人工智能赋能金融

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1 引言

金融行业目前已经成为我国第三产业的重要组成部分，金融的发展状况对于实体经济乃至国民经济命脉具有重要的作用。传统的金融系统在运行过程中产生了海量信息，但由于科技条件的限制，信息收集和处理的方式还很原始，这使得我国的金融机构虽然有相当高的业务量，但却没有做到充分利用这些数据资源。

人工智能简单来说就是在各种环境中模拟人的机器，我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。人工智能是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它主要由机器学习、计算机视觉、计算机听觉等不同部分组成，目的是使机器能够象人类一样有视觉、听觉等“感官”，通过学习、思考、判断完成人类智能所做的复杂工作。

人工智能技术的不断发展，为银行以及其他金融机构海量数据的分析提供了技术支撑。深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术的突破，为人工智能与金融的结合创造技术基础。金融行业与整个社会存在巨大的交织网络，在长期的发展过程中沉淀了海量数据，如客户身份数据、资产负债情况数据、交易信息数据等，金融业对数据的强依赖性为人工智能技术应用到金融领域做好了准备。人工智能基于智能增强和简易劳动力替代的发展逻辑可以满足现代金融的多种需求，有利于提升金融企业工作效率，进一步降低成本。具体而言，人工智能的人脸识别技术、深度学习技术以及智能分析技术将会对金融业起到极大的赋能作用。

2 人脸识别技术赋能金融

人脸识别技术的发展，不仅降低了隐藏风险，同时也节省了金融机构的人工、场地成本，提高了工作效率。近年来，金融机构对远程身份识别、远程获客需求日益增加，而人脸信息凭借易于采集、较难复制和盗取、自然直观等优势，在金融行业中的应用不断增加。人脸识别可实现客户“刷脸”即可开户、登录账户、发放贷款等，让金融机构远程获客和营销成为可能。在互联网金融领域，“刷脸”也可以应用到刷脸登录、刷脸验证、刷脸支付等诸多领域。同时，人脸识别亦可以成为银行安全防控手段的有效选择。银行安防的难点之一是在动态场景下完成多个移动目标的实时监控，人脸识别技术在银行营业厅等人员密集的区域可有效实现多目标实时在线检索、比对，在ATM自助设备、银行库区等多个场景下都可应用。

3 深度学习技术赋能金融

基于深度学习等技术可以很好实现实时精准画像描绘，根据用户的财富数量、收入状况、风险偏好等因子提供个性化的金融产品。通过深度学习算法设计，还可以应用于智能投顾、量化交易等领域。对于个人投资者而言，智能投顾的主要流程包括客户分析、资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再选择、税收规划和组合分析，智能投顾能很好的行使了传统金融行业投资顾问的职能，能够提供更加智能化、个性化的服务。基于深度学习的智能投顾将有效降低投融资双方信息不对称与交易成本。

深度学习是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。它能够用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征，对于高度重复性且具有海量数据的金融业，特别是量化交易而言，人工智能的应用提供了解决金融问题的新方案。量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，通常交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，由计算机来执行。深度学习技术的应用能够赋予计算机自动挖掘资产价格变动规律，让系统在出现套利空间时自动交易。

4 智能分析技术赋能金融

智能分析技术形成的企业关系图谱和精准用户画像可以提高征信水平，助推普惠金融发展。基于大数据技术发展的征信系统能够填补中小企业征信的空白，利用企业关系图谱使金融机构了解企业的股权结构、业务往来，不仅能够扩大客户范围，同时也能提升金融机构的风险控制能力，降低放款门槛，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。对于个人用户而言，智能分析挖掘网络中可能关系到用户征信水平的大数据，可以找出与信用水平相关的变量，不断完善征信模型，获得更加精准的用户画像。

智能分析技术可以助力金融行业形成标准化、模型化、智能化、精准化的智能风险控制系统。智能分析应用于金融风险控制的流程主要包括：数据收集、行为建模、用户画像及风险定价。在消费金融领域，自然语言处理、知识图谱及机器学习等人工智能技术，可提供更深度、有效的借款人、企业间、行业间不同主体的多维有效信息关联，并深度挖掘企业子母公司、产业链上下游合作伙伴、竞争对手、高管信息等关键信息，减少认知偏差，降低风控成本。在信贷领域，智能风控可以应用到贷前、贷中、贷后全流程。贷前，助力信贷机构进行信息核验、信用评估、实现反欺诈；贷中，可以实现实时交易监控、资金路径关联分析、动态风险预警等；贷后，可以助力信贷机构进行催收、不良资产估价等。

5 结语

人工智能的人脸识别技术、深度学习技术以及智能分析技术赋能金融促进了金融业的发展，随着人工智能的发展，未来金融业将会应用更多的人工智能技术。人工智能赋能金融有广阔的前景，同时我们对于人工智能应用于金融业可能带来金融风险问题也应该引起重视，注重用户信息加密技术的研发与应用、加强对潜在风险的排查与防范、健全人工智能发展标准和监管制度。