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人工智能在金融领域的用武之地,前景可观!

作者: 源中瑞 发布时间:2019-01-22 13:58:15

导读:人工智能在金融领域的应用前景可观。通过探索运用机器学习、知识图谱等人工智能技术,将增强监管数据采集、整合、运用的精准性和实时性,不断提升金融风险态势感知能力和监管科技水平。

人工智能正在推动金融业向智能金融时代发展。其在金融业务的前中后端均有用武之地,被银行、证券、基金、保险等传统金融机构以及互联网金融机构用于身份核验、信用评估、反欺诈、客户沟通、舆情监测、流程优化、安防监控等多个环节。

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  在金融业务前端,人工智能多应用于身份核验和智能营销,银行、证券、基金、保险、互联网金融等均有应用。

  其中身份核验是重要前置工作,也是金融机构控制业务风险的重要环节。传统身份验证主要采用密码验证结合人工验证的方式,存在一些难点和痛点。比如密码与身份的关联性交叉,可能导致密码泄露,而人工验证的效率、准确率则受验证人员工作能力、主观情绪等因素影响较大。而基于人脸识别、指纹识别、活体监测等新型技术手段,人工智能可丰富身份验证手段,提高账户冒用难度,还能提高验证效率及验证结果稳定性。

  智能营销则能够降低信息漏损,充分挖掘潜在需求,有助于营销服务的随时、随地、随需性;服务承载能力也更高,增量服务的边际成本也低于传统方式;服务质量能不受营销人员主观因素干扰,有助于保持营销水平的稳定性。

  在金融业务中端,人工智能技术多应用于智能投顾和智能风控。这也是人工智能在金融业务核心环节的重要应用。

  传统投资顾问服务模式由于投资顾问数量少、投资顾问服务能力有限、人工成本高昂等限制,只能覆盖部分高净值人群,无法充分满足市场需求。智能投顾基于人工智能技术与现代投资组合理论,既能降低服务门槛,也能综合考虑客户的风险偏好、财务目标等因素,提供定制化投资建议。

  智能风控在实践中的应用也逐渐成熟,尤其是在互联网金融等应用场景。由于相当一部分互联网金融机构的客户群体缺少征信信息等数据,传统风控方式并不适用。同时各类金融欺诈行为时有发生,且趋于组织化、专业化,其危害日趋严重。因此,许多互联网金融机构通过将知识图谱、深度学习等人工智能技术应用于风控领域,整合结构化、半结构化和非结构化数据,大规模监测各关系数据中存在的不一致性,及时发现欺诈可能,提高风险管控能力。

  在金融业务后端,人工智能技术多应用于智能客服和智能理赔业务,这不仅是对人工的有效替代,也能提升金融服务效率。

  金融机构往往需要雇用大量的客户服务人员,应对大量关于产品信息、系统操作等方面的咨询。但由于工作人员的知识掌握程度不一,信息处理速度也有差别,金融机构往往付出了大量人力成本,仍面临服务效率低、服务质量参差不齐等痛点。

  智能客服集成智能语音、自然语言处理、深度学习等人工智能技术,使得机器不仅能听会说,而且能够自主完成对客户问题的解答,将传统的人人交流转化为人机交流,有助于解决传统金融机构前台服务人员不足、人员成本居高不下等问题,并提高响应速度、改进客户体验。

  智能理赔在保险业的应用日渐成熟。利用计算机视觉、机器学习等技术,当消费者将标的物损害情况等信息上传至从业机构后,智能理赔系统即可辅助实现远程定损,在提高速度、节省成本的同时降低人工操作导致的相关风险,优化理赔环节的效率和客户体验。

  人工智能在金融领域的应用前景可观。通过探索运用机器学习、知识图谱等人工智能技术,将增强监管数据采集、整合、运用的精准性和实时性,不断提升金融风险态势感知能力和监管科技水平。


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