全的,对风险的要求非常高。3、人工智能很多技术是一个黑盒子,很难解释,但在金融行业,很多时候跟客户服务的时候,需要有很清晰的解释。4、金融行业和医疗行业的监管都非常严。平安科技作为人工智能发展的领先企业,在金融行业和医疗行业都有很好的探索和应用。
❷ 目前人工智能在金融行业属于什么水平
人工智能的产生和发展,不仅促进金融机构服 务主动性、智慧性,有效内提升了金融服务效率,容而且提高了金融机构风险管控能力,对金融产业的创新发展带来积极影响。国内的跟进速度也比较快,阿尔法象这几年也一直致力于搭建自己的AI风控引擎系统,帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。
❸ 人工智能在金融领域有何前景
据《中国人工智能行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示,截至到2016年第二季度,全球人工智能公司突破1000家,跨越13个子门类。2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%,总融资额高达48亿美元。
对于上规模的互联网金融企业来说,防控风险、提升利润、降低成本才是关键,因而不少企业都对金融科技极为重视,科技金融如果能够接入更多的玩家,那么对于消费金融公司更容易掌控头部资源,进而开展相应的业务。
❹ 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用
人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用,但首先我们要了解人工智能是什么?
网络上的解释是:人工智能,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题,形成一种算法机制。
在金融中,获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变,以较容易理解的客服为例,传统的金融客服都是人工的,而通过人工智能技术和自然语言处理,可以将客户问题进行分析,通过算法给出准确的回复,这就大大节省了金融服务的成本,在这一方面,传统金融机构并不都具备这样的技术实力,但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发,并将研发成果输出给金融机构,形成了良性循环。
❺ 未来金融行业有可能被人工智能取代吗
2018年科技金融行业发展现状分析
要说科技金融的2018,那句老话适用:这是最好的时代,也是最坏的时代。P2P接连爆雷,比特币涨少跌多,搞得人心惶惶。
但双十一仍在打破纪录,抖音在发掘市场,拼多多在关照五环外,机器人在料理股市……没有什么能够阻挡,改变世界的向往。2018年,企业继续各出奇招,新技术孕育新钱景。生存不易,生意继续。
今年国务院出台多项政策部署缓解小微企业融资难题。9月开始执行新规,直到2020年底,向小微企业贷款的利息免缴增值税。业内人士预计,对小微企业的帮扶将成为金融政策重点。互联网金融也在改变传统金融的支付、风险管理等环节,引入大数据降低征信和放贷成本,用高科技手段清除小微企业的融资障碍。
预计2019年中国金融科技营收规模将突破1.4万亿
据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示,2013年中国金融科技营收规模仅仅为695.1亿元。2014年中国金融科技营收规模突破千亿元。到了2016年中国金融科技营收规模增长至4213.8亿元,同比增长42%。截止到2017年中国金融科技营收规模达到了6541.4亿元,同比增长55.2%。预计2018年中国金融科技营收规模将达9698.8亿元。目前金融科技服务于金融机构,更偏向于实际金融业务的后端,并不是金融产业链中利润最丰厚的一环,因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长,或将继续保持这样的增速稳定增长,并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。
2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
1、上市绿通道 青睐领头羊
全国“两会”热议IPO绿色通道,从3月份开始,A股绿色通道盯上高科技巨头。监管层对券商作出指导,包括生物科技、云计算在内的四个行业若有“领头羊”,立即向发行部报告,“即报即审”。
A股对“下一个BATJ”的呼声已久,新华社更发文称“中国资本市场的‘BATJ’梦’该圆了!”2018年年初监管层的密集动作,体现出对新兴企业的大力支持。2月9日,深交所发布战略,要强化对这些科技大公司的服务,着力吸引一批优质企业。
众所周知,BAT等知名科技企业大多都在境外上市,为了留住优质的好企业,监管层为优质企业开通绿色通道也是应有之义。让股东长期持有优质上市公司股票,市场回归价值投资,他们被寄予厚望。
2、神偷现江湖 数币难找回
年初,日本Coincheck交易所暂停了除比特币之外的所有加密货币的交易,原因是黑客攻击了26万用户,并盗取了数字代币新经币NEM,损失价值约为5.3亿美元。这是数字货币有史以来最大的一起盗窃案。之后,日本16家加密数字货币交易所成立一个自我监管小组,自查系统漏洞。这次丢失是因为该交易所数字加密货币交易系统存在安全风险,和数字货币是否加密并无关系。
今年4月,还发生一行代码蒸发64亿人民币这样不可思议的黑客操作。黑客找到一个代码漏洞,与之相关的区块链产品的全部市值瞬间被转出,趋近于零。
用户持有比特币类加密货币的唯一凭证是数字地址和密钥,因此,很难实际跟踪到加密货币的持有者及其位置。正因为加密货币的匿名性、便捷性,交易过程难以发现、难以跟踪、难以追回,使得此前很多非法行为(如勒索、诈骗、贩毒、贩枪等)选择加密货币作为交易货币。
一般来说,盗取者通过匿名网络找到洗钱人,将“黑币”倒入后者地址,并向洗钱人提供若干个干净地址。洗钱人时刻关注,一旦发现干净地址交易,便向其转入小笔“黑币”。如此蚂蚁搬家,将“黑币”洗白。
3、币圈与链圈 冰火两重天
上半年忽冷忽热、下半年跌跌不休,区块链货币轰轰烈烈一路向下。梦想破灭,薪资下调,人才离场。
2016年底全球数字货币总市值才177亿美元。2018年1月8日,总市值高达8139亿美元。而11月底又跌破1400亿美元。比特币从一枚2万美元掉到了3千美元。有些币从五块钱掉到了一分钱。一些曾雄心万丈看好比特币的名人,也黯然退出币圈。
有业内人士评论:上半年,多数人都是想赶紧发个币,围绕项目,开交易所的一大堆,自媒体的一大堆,矿场也是一大堆,但并没有创造多大的价值。这样的泡沫破裂是必然。
与币圈风声鹤唳不同,链圈尚较平稳。工信部5月下旬发布国内第一份官方区块链产业白皮书预计:区块链应用将加快落地,推动新一轮的商业模式变革,为实体经济“降成本”“提效率”,构建诚信产业环境。有观察者表示,《白皮书》的发布预示着区块链服务实体经济的前景看好。
工信部《白皮书》提到,区块链未来3年将在实体经济中广泛落地;区块链将加速“可信数字化”进程,带动金融“脱虚向实”服务实体经济。还展望说,区块链监管和标准体系将进一步完善,产业发展基础继续夯实。
工信部的区块链白皮书显示:截至2018年3月底,中国主营区块链业务的公司已达456家。行业应用服务类公司数量最多,其中主要为金融行业应用服务的公司数量达到86家,主要为实体产业应用服务的公司数量达109家。此外,区块链解决方案、底层平台、区块链媒体及社区领域的相关公司数量均在40家以上。
有业内人士说,区块链的大规模应用会率先出现在互联网和金融行业的集中地,如上海、北京等城市,也会率先在龙头企业出现,如在深圳的富士康、在北京的链家等,几乎不可能出现在小微企业尤其是初创企业。
4、抖音链淘宝 变现不用愁
今年10月,抖音国内日活跃用户已破2亿,抖音也连续占据各种下载榜头名,其商业变现令人瞩目。
各大互联网巨头纷纷进场跑马圈地。据不完全统计,围绕着短视频的商业布局,各种融资额已经超过300亿元。刷抖音已能看到一波波广告。去年抖音和品牌合作推出视频广告是商业化的探索。更为重要的是电商的导流。抖音选择和阿里合作,都在促成交易后拿一笔佣金。
双十二前一天,抖音宣布开放之前只对大V开放的购物车功能,较为活跃的实名认证账号就有资格开通。抖音中的购物车按钮,点击后会跳出商品推荐信息并直达到淘宝。抖音联手淘宝入局电商,这一举动引发不少关注,有业内人士认为抖音已经在大步迈向消费升级的道路。
有评论说,抖音的赚钱能力或许会超过今日头条;也有人指出:现在抖音的信息流广告一年就能达到100亿元,可能会越来越多。
除抖音外,各个短视频平台也早在电商平台方面谋篇布局,有预计说,2018年娱乐内容营销额将超过280亿元,短视频广告额有望超400亿元。
5、网贷生死劫 监管日益严
跑路、停业、提现困难……一长串P2P机构清单令人触目惊心。上半年,频频传来百亿级P2P平台倒塌的声音。仅以7月为例:
7月9日,钱爸爸发布暂停运营公告,该平台累计交易额突破325亿元;同时,多多理财发布公告称公司已失控;14日“投之家”平台爆雷;7月7日银票网控制人投案,平台累计成交额140亿元,用户超69万。7月,杭州公安局还对佑米金融、牛板金、杭州云端金融等公司涉嫌非法吸收公众存款案立案侦查……
P2P网络借贷以门槛低、收益高、操作方便灵活为卖点,迅速在互联网金融市场占据一席之地。近年来狂飙猛进的P2P网贷行业,走过井喷期后,随之而来的是倒闭和失联大潮。
网贷平台的倒闭可能是受大环境的影响;更重要的是一些平台违规做信用中介,导致风险加大。
P2P成为危险的标签,违规互联网金融已演变成重大金融风险。全国P2P网贷行业不得不自律检查。深圳、杭州、北京、广州、上海等12个省市的地方互联网金融协会自律组织均发布了关于网络借贷信息中介机构退出指引或规程性的文件。中金公司报告称,预计只有十分之一的运营平台能够活下来。而大部分P2P网贷平台业务仍不合规,相当多平台尚未完成银行存管,即存在资金池和挪用资金的可能。
自2012年P2P异军突起,到野蛮生长,再到行业洗牌,该行业已走过了一个完整的起伏周期。尤其是近两年一系列监管规范出台,加速了行业的洗牌。作为重点整治的业态,P2P网络借贷和网络小贷领域存量风险化解清理完成时间将延长至2019年6月。
6、手机查征信 谁知留后患
中国人民银行5月发通知严管APP接入征信系统。央行要求:“严格授权查询机制,未经授权严禁查询征信报告,规范内部人员和国家机关查询办理流程,严禁未经授权认可的APP接入征信系统。”
不用跑银行排队等候,只需在手机上下载个APP,输入个人信息,就能查询个人征信,并在24小时内出具报告……很多手机APP确实方便,殊不知,背后却存在严重的信息安全隐患。整个过程对于用户来说都是在APP上完成的,但实质上是APP利用用户提供的信息在征信中心的平台上进行查询,与用户本人在征信中心平台上查询无异,APP在这个过程中充当了中介的角色。
部分代查APP运营商为用户代查的初衷就是要获取用户信息,来实现其他商业目的。比如获知某些用户在央行征信记录不良的情况下,可以向该类用户定向推销其他金融贷款业务。而且,短时间内频繁地查询,同时没有放款记录,可能会让银行认为你急需资金但却处处碰壁,因此会对你的借款申请更为谨慎。
央行严管后,能查询个人征信、接入央行征信系统的应该只有符合条件的银行和小额贷款公司、融资性担保公司、村镇银行等金融机构。
7、各国发数币 打算并不同
全球第一个由政府主导的数字货币今年出台。这款名为“石油币”(Petro)的数字货币,由委内瑞拉政府出售。价值与石油挂钩,每一个石油币由委内瑞拉的一桶油作为担保。过度依赖石油,过度的福利政策以及新能源的开发共同造成委内瑞拉经济极度不堪。马杜罗政府搭上数字货币热潮,无疑希望尽快融资募集资金,挽救经济败局,稳定国内局势。
虽然委内瑞拉数字币听上去不怎么可靠,但有很多国家也在开发数字币。伊朗邮政银行或将开发加密货币;以色列也有发行“数字谢克尔”的计划;俄罗斯研究“加密卢布”来规避美国制裁……
随着互联网支付兴起和现金被冷落,瑞典、日本、新加坡和爱沙尼亚都在考虑使用加密货币来替代现在的法定货币。有报告预测,到2020年,全球数字支付交易量平均每年增长10.9%,2020年将达到近7260亿笔。中国人民银行数字货币研究所也早已挂牌成立。
8、拼多多上市 引消费反思
有些人想买龙虾,有些人还没吃过虾,这或许就是拼多多崛起令人疑惑的背后。
有评论说:在拼多多看来,消费升级首先要让一部分人先用上低品质的商品,再去考虑品质如何提升。2015年成立,名气并不响亮的拼多多,今年异军突起,成为仅次于阿里和京东的中国第三大电商平台。
7月26日晚,拼多多在上海和纽约两地同时敲钟上市。代表拼多多在纽约敲钟的是一位拼多多的用户,前不久刚用一分钱抽中一台iPhone
X。当天拼多多股票大涨41%,盘后交易结束达到351亿美元市值。
而8月1日,国家市场监管总局要求对拼多多展开调查,上市第5天,拼多多市值蒸发50亿美元。拼多多以黑马姿态杀出电商巨头重围,又因商品质量问题被推到风口浪尖。不过总体来看,2018年他们的财报数据不错。
挺拼多多的人说:要知道品牌溢价高达几倍,有些“白牌”产品质量未必不好,但没品牌就没有打市场的敲门砖。而拼多多或许给了这类产品一个机会。
9、俄国世界杯 支付成赢家
法国拿了冠军,中国笑得很开心。借世界杯的春风,俄罗斯暑期的支付宝交易量猛增了75倍。
暑期支付宝交易量增长较快的国家大多地处欧洲、澳洲。随着选择远距离、高端游的中国旅客不断增多,欧洲、澳洲的商户对移动支付兴趣也在增大。暑期,加拿大支付宝交易量增长12倍,澳大利亚增长6倍,新西兰增长7倍,芬兰增长5倍……
近年来,支付宝、财付通等第三方支付加速“出海”,合作版图从东南亚延伸到欧美国家。目前,支付宝已在40多个国家和地区接入数十万商户,并在其中9个国家和地区与本土品牌合作完成了本地钱包的布局;财付通的微信支付接入的国家和地区已增至40个、支持13种币种(包括人民币)直接结算,并已取得了马来西亚的支付牌照。
此外,针对国人出境旅游的刚性需求——“退税”,多家机构都积极提升服务,以避免现金退税等待时间长、需货币兑换等问题。
境外44个国家和地区的30多万家商户已经支持银联卡退税,持卡人还可在14个国家和地区体验即买即退的“市区退税”。微信小程序推出“腾讯退税通”可以实现境外实时退税,服务覆盖26个国家和地区的77个机场。
据介绍,欧洲80个机场在开通手机退税后,暑期使用支付宝人均退税近1000元。因为实时到账,且让游客直接能拿到人民币,因此年轻人有一半都这样退税。
10、聊天机器人 顺便泡股市
机器人小冰能聊天,能作诗。今年她展示了金融能力。她可以抓取沪深两市26类上市企业发布的全部公告,自动生成摘要。即使在大量企业同时公布各自公告的高峰时刻,小冰依然能够保持同步,约20秒即可稳定输出。微软表示:国内现有90%的交易员获得其支持,而另外10%的交易员,由于是人工处理,约晚20分钟才能得到摘要。
而蚂蚁金服对外公布的数据显示,网商银行的花呗与微贷业务使用机器学习降低虚假交易率近10倍,为支付宝证件审核系统开发基于深度学习的OCR系统,使证件校核时间从1天缩至1秒,同时提升了30%的通过率。
法国初创公司DreamQuark利用深度学习,帮助巴黎银行等十几家金融机构和公司改进金融服务决策。机器学习可分析银行和金融公司的大量数据,追踪客户信用记录,从欺诈到反洗钱的检测评分,还通过发现市场早期变化迹象管理投资组合,为客户避免风险。
业内专家表示,机器人在金融领域的应用前景十分良好,而未来金融领域将朝着更加智能化的方向发展,这是行业大趋势。花旗集团总裁杰米·福雷斯表示,花旗银行中有40%的运营职位可以完全用机器替代。未来将会有更少的员工挣更多的钱,而机器人将接管“低价值服务”。
❻ 目前人工智能在金融行业属于什么水平
资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念:智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同,涉及的AI算法也会不尽相同。
1)智能投顾
典型功能包括:客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括:知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者,在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力,打造一个前端的智能顾问,帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2)智能投研
典型功能包括:股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质:数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括:监督学习算法:(1)回归算法:决策树、随机森林等; (2)分类算法:二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法:偏最小二乘法等。
无监督学习算法:(1) 聚类算法:K均值、分层等; (2) 降维算法:主成分分析、独立成分分析等。
3)智能投资
典型功能包括:量化交易,智能风控
典型AI算法包括:在线过程分析(OLAP)、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前,07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快,铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。
❼ 人工智能如何赋能金融行业发展
人工智能如何赋能金融行业发展,主要体现以下几个方面:
构建客户画像,促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品,打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能,可以大程度地简化收集客户有效信息的过程,包括他(她)目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像,对客户进行分层次管理,以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析,智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度,通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累,分析不同客户群体的基础标签,提炼出用户特征,为客户推荐与其需求最匹配的产品,实现精准营销。
数据有效整合,提供实时决策
接收数据源后,根据后台的数据计算处理程序,实现数据的实时共享和投放,包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用,可以大幅缩减核保时间,降低冗杂劳务开销,从而降低成本。
打破数据孤岛,建立大数据风控
AI人工智能,具有超强的收集,处理、整合数据的能力,通过运用大数据构建模型的方法,对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后,可通过预测、分析其近来的信用变动情况,及时做出相应提醒。
其次,整合金融行业的主流机构数据,利用集团公司的数据及行业数据形成共享,打破数据孤岛,更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来,尤其是在互联网保险及银行领域,随着AI深度学习的不断发展,人工智能的运用将会越来越广泛,越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作,所以人工智能是以人类的结构来设计开发的,人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的.top域名已经被注册。
❽ 人工智能会给金融业带来哪些影响
人工智能会给金融业带来什么样的影响?
人工智能绝不仅是一项技术。未来注意力将开始向金融算法的正确性转移,而不是程序。人工智能能够改变金融什么呢?调查现有的金融机构会发现,它们认为对信用评估影响74%,风险管理70%,市场竞争力64%,人力资源结构40%,市场稳定性39%,市场监管20%。
现在国外有众多领域在应用人工智能,包括复杂的金融交易和财务研究等,这是因为初级的人工智能在金融方面所具备的能力是用了我们人类的算法。
实际上,人工智能并不是由技术决定,而是由人们对它的使用方式决定。金融行业如何使用人工智能,将决定能够产生多少正面影响和负面影响。始终认为P2P的网站没有任何问题,P2P的技术没有任何问题,是谁在用P2P才是问题,所以人工智能也面临着这一问题。
在此背景下,出现了一类公司。2016年初,一群世界领军企业家宣布用10亿美元设立一个公司,这个公司目标不是想盈利,而是保护人们免受人工智能的危害,这说明虽然人工智能距离我们比较遥远,但是与人工智能作战的团队已经来了。未来会不会存在这样的逻辑,当技术已经跳跃到人工智能层面的时候,每做一项科技创新都要准备一支与它作战的部队?
人工智能在金融业发展的速度,取决于金融业领导者的决定。如果他对此态度积极,这一速度会更快一些;如果他对此态度谨慎,这一速度就会慢一些,但是无论如何人工智能的发展也会大步朝前。最后人工智能究竟是灾难还是机遇?我们不得而知。对人工智能的未来,现在给予任何答案,都是肤浅的表现,但一切是不可能停下来。人类的好奇心和无法解决现实问题的困境,会使其走向更不可预知的未来。
❾ 大家谈谈人工智能和金融行业那个有前途,有人说人工智能会取代金融,这是真的吗懂行的人说说
人工智能是机器是工具,金融涉及面就比较广了。要发展任何行业必先发展金融,干什么事首先需要的就是钱,个人认为人工智能取代不了金融,除非智能机器能像算命先生一样能把人算死,当然这是不可能的。两者哪个有前途取决于决策人在哪个方面有兴趣或者天赋。