人工智能在金融領域的主要應用場景

金融本質上的功能就是處理信息，而在這方面人工智能有著天然的優勢，人工智能可以在短時間內處理海量信息，從海量信息中挖掘出有價值的內容，幫助金融機構做出決策。目前，在金融業務流程的各個環節，獲客端、運營端、交易（投資）端以及監管端都涉及人工智能的應用，具體的應用場景則覆蓋金融各個細分行業，如銀行、保險、證券、信托，以及新興金融領域如P2P、消費金融、股權眾籌、商業保理等，如圖2-6所示。

圖2-6 人工智能在金融領域的應用場景

□ 面向金融客戶端的應用場景

目前在金融機構前臺業務領域，主要是在獲取客戶、服務客戶環節，人工智能已經有很多的應用。在智能客服、智能營銷、信用評估、智能支付、智能認證以及保險定價、承保核保方面都已經應用人工智能技術提高客戶服務質量，優化客戶服務流程，滿足客戶各類需求。

□ 面向運營環節的應用場景

在金融機構的運營領域的業務中，人工智能技術的應用也越來越廣泛。人工智能和機器學習可以提高資本利用效率，優化資本配置；人工智能和機器學習可以用于安防監控，有效監控員工行為，對員工異常行為進行預警，保證員工行為合法合規；人工智能和機器學習還可以用于模型驗證和壓力測試，保證大型系統重要性金融機構找出壓力測試模型中的異常預測值；此外人工智能和機器學習還可以用于市場影響分析，幫助金融機構分析其大宗交易對市場價格可能帶來的影響進行評估，金融機構從而可以選擇最佳的交易時間，降低交易成本。

□ 在交易和投資管理中的應用場景

在交易和投資領域，金融機構積累了海量數據，紐約證券交易所每天產生的交易數據規模就達到1TB，所以人工智能和機器學習在交易和投資領域有很強的優勢。目前，人工智能和機器學習可以利用社交媒體（如推特、微博和臉書）上的數據，對股票市場走勢或個股走勢進行預測；在量化交易中，人工智能和機器學習也可以發揮重要作用，輔助投資決策，提高量化交易效率，未來甚至可以做到自主學習、自主投資；在投資組合配置方面，人工智能和機器學習可以按照系統要求，根據市場變化和公司基本情況，合理配置投資組合，提高投資組合績效；現在人工智能在投資領域最火的莫過于智能投顧，人工智能可以根據客戶的個性化需求，做到千人千面，為客戶提供定制化的投資顧問服務，沖擊傳統的投顧業務模式；現在，投研領域應用人工智能之后也越來越智能，利用自然語言處理技術讀取公司財務報表，讀取上市公司定期公告，輔助投資經理更好地進行投資決策。

□ 面向監管合規的應用場景

2008年全球金融危機過后，全球范圍內的金融監管愈加嚴格，監管文件層出不窮，為了應對不斷升級的監管要求，金融機構開始加強在合規領域的投入，加快利用人工智能和機器學習技術強化監管合規能力。在AML（反洗錢）/KYC（了解你的客戶）方面，金融機構可以利用人工智能和機器學習更有效地發現金融犯罪活動，同時也可以更好地完成客戶認證，簡化客戶登錄流程，提升客戶體驗；在監控市場操縱方面，監管機構以及交易所組織可以利用人工智能和機器學習發現市場交易中的異常行為，打擊市場操縱，維護市場運行；在欺詐識別方面，金融機構可以利用機器學習對多源數據進行深度挖掘，利用復雜網絡關聯分析技術從歷史違約數據中發現實時欺詐業務風險指標，建立人工智能反欺詐模型，提升銀行識別欺詐風險的能力；對于系統性風險，人工智能和機器學習也可以根據社交媒體數據、金融體系內部數據等多個來源數據建立相關預測模型，有效預測系統風險的發生，提前預警。