试论人工智能技术在金融业的应用与挑战

周艳

摘要：计算机技术越来越成熟，给许多行业带来了新的发展契机，而大数据技术不断发展，更是促进了中国社会经济建设的转型，除此之外机器学习、语音识别等一系列技术的发展，同样给社会发展带来了巨大的积极影响。特别是在金融行业当中，人工智能技术的应用具有突出的现实价值，其不仅仅带动了金融服务创新、还优化了客户体验，从根本上保证了金融市场的穩定发展。在这种情况下，对人工智能技术在金融业的应用与挑战进行分析，显然具有一定的重要意义。

关键词：人工智能;金融服务;应用场景

中国特色社会主义市场经济的高度发展，带动了金融行业的稳定进步，而各种各样的高新科技，则成为金融业发展的全新助推力量。就目前来看，人工智能技术已经在金融行业当中发挥了重要作用，智能风控、智能投顾、智能客服的出现和应用，有效地提升了我国金融业发展质量。当然与此同时，人工智能技术在金融业当中的应用，也带来了算法交易、智能投顾、智能风控等方面的风险与挑战，必须要尽快找到应对挑战、迎接机遇的措施，才能使我国金融业迈进稳定持续的发展阶段。

1.人工智能技术在金融业的应用

1.1智能风控

在互联网金融不断发展的今天，金融机构用户信贷资质评估工作越来越复杂，智能风控正是在这种情况下出现的。它可以通过神经元网络、知识图谱、机器学习、大数据分析等一系列技术，对客户的信用等级进行评价、对客户进行背景调查，还能够实现信贷智能化审批等功能，保证了金融机构信贷流程的效率。更重要的是，人工智能系统还能够根据过去的实际案例进行学习，对数据进行多维度处理，并准确识别可疑交易、提升反欺诈效果，现在已经有许多全球性监管机构借助人工智能技术进行风险控制。

1.2智能投顾

所谓的智能投顾指的是利用计算机算法对客户财务情况、收益目标进行分析的一种技术，它能够通过构建模型等方式，给出最具针对性的资产配置方案，具有十分可观的应用价值。2008年，美国率先使用智能投顾技术对金融行业进行优化，实现了财富管理的优化，是人工智能技术与金融行业相结合的一次有益尝试，而到了2014年，智能投顾开始在中国市场发挥作用，经过一段时间的发展，开始被商业银行和金融机构所认可，在实际应用中取得了突出成绩。

1.3智能客服

智能客服涉及到自然语言处理、语音识别、知识图谱等技术，是一种具有实用价值的问答系统，可以为客户提供全天候服务，现在已经有很多金融机构开始应用这一技术，客户可以根据自己的需求自助办理业务、完成业务咨询。另外，人工智能技术还在客户身份核对方面发挥了积极作用，无论是人脸识别、指纹识别还是声纹识别，都能够对客户的身份进行准确判断，这一技术也得到了商业银行的关注和使用，并在手机银行等支付场景中发挥了积极作用。

2.人工智能技术给金融业带来的挑战

2.1算法交易

算法交易的应用从根本上解决了金融市场效率低、流动性差的问题，但是它带来的风险与挑战同样不容忽视。从实际情况来看，部分算法交易策略和违规交易存在较多相同点，比如高频交易就是算法交易的一种，其中的一些策略幌骗、老鼠仓等违规交易手法十分相似，有关部门已经开始对这些模糊区间进行关注，高频交易类的程序化交易正在受到管控。另外，算法系统故障必然会导致指令错误，进而给金融市场带来负面影响，这并不代表所有的市场恐慌都与算法系统故障相关，然而算法系统故障一定是市场恐慌的助推因素。在算法交易系统当中，很多交易模型十分相似且交易策略大同小异，这就造成了本该完全独立的金融机构在面对市场波动时作出相同的决定，这必然会导致金融市场的流动性危机，进而给商品经济发展带来不利影响。

2.2智能投顾

目前我国的资产管理规模越来越大，然而智能投顾仍然不够成熟，只能为C端客户提供服务，智能化水平比较低、投顾效果无法得到保证的问题比比皆是。面向C端客户的投顾机构普遍具有收费低、标准低等一系列特点，甚至有部分机构为吸引客源不收取服务费，而C端客户主要由散户组成，他们对金融市场相关知识不够了解，往往也不追求长期收益，机构和客户的双重问题，共同造成了“追涨杀跌、频繁申赎”的现状。智能投顾产品能够根据客户风险承受力、客户投资需求进行运算并给出最佳配置，关注点与市场实际情况存在较大冲突;另外，智能投顾平台的投资交易模型往往有保密性，客户无法明确该模型是否合理等，也就无法做出最佳的选择，这都是智能投顾面临的风险和挑战。最后，很多智能投顾产品的智能化水平不够高，无法准确判断投资风险，也无法对客户的投资需求、复杂投资场景进行有效处理，甚至有很多所谓的智能投顾平台根本没有智能化模型，只是通过“人工智能”吸引客户，并不能真正为客户提供有效支持，这也是智能投顾当中的一大问题。

2.3智能风控

智能风控同样面临着各类挑战，比如其现在仍无法保证数据质量，无法对网络黑色产业进行识别，无法对欺诈行为进行准确判断，很可能给金融业发展造成不利影响。目前常用的智能风控系统普遍为被动式系统，它只能通过数据的大范围评估和案例的综合研究进行判断，没有预先判断的能力且准确度也存疑。只有通过反复不断的案例分析和深度学习才能进一步得到优化，但是如何保证案例获取程序的规范性、如何保证信息资源的安全性，仍然是一个亟待解决的问题。

3.结语

人工智能技术是以计算机技术为基础的一种新型高新技术，它的主要研究对象为“智能的实质”，能够做出与人类智能相似的反应和决定，目前已经在机器人、语音识别、专家系统等方面取得了突出的研究成果。将人工智能技术应用到金融行业当中，能够提升金融行业的发展效率、促进我国金融业现代化发展，但其也存在智能投顾产品智能程度低、算法系统故障导致指令错误等一系列挑战，有必要在充分了解其问题的基础上，进一步探索问题的解决方法。

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