人工智能的应用领域有哪些(人工智能的应用有哪些)

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据「AI 应用前沿」长期的行业观察,人工智能在金融领域的应用场景和作用 如下:

人工智能的应用领域有哪些(人工智能的应用有哪些)-第1张图片

人工智能的应用领域有哪些(人工智能的应用有哪些)-第2张图片

智能信贷

信贷是银行业的典型业务场景。其中,审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化,小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展,信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。

智能反洗钱

随着经济全球化的发展与技术的迭代更新,洗钱犯罪同样“与时俱进”,随着新技术与场景变的更加隐蔽,且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显,而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下,机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展,尤其在“知晓客户(Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动,加速审核流程,并加强交易监控的工作效率。

自动化理赔

保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点,概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多,效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容,大幅提高理赔,审查等工作中的数据审核效率。

保险定制化

由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险,在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用,保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录,投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求,并设计具有针对性的产品与保险方案,从而提供个性化的服务。

保险反欺诈

保险理赔案件中往往涉及大量信息,如查看信息、保单信息、出现信息等等。传统保险赔付流程对人的经验知识依赖较高,容易被惯性思维所误导,无法做到对案件中所有信息进行有效分析。机器学习、图计算等人工智能技术能够对现场照片、证件信息、车辆信息、票据等不同维度的数据进行关联组合关系分析,从而形成欺诈判断模型。这样学习形成的模型不但可以对已知诈骗手段进行识别,还能够在一定程度上预测新型的诈骗手段。

智能投顾

随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角,“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上,国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位,甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向,发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像,从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估,以定制客制化的投资组合。

此外,基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高,甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下,越来越多的交易员已经被机器所取代。

异常交易识别

传统的交易验证过程中需要中台的控制人员对比交易价格与市场基准价格,从而决定该笔交易是否存在异常。然而,由于市场流动性、交易时间、产品结构等因素的影响使得交易验证工作更加复杂化,且难以高效实施。机器学习技术能够通过构建深度神经网络模型,并通过金融机构数据库中大量异常记判断的数据进行训练,从而获得识别异常交易行为的能力,最终辅助控制人员以大幅提高交易验证的效率。

智能客服

客服场景存在于银行、信贷、保险等多个金融服务领域。考虑用户致电客服中心所询问的问题存在重复性、客服人员的服务效率存在客观极限,通过聊天机器人取代人类客服进行用户引导和基本问题解答是现金金融行业十分流行的趋势。基于自然语言处理技术和语音识别等技术,聊天机器人能够全年24 小时无间断为理论上所有客户提供服务,极大程度上环节客服中心的效率及成本压力。

互联网支付

传统的金融支付服务主要借助银行中间业务来为客户办理收款、付款其他相关委托事项。而在近几年互联网的急速发展下,像支付宝、财付通等由第三方机构提供的支付业务开始在市场上急速流行,并很快成为金融支付服务中的重要成分。在此趋势下,传统银行和电商以及电信运营商等机构正在纷纷投入互联网支付的热潮,与第三方支付企业共同形成了当下网络支付的业态格局。其中,智能语音支付、人脸支付等基于人工智能技术的应用已经开始逐渐展露头角。

流程自动化平台

随着金融行业的数字化趋势,流程自动化平台能够移除大量重复的、可复制的、及拥有规律性的任务以帮助运功提升效率。

由于该技术在整合统计数据、核对验证信息、业绩监控管理等任务领域的实用性,使其在风险评估、财务分析、信息审核等金融行业常见的业务流程中得以应用。

典型的案例 比如:1、工商银行开发人工智能机器学习平台,提升业务处理效率

具备四大特征,即:一站式建模能力、高性能运算和模型自学习能力、分布式框架及异构资源调度能力,以及灵活可拓展及可复用的服务能力。

其中,一站式建模能力主要通过平台提供的全流程IDE 为业务人员、应用开发人员提供自动、灵活、可控的模型构建工作站,降低AI 在全行业的使用门槛。模型自学习能力则集成了开源机器学习/ 深度学习框架,以支持业务人员自动触发模型自学更新,持续优化AI 模型并提升应用效果。分布式框架和异构资源调度能提供高性能、可伸缩的实时预估框架,支持智能服务的灰度发布、服务能力随交易量自动伸缩等。

最后,该AI平台可拓展及可复用的服务能力能够支持多算法的模型训练和评估,提供二次开发工具包,并支持计算机视觉、自然语言处理等应用的可复用服务,多面支持风险管理、智能客服等领域的AI 应用。

2、荷兰国际集团借助智能交易决策辅助工具,提供交易最优报价

荷兰国际集团针对债券交易场景部署了智能交易决策辅助工具,Katana。Katana 会针对每笔交易的相关信息并对比历史数据进行分析,并将结果可视化,以直观图表形式呈现给交易员。与现在流行的“自动化交易”不同,Katana 的作用主要用于辅助人类员工,加速决策制定的效率与效果,而非以彻底自动化的形式取代人类交易员。伴随Katana 的分析能力,荷兰国际集团的交易员能够节省大部分消耗在信息筛选和分析工作上的时间,以更高效的方式使用它们的专业知识与行业经验来在每次交易行为中为客户提供最优的报价。

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