人工智能及其在金融领域的应用

人工智能及其在金融领域的应用当前，我国经济进展处于旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧构造性改革，实现社会生产力跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2022年7月，国务院公布了《一代人工智能通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解力量；创智能金融产品和效劳，进展金融业态；鼓舞金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金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、提升竞争力产生深远影响。下载论文网定义人工智能〔ArtificialIntelligence，简称AI〕是争论使用计算机模拟、延长和扩展人的智能的理论、方法和技术的兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能进展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的简单工作。主要技术及应用人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进展分析学习的神经网络，仿照人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是争论人类如何感知和加工简单的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描关心诊断及工业上的无人驾驶等领域。进展历程依据人工智能的进展程度，大致可分为三个阶段：第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆力量和计算力量，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和简单的计算，这一步是感知和认知的根底。帮助人类完成“看”和“听”的简洁工作。目前人工智能进展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发展。第三阶段：认知智能。机器具备像人类一样的学习和思考力量，能够单独做出决策和实行行动，能够局部或全部替代人类的工作。认知智能是目前机器与人差距最大的领域，也是目前各大科技巨头都在迫切查找突破的领域。人工智能的产业链人工智能的产业链包括根底支撑层、技术应用层和方案集成层。根底支撑层是支撑人工智能运行的根底设施，包括CPUGPU及实现人工智能算法等软件。技术应用层是在根底支撑层供给的软硬件根底之上，有针对性开发的技术应用，包括语音识别、自然语言处理、图像识别、推测规划和智能掌握等。形成更大领域的综合系统解决方案，比方才智城市、才智金融、才智医疗等。完整集成的智能效劳是人工智能将来的进展方向。人工智能产业进展状况全球人工智能产业进展状况2022年全球人工智能市场规模将到达17%。202220225年间，52542022年的倍；全球人工智能融资规模约达224亿美元，仅2022年的融资规模就达到亿美元。从全球范围来看，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他兴旺国家。截至2022年6月，全球人工智能企业2542107842%；中国59223%872家企业分布在瑞典、加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。美AI产业布局方面全面领先其他国家，在根底层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积存了强大的技术创优势。国外科技巨头公司包括谷歌、微软、英特尔、FACEBOOKIBM科技公司主要聚焦于人工智能根底层，重点争论人工智能的核心算法，并在应用层全面推动人工智能商业化。IBM、谷歌在人工智能核心算法、智能搜寻、无人驾驶、医疗诊断等领域领先布局且行业领先；FACEBOOK、微软、苹果侧重于社交应用，重点布局语音识别、图像识别、智能机器人等领域；英伟达、英特尔谋求业务转型，重点研发适合深度学习的AI芯片。我国人工智能产业进展状况据《参考消息报》报道，2022年中国人工智能市场规模快2392022381复合增长率达%2022年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产1万亿元；20254000亿元，相关产业规模超过5万亿元；2030年核心?a业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。目前，我国起步较早、技术较为成熟的人工智能技术公司主要以百度、阿里巴巴和腾讯三家互联网企业为代表〔以BAT不仅开展人工智能技术的根底性争论工作，而且本身具备强大的智能金融应用场景，因此处于人工智能金融生态效劳的顶端。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服在人工智能金融领域的应用最为深化。蚂蚁金服已将人工智能运用于互联网小贷保险征信、智能投顾客户效劳等多个领域依据蚂蚁金服公布的数据，网商银行在“花呗”与“微贷”业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍；基于深度学习的OCR系统使支付宝证件校核时间从1天缩短到1秒，同时提升了30%的通过率。此外，蚂蚁金服联合华为、三星等共同发起了互联网金融身份认证联盟〔IFA，现已成为国内市场上支持设备与用户最多的互联网金融身份认证行业标准。 除BAT等金融智能生态企业外，一些传统金融机构、金融科技公司在人工智能领域加大投入，在人工智能的垂直细分领域得到了快速进展。同花顺、网信集团、恒生电子、东方财宝、东吴在线等金融科技公司开发的产品已应用于证券行业的智能投顾、量化交易等金融细分领域；第四范式、佳都科技、银之杰、科大讯飞的产品主要应用于风险治理、信用评估、远程开户、票据影像识别等方面。人工智能在金融领域的应用状况目前，人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在身份识别、量化交易、投资参谋、客服效劳、风险治理等方面。客户身份识别客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进展高效身份验证的人工智能应用。技术的进步使生物识别技术可广泛应用于银行柜台联网核查、VTM机自助开卡、远程开户、支付结算、反欺诈治理等业务领域中，可提高银行柜台人员约30%的工作效率，缩短客户约40%的平均等待时间。互联网银行已将人脸识别技术视为通过互联网拓展客户的打算性手段；传统金融机构也开头重视人脸识别技术的应用。智能量化交易量化交易是指通过对财务数据、交易数据和市场数据进展传统的量化交易方法严格遵循根本假设条件，模型是静态的，不适应瞬息万变的市场。人工智能量化交易能够使用机器学习技术进展回测，自动优化模型，自动调整投资策略，在躲避市场波动下的非理性选择、防范非系统性风险和猎取确定性收益方面更具比较优势，因此在证券投资领域得到快速进展。智能投顾智能投顾又称机器人投顾〔Robo-Advisor依据投资者的风险偏好、财务状况与理财目标，运用智能算法及投资组合理论，为用户供给智能化的投资治理效劳。智能投顾主要效劳于长尾客户，它的应用价值在于可代替或部分替代昂贵的财务参谋人工效劳，将投资参谋效劳标准化、批量化，降低效劳本钱，降低财宝治理的费率和投资门槛，实现普惠金融。智能客服智能客服主要是以语音识别、自然语言理解、学问图谱为技术根底，通过、网上、APP、短信、微信等渠道与客户进展语音或文本上的互动沟通，理解客户需求，语音回复客户提出的业务询问，并能依据客户语音导航至指定业务模块。智能客服为宽阔长尾客户供给了更为便捷和共性化的效劳，在降低人工效劳压力和运营本钱的同时进一步增加了用户体验。征信反欺诈学问图谱、深度学习等技术应用于征信反欺诈领域，其模式是将不同来源的构造化和非构造化大数据整合在一起，分析诸如企业上下游、合作对手、竞争对手、母子公司、投资等关系数据，使用学问图谱等技术可大规模监测其中存在的不全都性，觉察可能存在的欺诈疑点。信贷决策“大?稻?+人工智能技术”建立的信用评估模型，关联学问图谱可以建立精准的用户画像，支持信贷审批人员在履约力量和履约意愿等方面对用户进展综合评定，提高风险管控力量。主要问题智能金融的应用领域有限。目前人工智能已在身份识别、智能客服、量化分析等金融领域取得了肯定进展，但除人脸识别技术成熟度较高，具备大范围推广使用条件之外，其他应用还比较单一、行业大规模应用尚需时日。德勤公布的《银行业的AI数字化银行报告》显示，只有15%的金融AIAI的部署远远落后于其他行业。计算机处理力量缺乏。金融行业是智力密集型行业，人工智能在金融行业的模型算法格外简单，数据训练工作量很大。主流的深度神经网络算法要求计算机具备先进的半导体、微处理器和高性能计算技术，能够并发处理超大规模数据，目前的计算机处理力量虽有长足进步，但应付简单人工GPU依靠进口，不仅本钱高，还面临着兴旺国家的贸易壁垒。金融数据共享性缺乏。机器学习是人工智能的核心技金融行业的数据积存量较大，但除公开的金融市场交易数据外，各家金融机构出于金融数据安全考虑，很难主动向金融科技公司开放其内部海量数据，在肯定程度上制约了人工智能在金融领域的创应用。政策建议加强智能金融产业创体系建设，加快推动应用创。将来可考虑设立一些国家级智能金融创中心和重点试验室，加强智能金融标准化工作，争论专利合作授权机制和风险防控机制；推动智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等智能技术在智能金融领域的深入应用；促进传统金融机构加大对智能金融的投入，提升人工智能技术创和应用水平。加快智能金融关键技术研发，夯实根底产业力量。加快研发深度学习、增加学习、迁移学习等根底算法；加强计算机视听觉、生物特征识别、自然语言理解、机器翻译、智能决策掌握等共性技术的研发；加快进展面对智能金融的计算芯片、智能传感器、操作系统、存储系统、中间件、重点设网络安全等关键网络支撑技术。加快智能金融大数据根底设施建设。可考虑由监管部门牵头，协调各方利益，逐步推动建立智能金融大数据系统，为将来人工智能在金融领域的应用推广夯实数据根底。加强智能金融领域的法规政策争论。与其他技术一样，人工智能技术也是一把“双