人工智能时代到来!五大金融场景正受到冲击
2017-08-17 16:51 作者:沈春泽 来源:苏宁金融研究院

近年来,人工智能(AI)技术逐渐渗透到金融产品和服务之中,国内外金融机构纷纷发力金融科技(Fintech):国外金融行业正在业务中引入人工智能技术,摩根大通和高盛公司均表示要在人工智能领域进行大规模投资;国内四大行分别牵手互联网公司,开启智能金融的合作。

作为金融科技的初级形态,互联网金融的兴起主要得益于互联网技术与金融业务的结合。基于消费、娱乐等生活场景,搭建便捷性的服务平台,使金融业务有机融合到用户的消费行为中。同时,也迫使商业银行等金融机构沿着降低成本和提升效率两条主线,在服务上不断提质增效。今天,以大数据、人工智能、云计算和区块链等更加前沿的技术为支撑的金融科技则是升级形态。

相比于互联网技术,金融科技拥有更大的发展潜力。尤其是,神经网络的突破性发展,使深度学习成为可能,并初步取得了令人惊讶的效果(如埃尔法狗在围棋大战中挑战人类选手取得压倒性胜利),将来有望解决金融领域里的一些痛点问题。

人工智能的飞速发展,使得机器能够在一定程度上模拟人的功能,批量且更个性化地服务客户。对于金融业而言,在前端可以使服务更加个性化,提升客户体验;在中端可以支持各类金融交易和分析中的决策,使决策更加智能化;在后端用于风险识别和防控,使管理更加精细化。

下面,笔者详细描绘一下人工智能在金融领域中的典型应用场景,希望对大家有所帮助。

应用场景一:征信与风控

近几年,国内P2P和现金贷的大量涌现,说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去,针对该类小贷用户,一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今,基于大数据和人工智能技术,可以实现智能征信和审批,极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据,如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等;然后,从信息中提取各种特征建立模型,对用户进行多维度画像;最后,根据模型评分,对用户的个人信用进行评估。同样,对于市场上中小微企业融资难的问题,也可以通过大数据征信得以解决。

相对于征信,在风控中,贷前要识别贷款人信息的真实性,还要识别其还款意愿和还款能力,贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常,贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中,利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力,直接决定着一个平台能否持续健康地运营。

应用场景二:反欺诈

金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同,金融用户需要验证身份的真实性,其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类,人工智能在此领域往往表现得更加优异,不仅能缩短识别时间,还能降低识别错误率。如今,越来越多的人工智能应用出现在现实生活中,比如指纹付款、扫脸取款等。

此外,人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用,机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则,发现异常,比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为,为用户和机构提供及时可靠的安全保障。

应用场景三:智能投顾

智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合,分散风险,追求长期收益。

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