在近日央行下發的《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》中，“人工智能”被數次提及，探索人工智能技術在智慧營銷、身份識別、風險防控等領域的應用路徑和方法，推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發展正在成為金融行業的發展趨勢。

AI之于金融行業

“AI+金融”是將人工智能作為基礎特征，與傳統金融行業的全面融合，相對于簡單的行業疊加，“AI+”更側重于為傳統行業的模式創新和流程再造提供新的思路和方法，促進經濟形態的演進，從而催生新的商業模式，提高運營效率，帶來整個產業的全面升級。其中，金融行業信息化建設起步早，其主要業務都是基于大規模數據展開，急需自動化和智能化的變革來解放人力，此外，金融普惠化和場景化的創新，也需要新的技術手段來提供支持，而人工智能與金融的結合，無疑為金融創新提供了更多的可能。

技術、數據和場景的需求使人工智能在金融領域得以快速應用，其中，涉及的AI相關技術主要有：機器學習、生物識別、自然語言處理、語音識別和知識圖譜等。

l 機器學習：在海量的金融大數據中學習規律和方法，然后應用到金融業務的各個環節，有效地優化流程、提升效率;

l 生物識別：包括指紋識別、人臉識別、虹膜識別和指靜脈識別等，廣泛應用于客戶身份認證、遠程開戶、無卡取款、刷臉支付、金庫管理和網絡借貸等金融場景；

l 自然語言處理：顯著提升金融行業獲取、清洗、加工和分析數據的效率。例如：新聞公告、年報、研究報告等大量文本形式信息，利用自然語言處理技術可迅速提取關鍵指標，進行分析總結；

l 語音識別：通常與語音合成技術結合提供于語音自然流暢的人機交互，其主要應用于電話客服、各類智能終端的語音導航、業務咨詢等場景；

l 知識圖譜：從“實體-關系”的角度整合金融業現有數據，結合外部數據，建立連接形成大規模的實體關系網絡。從而突破傳統的計算模式，便于有效地挖掘潛在客戶、預警潛在風險，幫助金融行業提升效率、優化流程。

在場景應用上，一方面，金融業良好的數據基礎為AI應用場景創新提供了條件，促使各領域充分挖掘數據的潛在價值，利用技術實現業務模式的創新和產業升級，從而使人工智能在金融領域的應用場景越來越多元；另一方面，金融服務業的屬性決定了其大部分業務是基于用戶服務展開的，大量的服務場景也需要利用技術來提升效率、優化體驗、實現行業的精細化運營和服務升級。總之，金融業為人工智能的落地應用提供了良好的場景條件。

場景之于AI應用

目前，人工智能技術在銀行、理財、投研、信貸、保險、風控、支付等領域得到實踐，并呈現出向各個領域滲透的趨勢。金融行業圍繞銀行服務、理財投資、信貸、保險、監管等業務已衍生出智慧銀行、智能投顧、智能投研、智能信貸、智能保險、智能監管等應用場景。

l 智慧銀行

人工智能的場景化應用滲透到銀行業的方方面面，從前臺業務到后臺分析決策和企業運營，典型應用包括：智慧網點、智能客服、刷臉支付、智能風控、智慧營銷和智能化運營等。其中，智慧網點是智慧銀行的核心，以提升用戶體驗為核心，一方面從網點軟硬件設施和環境配置等實體上來改變銀行信息采集方式和服務模式；另一方面充分利用后臺分析和決策系統的結果來優化前臺業務，從而提升服務質量，提高商業銀行的核心競爭力

l 智能投顧

是現代人工智能相關技術在財富管理領域的應用。它通過一系列智能算法綜合評估用戶的風險偏好、投資目標、財務狀況等基本信息，并結合現代投資組合理論為用戶提供自動化、個性化的理財方案。其實質是利用機器模擬理財顧問的個人經驗。其核心環節包括：用戶畫像、大類資產配置（投資標的選擇）、投資組合構建和動態優化等。

l 智能投研

是指利用大數據和機器學習，將數據、信息和決策進行智能整合，并實現數據之間的智能化關聯，從而自動化地完成信息的收集、清洗、分析和決策的投研過程，提高投研者工作效率和投資能力。將收據收集、數據/知識提取、分析研究和觀點呈現等四大傳統人工投研流程通過自動化途徑加以優化，實現從搜索到投資觀點的一步跨越。

l 智能信貸

基于大數據和人工智能等金融科技相關技術，實現線上信貸業務的全流程優化和監控，從而提升風控能力和運營效率，降低人員維護成本。智能信貸通過收集用戶信息，篩選出有效數據，并根據指標和變量的權重對這些有效數據進行再次分析處理，最后通過決策引擎對此單借貸形成審批、額度、定價等判斷，完成信貸流程，從貸前、貸中和貸后的各個環節實現信貸業務精細化運作。整個過程并行處理，依靠機器自動化完成，從而能夠實現線上審核的“秒批”或“秒拒”。

l 智能保險

利用大數據、人工智能等技術實現保險從售前到承保、理賠和售后的全流程優化。

l 智能監管

智能監管主要包括在線監控系統和離線審查系統兩大部分。其中，通過在線監控系統發現類似高頻交易、算法交易、大額成交等異常行為，并通過自學判斷何時需要執法介入，從而能夠快速采取措施，減少市場影響。對于一些在線系統和人工難以發現的異常行為，則需要通過離線審查系統在事后對所有賬戶的累積量進行匯總分析，從而識別出存在疑似異常的交易賬戶。

隨著人工智能技術的逐漸成熟，行業關注的重點正在逐步從技術研發轉移到場景探索上來，金融行業無疑將會迎來更多的發展機會。

來源：泰一數據