本文目录一览：

• 1、人工智能及其在金融领域的应用
• 2、人工智能(AI)能为金融行业的发展提供什么样的帮助?
• 3、人工智能在金融领域的应用
• 4、金融科技创新应用思考
• 5、人工智能在金融科技领域有哪些应用
• 6、AI 大火，对金融行业从业者有何影响？

人工智能及其在金融领域的应用

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人工智能及其在金融领域的应用

当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融毁好搜大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金纤历融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级袜告、提升竞争力产生深远影响。下载论文网人工智能概述定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能

人工智能(AI)能为金融行业的发展提供什么样的帮助?

你好，AI在金融领域的优势，主要有以下几个：

1） 监管违规和欺诈检测：这是人工智能真纯裂野正优于人类的一个领域。人工智能分析大量数据并挑选出可疑交易。手动分析此类交易会导致错误。如果没有 AI 欺诈检测系统，犯罪分子就会大肆洗钱或资助非法活动。

2）改进贷款和信用评估：使用信用评分来评估融资资格通常依赖于过时的信息、错误分类和错误。然而，现在网上有更多的信息可以更真实地描述被评估的个人或企业。

即使当事人（无论是个人还是企业）几乎没有文档，基于人工智能的系做喊统也可以通过考虑更多变量来给出批准或拒绝建议。

3）降低运营成本和风险：人类工作中犯错误很常见，它们可能会产生严重的影响。即使有经验丰富的员工掌舵，错误的操作也可能使机构承担责任并造成无法弥补的声誉损失。AI是基于从数据中创建逻辑并使用技术来解决业务问题，从而降低了这种风源稿险。

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人工智能在金融领域的应用

金融科技的蓬勃发展和深入应用AI技术在金融业中的创新应用研究与展望，是推进普惠金融建设的重要基石AI技术在金融业中的创新应用研究与展望，也是乡村经济振兴发展的重要引擎。

智慧眼以人工智能、大数据、生物识别等核心技术AI技术在金融业中的创新应用研究与展望，从湖南农信社的服务平台出发，构建“金融+”生态。以智能终端产品为依托，将银行柜台业务延伸至村委会、社区、供销社、商场、超市或社区银行。一方面，实现金融业务的存取款、查询、转帐、贷款等塌饥模肢吵业务功能；另一方面，实现生活缴费、政务办理、社保业务、医保业务、政策查询等便民服务，实现金融+的功能。智慧眼金融智慧终端打造的7×24小时全场景的“金融+”一站式综合服务模式，将更好的服务团缓于城乡居民，更好的拓展银行的业务渠道，提高金融服务的覆盖面、可得性、满意度。

金融科技创新应用思考

2019年，中国人民银行印发了《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确提出了近三年以来金融 科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。浙江省把数字化改革作为新发展阶段全面深化改革的总抓手，全面推进“数字浙江”建设。2021年以来，浙商银行深入贯彻中央与浙江省委的战略部署，围绕“两最”总目标全面实施平台化服务战略，在云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网等前沿技术与金融业务深度融合基础上，进一步深化数字化思维和理念，提升数字化能力和方法，构建数字化体系与机制，积极打造“ 科技 +金融+行业+客户”综合服务平台，更好服务实体经济高质量发展，实现银行经营提质增效。

一、金融 科技 创新基础

近年来，随着新兴 科技 的快速发展，各类数字化技术不断涌现，在政务、金融、产业链等各领域进行了大量应用，逐渐拉开了各行各业乃至全 社会 的数字化转型大幕。银行业作为中国金融体系的重要组成部分，在经历了近三十年来的电子化、信息化建设和迭代后，对 科技 手段的重要性与 科技 引领金融创新具有清晰的认知。

从20世纪80年代至今，我国银行业在技术变革浪潮中持续推动金融 科技 发展与转型升级，电子化取代了原有的手工操作、登记簿记账模式，信息化实现了数据大集中、应用互联互通以及线上业务办理。当前，随着区块链、人工智能、大数据等技术在金融行业的 探索 与应用，银行业对数字化转型发展也有了新的认识与理解。银行通过金融 科技 深化服务实体经济，在推动银行自身数字化转型发展的同时，还推动了各行各业的产业链转型升级，为经济 社会 全面数字化发展做出了重要贡献。

二、金融 科技 创新挑战

尽管银行业开始加快金融 科技 在金融业务中的应用，但在数字化转型进程中还是存在来自内外部的制约与挑战。

第一，技术成熟度制约业务场景落地。 数字化转型浪潮得益于数字化技术的飞速进步，然而技术在各自领域的成熟度存在差异，每种技术均有各自发展时期特定的业务场景产物，技术的不确定性以及局限性制约了应用场景的落地。以人工智能技术为例，其在图像识别、生物识别技术已经进行了较多应用，但在语义识别、逻辑推理等领域仍处于技术发展上升期，尚未形成具有较好效果的示范应用。另外，如区块链在供应链金融等领域进行了较多应用，但在跨链、链上链下一致性以及作为基础设施构建更大范围联盟链等关键技术上仍然需要突破。因此，银行数字化转型需要将金融 科技 作为薯含悉核心竞争力，通过技术创新创造场景、重塑流程。

第二，安全自主可控尚待内外部能力提升。 我国银行应用的大部分操作系统、服务器等基础设施以及数据库、技术平台等软件较多依赖于国外相关技术厂商，自主创新与研发能力尚待提升。以区块链技术为例，部分银行及厂商基于Hyperledger Fabric等国外开源区块链底层平台进行二次开发，最终应用于金融业务之中，虽然是开源产品并且实现了国密等数乎符合国情与监管要求的特性，但仍可能存在安全后门、制裁使用等问题。对应领域的人才不足也使得国产化进程较为困难，国产基础设施、软件的能力、易用性、生态等也需要时间来检验。

第三，标准化体系建设需要创新与迭代。 区块链、人工智能、大数据等数字化技术通过产学研、迭代开发等机制快速推进，甚至在关键技术的攻关上采用了“揭榜挂帅”“赛马”等方式加快突破，而标准化建设往往需要在技术与应用进入初步推广期之后进行立项，标准制定的周期相对较长，可能无法跟随新技术、新应用的变化，需尽快建立适合数字化转型的标准化体系快速迭代建设机制，为金融 科技 应用提供规范指引。

第四，互联网对银行组织架构、管理模式带来冲击。 头部互联网公司在零售端产品、架构、运营等方面的理念与管理模式独具特色，银行在吸纳融合互联网典型机制的同老桐时，也对自身的组织架构与管理模式形成了冲击。一是在组织架构上，银行因为特有的金融属性需在审慎框架内进行有限尝试，而互联网公司可通过扁平化管理加快决策，其 科技 公司属性允许进行试错；二是在运行模式上，业务部门与信息 科技 部门相互独立，以需求为驱动开展研发工作，难以支撑数字化转型阶段新技术应用的敏捷反应、快速决策、技术储备，而互联网公司通过以客户为中心、以场景为切入点的理念在零售端布局产品占据了大量入口。银行如何平衡两者，推动产品创新与应用推广，需要根据自身情况进行综合考虑。

三、金融 科技 创新对策

银行的数字化转型不仅是新技术与金融场景的融合应用，更是对体制机制的重塑。以浙商银行近年来的实践为例，银行数字化转型之路有四大核心。

第一，加速 科技 前置，引领业务创新 。浙商银行目前已成立研究院，综合运用区块链、人工智能、大数据、物联网等数字化技术落地金融应用，优化经营模式、改造业务流程，加强数据运用，提升各条线业务和系统的数字化、自动化、智能化水平。同时，浙商银行与知名高校以及头部高新技术企业共建联合研究中心、金融 科技 实验室，加强产学研合作， 探索 区块链、物联网、人工智能等前沿数字技术，加强研究成果落地转化，以 科技 引领业务创新。

第二，强化自主可控，加强技术攻坚 。浙商银行坚持关键技术自主可控、核心应用自主研发，近年来在区块链、知识图谱等底层基础技术与应用建设上完全自主可控，积极拥抱鸿蒙、鲲鹏、麒麟、泰山等国产软硬件基础设施生态，并通过多方安全计算、TEE等技术加强对敏感个人信息数据的保护。自主可控离不开关键技术的研究与创新，浙商银行积极参与各项省部级重点课题项目、“揭榜挂帅”项目等，以最大限度激活企业 科技 人员的创新能力和创新效率，攻坚核心关键技术，助力打造国产自主可控的金融 科技 发展模式。

第三，以标准化建设引领，有序推进技术发展 。浙商银行广泛参与区块链、人工智能、物联网等技术的标准制定。目前已参与《信息安全 区块链和分布式记账技术 参考架构》、《信息安全技术 区块链信息服务安全规范》等国家标准制定，参与工信部电子标准院、北京金融 科技 产业联盟等机构主导的具有行业、产业示范意义的标准制定，为金融 科技 技术的标准化建设添砖加瓦。同时，浙商银行积极参与中国人民银行企业标准“领跑者”活动，加强国家标准、行业标准向行内标准的转化和引导，切实做到以标准为指引，推进产品实施，提升各项技术与应用的标准建设。

第四，转变 科技 管理，创新协同机制。 浙商银行全面构建适应于平台化服务等全行战略发展要求的全新金融 科技 组织架构，实施以产品为中心的创新协同机制，推行一体化敏捷研发机制；实施“引进来、输出去”工程，持续加大 科技 投入和高精尖人才引进力度，培养金融 科技 复合型人才，充实金融 科技 队伍，通过金融 科技 产品输出加强服务实体经济，构建生态，形成标准；强化知识产权保护，持续申请区块链、人工智能金融 科技 基础技术相关专利，截至2021年8月末，区块链发明专利授权数9项，位居股份制行第一。

四、金融 科技 创新

一是区块链和物联网技术双引擎驱动业务创新。浙商银行于2017年在同业首创基于自主可控区块链技术的供应链金融服务解决方案，将企业各类资产转化为区块链电子金融工具，帮助供应链核心企业及上下游企业盘活应收账款，有效解决企业“融资难、融资贵”问题，取得良好的经济效益与 社会 效益。同时，为解决物理世界与数字世界数据一致的问题，提升链上数据的真实性、时效性，浙商银行通过采用物联网技术，采集真实、实时的企业经营动态、动产质押数据，建立了“客观信用体系”，通过边缘端统一管控、原生数据上链、多维度交叉验证等机制，提升银行风险管控能力，构建良好的产业链供应链金融生态，目前已在金属加工、养殖、仓储等行业进行了试点与推广。

二是人工智能、大数据等技术综合运用提升风控能力。浙商银行大数据风控平台综合应用了“人工智能+大数据+知识图谱”技术，广泛引入外部相关数据、模型，填补了客户准入、关联关系、授信审批、贷后管理、预警管理、财务分析等系统支持能力的空白。浙商银行充分整合利用内外部数据构建10亿级企业画像知识图谱，结合自然语言处理、深度学习技术实现舆情分析预警自动化处理，根据大数据风控规则或模型形成预警信号或风控结论，进一步深化金融 科技 各项技术的综合运用，实现了全行风险管控的数据化、移动化、智能化。

五、金融 科技 创新展望

第一、纵横驱动，构建金融 科技 应用创新基石 。一是顶层纵向驱动，设立“金融 科技 管理委员会”，创新 科技 体制机制顶层设计，由“一部N中心”向“一部一公司一研究院”转型，实现组织架构变革；二是业务横向驱动，通过金融 科技 支持团队派驻业务条线协同业务创新，由被动接受转为主动提出，主动在业务模式中融入金融 科技 能力，提升数字化能力转化率；三是 科技 横向驱动，加强基础设施平台建设，建立适应数字化转型、实现快速迭代的研发机制，构建适应不同行业技术输出和业务服务于一体的基础性平台。

第二、对标同业，加强新技术综合运用 。通过对标先进同业的产品服务体系、先进的金融 科技 手段，研究先进同业好的理念、好的做法、好的机制； 探索 5G、区块链、物联网、人工智能、大数据等数字化技术的融合交叉解决方案，激发技术创新的活力，形成新一代金融应用技术，从而加速推动银行业金融 科技 创新进程。

第三、场景切入，聚焦服务实体经济 。围绕企业生产经营痛点、难点，以客户需求为导向、以场景服务为切入点，提供“ 科技 金融 行业 客户”综合服务解决方案，加大对民营企业、小微企业、制造业、乡村振兴、“双碳”、绿色产业等重点领域的支持力度，在有效服务实体经济中推进自身金融 科技 的高质量发展。

文章转载自《中国金融》2021年第22期

人工智能在金融科技领域有哪些应用

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。相对于我们人类冲碧，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。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务岩判亮在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以粗宽解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。

AI 大火，对金融行业从业者有何影响？

AI人工智能AI技术在金融业中的创新应用研究与展望的出现AI技术在金融业中的创新应用研究与展望，对金融工作人员可能会产生一定的替代影响。金融从业者需要保持不断学习。

以下是可能会受到影响的方面：

工作效率的提高：AI人工智能可以通过模拟人类思考和决策的过程来提高工作效率。例如，机器学习和自然语言处理技术可以帮歼戚助金融工作人员更快地分析和处理大量数据，从而更快地完成工作。

就业市场的变化：由于AI人工智能在各个领域的应用不断扩大，金融领域的竞争可能会更加激烈。因此，金融工作人员需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力。

工作内容的变化：AI人工智能的应用可能会导致一些工作内容的变化。例如，一些简单的任务可能会被自动化，而需要高度专业化的工作可能会更加依赖金融工作人员的技能和经验。

员工角色的转变：AI人工智能的应用可能会改变金融工作人员的角色和职责。例如，一些员工可氏睁陵能会被机器取代，而需要承担新的职责和责任。

总之，AI人工智能的出现可能会对金融工作人员产生一定的影响，但同时早铅也为他们提供AI技术在金融业中的创新应用研究与展望了更多的机会和挑战。他们需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力和适应未来的发展趋势。