本文目录一览：

• 1、人工智能是如何应用于金融反欺诈领域的？
• 2、人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？
• 3、人工智能在金融科技领域有哪些应用
• 4、人工智能在金融领域的应用
• 5、人工智能在金融科技领域有哪些应用呢？

人工智能是如何应用于金融反欺诈领域的？

告诉你一下，作为人工智液烂能最重要的技术——机器的深度学习闹仿漏，其最大价值就是能够做特征表达，通过一个数学的复杂结构来表大灶达一些以往很难描述的金融现象，因此特别适合处理风险、欺诈以及金融产品的营销这些依靠过往经验难以准确定量的事件。例如阿尔法象研发出来的智能反欺诈系统。

人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”人工智能技术在金融欺诈检测中的应用，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。

其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险人工智能技术在金融欺诈检测中的应用：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在人工智能技术在金融欺诈检测中的应用我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。

对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问轿扰悉题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；

2、响应（Response）。对异常行为闭乎采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；

3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。

举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。

但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。

人工智李拿能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”

2、技术驱动的风控体系——“四重天”

△来源：零壹财经

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。

京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。

可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

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。

人工智能在金融领域的应用

人工智能在金融领域的应用如下：

1.智能客服

智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。

线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。

线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。

2.生物识别

生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特乱启性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。蚂和

人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。

指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。

虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域闷陪盯，如金库、数据中心等。

3.智能投顾

智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。

对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。

对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。

人工智能在金融科技领域有哪些应用呢？

人工智能助推了金融科技的发展，自然在金融科技者蠢指领域的应用比较多比如睿智合创（北京）科技有限公司（简称“睿智科技”），就是一家利用人工智能技术在金融科技领域实现服务与产品广泛应用的企业。睿智科技的业务以大数据评分为“一个中心”，以科技赋能和智能导流为“两个基本点”，三大核首配心板块围绕着解决银行等金融机构的风控和获客两大痛点展开，且已经与国内排名前列的大中型银行开档悔展了紧密合作。