大數據、人工智能在金融領域應用探索

孫 悅

一、大數據、人工智能在金融領域應用優勢

1.增強服務

目前，大數據、人工智能在金融領域得到較為廣泛的應用，其能推動金融業務改革，實現流程再造，切實提升金融行業數據信息挖掘與信息處理能力，及時獲取較為合理的價格，有助于提高金融風險管控能力與金融交易效率。首先，金融業務服務中，引入大數據、人工智能技術，可以及時獲取與分析客戶數據信息，掌握客戶的真實需求，不僅能根據客戶的需求給予針對性金融服務，同時也能結合客戶的真實需求制訂個性化金融產品。其次，金融領域中引入大數據、人工智能，也能精準地反映貨幣市場資金供求關系，使金融市場價格發現能力和金融行業價格信息提供能力均得到優化和提高，確保產品定價的合理性。

2.強化風控

大數據、人工智能是一種金融科技，其應用于金融領域，有助于結合金融風險防控體系，打造堅實、全面的風險防控平臺，及時發現金融業務、金融服務過程的風險，將隱患消弭于無形。同時，金融行業在設計新的金融產品時，也可以引入大數據、人工智能，結合客戶的信息數據模擬金融場景，找出產品設計的短板與不足，并結合大數據分析結果對金融產品進行完善。

二、大數據、人工智能在金融領域應用難題

一方面，缺乏專業隊伍。大數據、人工智能需要專門的人才隊伍支撐，其素質能力是大數據、人工智能應用的基礎。如果人員缺乏大數據、人工智能的應用能力與素養，就會導致其應用出現不足，從而會影響金融業務的順利進行。當前，金融領域雖然對于大數據、人工智能有一定的應用，并產生一定的成果，但卻未打造專業的人才隊伍，這就會導致大數據、人工智能應用存在問題，從而會影響大數據、人工智能的應用效果。同時，對于大數據、人工智能的應用未建立匹配的制度體系，導致其應用過程無法被監控，無法有效發現與解決大數據、人工智能應用問題，從而會影響應用效果。另一方面，大數據、人工智能的有效應用需要較為完善的風險管理體系。由于大數據、人工智能是依托互聯網發展的新技術，其雖然能提升相關工作的效率與質量，但也會存在一些應用風險，如果缺乏完善的風險管理體系，這就會導致大數據、人工智能應用過程出現風險隱患，從而會造成一定的損失，不利于金融行業的可持續發展。在大數據、人工智能應用過程，需要完善的內控機制作為支撐，其也是保證風險管理成效的關鍵，如果內控機制不能得到落實，無疑會影響大數據、人工智能應用的效果，導致應用過程出現風險隱患，不利于金融行業的長久發展。

三、大數據、人工智能在金融領域應用措施

1.打造專業人才隊伍

新科技革命和產業變革背景下，大數據、人工智能開始廣泛應用于金融行業，新的金融科技產業開始變革發展，金融科技人才逐漸成為行業應用大數據、人工智能的關鍵。這就需要金融行業必須基于大數據、人工智能的應用要求，制訂專業人才隊伍建設措施，包括招聘、培訓、激勵等，以增強對金融科技人才的吸引力，從而打造一支復合型的高素質金融科技人才。

第一，金融行業應制定金融科技人才招聘標準，優化金融科技人才需求清單和引進方式。例如：結合數據治理、大數據、架構設計、模型算法、網絡安全等領域的數字金融能力的需求，制定對應的人才招聘方案，包括招聘內容、招聘審查機制、招聘流程、崗前培訓與開發等，利用完善的人才招聘過程有助于提升金融科技人才的吸納水平，解決金融行業大數據、人工智能應用中人才的短缺問題。同時，金融行業也需要做好人才分析工作，了解相關人才的性格特點以及喜好擅長，之后結合崗位工作以及大數據、人工智能應用要求進行崗位調配，使人才能夠在相關崗位工作中發揮出自身潛力，更好地滿足崗位工作的要求。金融行業也需要為留住人才完善保障措施，包括激勵機制、薪酬體系等，以提升對大數據、人工智能人才的吸引力，這有助于提升大數據、人工智能應用水平。

第二，金融行業需要完善人力資源管理。完善的人力資源管理可以營造良好的工作氛圍，有助于使人員在崗位工作中逐漸形成良好工作狀態，不僅能提升大數據、人工智能的應用效果，也能保障金融行業更好地發展。比如金融行業需要基于大數據、人工智能的應用要求，制訂科學、合理的員工職業生涯規劃，制定科學合理的規劃體系，以人為本優化工作氛圍，營造最適合人才成長的環境，鼓勵人才創新以及培養人才，并為人才提供展示自我的舞臺與機會。同時，金融行業也需引導員工將個人職業生涯規劃與企業發展相結合，這有助于增強人員的工作積極性，從而提升大數據、人工智能的應用水平。

第三，金融行業應結合大數據、人工智能應用要求，制訂完善的培訓教育措施。比如需要完善大數據、人工智能培訓的內容、流程、方案、時間地點等，并結合人員的個體能力制訂不同的培訓方案，使培訓能夠發揮出實效，從而提升大數據、人工智能在金融領域的應用效果。同時，金融行業可以將激勵機制與培訓結合，對一些培訓效果顯著的人員給予激勵，這有助于提升人員培訓的積極性，有助于增強大數據、人工智能培訓效果。另外，金融行業也需要根據培訓措施制訂評價方案，及時找出大數據、人工智能培訓過程的不足，并增強大數據、人工智能在金融領域的應用效果，這有助于保障金融行業的長久發展。

2.做好風險防控

隨著時間的不斷推移，金融行業的發展過程面臨諸多問題，其中金融風險的范圍越發廣泛，如何有效應對金融風險，已經成為金融行業穩定發展的關鍵。大數據、人工智能雖然能為金融行業的工作帶來便利性，提升業務處理以及服務精準化水平，但在實際應用中依舊會面臨一些風險隱患，如何做好相應的風險處理與應對已經成為金融行業長久發展的關鍵。

首先，金融部門要從戰略發展的高度認識數字化變革對金融業發展的重要性，加強大數據、人工智能技術管理和內部控制。金融業務過程可能產生操作風險和交易欺詐風險，金融部門必須做好數字化轉型過程中的風險防范和管理，以解決大數據、人工智能應用障礙。例如：做好客戶管理，積極采用大數據、人工智能的新手段，引入人臉識別、指紋識別等方式，從而提升金融風險防控水平。

其次，金融業應構建大數據、人工智能的風險管理體系。例如，風險管理體系應根據大數據、人工智能的應用特點進行優化和細化，明確人員的職責和范圍，以此建立風險管理體系，及時發現大數據、人工智能應用中存在的問題，從源頭上規避相關風險，提高大數據、人工智能的應用安全。

最后，金融行業必須樹立風險防控意識。由于互聯網中存在很多風險因素，金融行業需要結合不同類型的風險采取針對性措施。例如：提高銀行從業人員的素質，解決一些操作風險的發生；針對不同的風險設計不同的風險管理模型，提高應對相關風險的能力。同時，金融行業也需要根據時代特性和特點，改進風險管理流程，從而提高大數據、人工智能的應用成效，助力金融行業長久發展。

3.重視技術應用

隨著我國經濟發展進入新階段，數字經濟成為驅動社會經濟發展的新引擎，為各行各業帶來新的發展形態。在數字時代下，大數據、人工智能開始應用于金融領域。這也要求金融業需遵循科技發展理念，加強金融科技應用，加快數字化轉型，提升大數據、人工智能技術的應用成果。

金融行業應將大數據、人工智能應用到企業金融業務的方方面面。例如，在授信方面，可以引入大數據技術，打造專門的數字評分模型，提升金融授信效率。償還貸款方面，通過大數據對借貸人的信息進行實時監控，評估借貸人的歷史信息、現狀和潛在價值。在還款方面，利用大數據技術對企業信用和社會行為進行評估，基于對企業負責人的信用研究等，綜合評估企業的還款意愿。在貸后管理方面，金融行業應加強大數據、人工智能與貸后管理的結合，利用大數據技術建立大數據監控系統，實時監控企業的社會行為、經營狀況和債務狀況等，并借助人工智能進行風險調控，設置相應的風險預警指標，識別企業風險行為，提高企業貸后管理水平。

金融業可以利用大數據和人工智能來改善金融服務。在以往的金融服務方式中，人員主要負責處理數以千計的客戶，這會導致服務質量和效率的下降，不利于金融服務業的發展。大數據、人工智能不僅可以擴大客戶管理的覆蓋面，還能提升金融服務水平和效率。例如，大數據的方式可以有效識別客戶的需求，幫助業務人員對客戶的需求進行分析，從而提升服務水平；還可以利用大數據和人工智能打造綜合信息服務平臺，如：構建以大數據為核心的綜合信息服務平臺，加強不同部門之間的信息共享，減少繁瑣的業務流程問題，并借助人工智能客服降低部分人力成本，提高客服的精準度，從而為客戶提供更豐富的金融服務。

4.創新管理體系

在金融科技背景下，金融行業要想引入大數據、人工智能等新技術，不僅要更加重視，還需要結合大數據、人工智能新技術的應用特點，完善管理體系，創新管理模式，確保相關技術在金融行業得到有效應用。首先，金融行業要結合大數據、人工智能，打造數字化管理平臺，比如在業務方面，可以基于大數據等技術手段，建立數字化平臺，對人員的崗位工作進行監督與管理，及時處理人員崗位工作面臨的問題。其次，金融業要從戰略發展的角度轉變，結合大數據、人工智能應用特點，打造以客戶為導向的產品研發和相應的金融體系，強化客戶的金融體驗，確保大數據、人工智能等信息技術在金融領域得到有效應用。最后，金融行業日常運營中，可以依托大數據、人工智能等新技術，建立現代績效管理平臺，實現績效管理數字化。例如：建立績效管理工作平臺，利用大數據技術對崗位人員的工作行為進行搜集，結合績效指標進行規范、合理的管理，確保評價過程的公平、公正。利用數字績效管理平臺不僅能提升績效考核的合理性與實效性，也能便于參與人員實時查看績效成果，有助于結合其中的不足進行改正與提高，從而提升金融行業績效管理水平。

四、結語

總之，大數據、人工智能的應用可以增強金融行業的業務處理能力，提高風險管理實效，擺脫以往管理存在的問題，能更好地保障行業發展。對此，本文對大數據、人工智能在金融領域應用提出以下建議：結合數據治理、大數據、架構設計、模型算法、網絡安全等領域的數字金融能力的需求，制定對應的人才招聘方案；據大數據、人工智能的應用的特點進行優化和細化，明確人員的職責和范圍；構建以大數據為核心的綜合信息服務平臺，加強不同部門之間的信息共享；依托大數據、人工智能等新技術，建立現代績效管理平臺，實現績效管理數字化等。這些建議有助于提升大數據、人工智能在金融領域應用效果，保障金融行業可持續發展。