人工智能賦能金融

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1 引言

金融行業目前已經成為我國第三產業的重要組成部分，金融的發展狀況對于實體經濟乃至國民經濟命脈具有重要的作用。傳統的金融系統在運行過程中產生了海量信息，但由于科技條件的限制，信息收集和處理的方式還很原始，這使得我國的金融機構雖然有相當高的業務量，但卻沒有做到充分利用這些數據資源。

人工智能簡單來說就是在各種環境中模擬人的機器，我國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計算機系統模擬人類的智能活動，完成人用智能才能完成的任務”。人工智能是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它主要由機器學習、計算機視覺、計算機聽覺等不同部分組成，目的是使機器能夠象人類一樣有視覺、聽覺等“感官”，通過學習、思考、判斷完成人類智能所做的復雜工作。

人工智能技術的不斷發展，為銀行以及其他金融機構海量數據的分析提供了技術支撐。深度學習、計算機視覺、自然語言處理等技術的突破，為人工智能與金融的結合創造技術基礎。金融行業與整個社會存在巨大的交織網絡，在長期的發展過程中沉淀了海量數據，如客戶身份數據、資產負債情況數據、交易信息數據等，金融業對數據的強依賴性為人工智能技術應用到金融領域做好了準備。人工智能基于智能增強和簡易勞動力替代的發展邏輯可以滿足現代金融的多種需求，有利于提升金融企業工作效率，進一步降低成本。具體而言，人工智能的人臉識別技術、深度學習技術以及智能分析技術將會對金融業起到極大的賦能作用。

2 人臉識別技術賦能金融

人臉識別技術的發展，不僅降低了隱藏風險，同時也節省了金融機構的人工、場地成本，提高了工作效率。近年來，金融機構對遠程身份識別、遠程獲客需求日益增加，而人臉信息憑借易于采集、較難復制和盜取、自然直觀等優勢，在金融行業中的應用不斷增加。人臉識別可實現客戶“刷臉”即可開戶、登錄賬戶、發放貸款等，讓金融機構遠程獲客和營銷成為可能。在互聯網金融領域，“刷臉”也可以應用到刷臉登錄、刷臉驗證、刷臉支付等諸多領域。同時，人臉識別亦可以成為銀行安全防控手段的有效選擇。銀行安防的難點之一是在動態場景下完成多個移動目標的實時監控，人臉識別技術在銀行營業廳等人員密集的區域可有效實現多目標實時在線檢索、比對，在ATM自助設備、銀行庫區等多個場景下都可應用。

3 深度學習技術賦能金融

基于深度學習等技術可以很好實現實時精準畫像描繪，根據用戶的財富數量、收入狀況、風險偏好等因子提供個性化的金融產品。通過深度學習算法設計，還可以應用于智能投顧、量化交易等領域。對于個人投資者而言，智能投顧的主要流程包括客戶分析、資產配置、投資組合選擇、交易執行、組合再選擇、稅收規劃和組合分析，智能投顧能很好的行使了傳統金融行業投資顧問的職能，能夠提供更加智能化、個性化的服務。基于深度學習的智能投顧將有效降低投融資雙方信息不對稱與交易成本。

深度學習是一種試圖使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象的算法。它能夠用非監督式或半監督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征，對于高度重復性且具有海量數據的金融業，特別是量化交易而言，人工智能的應用提供了解決金融問題的新方案。量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，通常交易員通過設定計算程序并按照結果決定策略，由計算機來執行。深度學習技術的應用能夠賦予計算機自動挖掘資產價格變動規律，讓系統在出現套利空間時自動交易。

4 智能分析技術賦能金融

智能分析技術形成的企業關系圖譜和精準用戶畫像可以提高征信水平，助推普惠金融發展。基于大數據技術發展的征信系統能夠填補中小企業征信的空白，利用企業關系圖譜使金融機構了解企業的股權結構、業務往來，不僅能夠擴大客戶范圍，同時也能提升金融機構的風險控制能力，降低放款門檻，以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務。對于個人用戶而言，智能分析挖掘網絡中可能關系到用戶征信水平的大數據，可以找出與信用水平相關的變量，不斷完善征信模型，獲得更加精準的用戶畫像。

智能分析技術可以助力金融行業形成標準化、模型化、智能化、精準化的智能風險控制系統。智能分析應用于金融風險控制的流程主要包括：數據收集、行為建模、用戶畫像及風險定價。在消費金融領域，自然語言處理、知識圖譜及機器學習等人工智能技術，可提供更深度、有效的借款人、企業間、行業間不同主體的多維有效信息關聯，并深度挖掘企業子母公司、產業鏈上下游合作伙伴、競爭對手、高管信息等關鍵信息，減少認知偏差，降低風控成本。在信貸領域，智能風控可以應用到貸前、貸中、貸后全流程。貸前，助力信貸機構進行信息核驗、信用評估、實現反欺詐；貸中，可以實現實時交易監控、資金路徑關聯分析、動態風險預警等；貸后，可以助力信貸機構進行催收、不良資產估價等。

5 結語

人工智能的人臉識別技術、深度學習技術以及智能分析技術賦能金融促進了金融業的發展，隨著人工智能的發展，未來金融業將會應用更多的人工智能技術。人工智能賦能金融有廣闊的前景，同時我們對于人工智能應用于金融業可能帶來金融風險問題也應該引起重視，注重用戶信息加密技術的研發與應用、加強對潛在風險的排查與防范、健全人工智能發展標準和監管制度。