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智能金融

发布时间:2017-09-26 此新闻已被浏览:342次 新闻来源:好房理财网
  什么是智能金融
  
  智能金融本质上是人工智能技术驱动的金融创新。从金融角度来讲,智能金融的发展依附金融产业链,涉及从资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的金融资金流动全流程。从科技角度来讲,智能金融发展是,基于人工智能技术的智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付等智能解决方案,对银行、证券、保险等金融业态的创新。智能金融以人工智能、大数据、云计算等科技为核心要素,在提升金融机构的服务效率同时,实现金融服务的智能化、个性化、定制化。通过利用人工智能技术,创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提高服务效率等;其参与者不仅包括为金融机构提供人工智能技术服务的公司,也包括传统金融机构、新兴金融业态以及金融业不可或缺的监管机构等;这些参与者共同组成智能金融生态系统。
  
  近年来,国际互联网巨头如Google、IBM纷纷将将人工智能技术(AI)全面渗透到金融产品和服务。而国外金融行业也逐步在业务中应用人工智能技术,如摩根大通和高盛公司,均表示要在人工智能和机器学习领域进行大规模投资。在金融科技(Fintech)浪潮下,“智能金融”似乎可能成为下一个风口。
  
  智能金融的应用
  
  智能金融的应用是非常多的,包括智能投顾、消费金融、区块链、信用贷款、智能支付等等。
  
  1、智能支付
  
  2、征信—信用贷款
  
  3、智能投顾
  
  4、智能客服
  
  5、区块链
  
  人工智能在金融领域的应用场景
  
  应用场景一:征信与风控
  
  近几年,国内P2P和现金贷的大量涌现,说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去,针对该类小贷用户,一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今,基于大数据和人工智能技术,可以实现智能征信和审批,极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据,如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等;然后,从信息中提取各种特征建立模型,对用户进行多维度画像;最后,根据模型评分,对用户的个人信用进行评估。同样,对于市场上中小微企业融资难的问题,也可以通过大数据征信得以解决。
  
  相对于征信,在风控中,贷前要识别贷款人信息的真实性,还要识别其还款意愿和还款能力,贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常,贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中,利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力,直接决定着一个平台能否持续健康地运营。
  
  应用场景二:反欺诈
  
  金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同,金融用户需要验证身份的真实性,其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类,人工智能在此领域往往表现得更加优异,不仅能缩短识别时间,还能降低识别错误率。如今,越来越多的人工智能应用出现在现实生活中,比如指纹付款、扫脸取款等。
  
  此外,人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用,机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则,发现异常,比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为,为用户和机构提供及时可靠的安全保障。
  
  应用场景三:智能投顾
  
  智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合,分散风险,追求长期收益。
  
  与传统方式有所区别,智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议,加快释放投资理财的“长尾”市场,具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说,智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化,服务更广泛的普通老百姓。
  
  当前,智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月,招商银行摩羯智投正式上线,这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍,摩羯智投运用机器学习算法,融入招行多年的业务经验,在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后,摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求,构建基金组合,由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务,使得投资小白也可以轻松使用。
  
  应用场景四:营销与客服
  
  在金融平台上,如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户,实现精准营销。
  
  另外,在客服中,用户咨询的问题大都是重复性的,而且往往限定在几个特定的领域内,这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求,解释和推荐产品,还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题,在非常确定答案的时候可以直接回答,在不确定时把可能的答案提供给人工客服,由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验,同时也降低了人力成本。
  
  应用场景五:投资决策
  
  在投资机构和投行部门中,日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等,往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时,机器拥有天然的优势,通过自然语言处理技术可以理解文本信息,寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性,应用在投资领域也会有同样的效果,比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。
  
  人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测,分析判断企业的成长性,从而辅助投资决策。一个著名例子是,美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利,分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况,并据此预测这些公司的营业收入,然后提前购入看涨期权或看跌期权,三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例,但对于智能预测应用有很好的启发意义。
  
  此外,机器还可以根据收集到的资料,自动生成大量格式固定的文档,比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等,从而提高效率,减少枯燥的重复性工作。
  
  我国智能金融技术服务公司
  
  截止2017年8月底,我国主要的智能金融技术服务公司有164家,集中分布在北京、上海、广州、浙江等较发达的省份。其中北京公司数量最多,拥有80家。
  
  智能金融给金融服务基础设施带来的四大变化
  
  智能金融给金融服务带来获客、服务、风控和基础设施建设的四大变化:
  
  获客上,AI技术打破了时空的限制,通过用户画像等,从广撒网式获取用户,变成真正的“想用户所想、提用户所需”的精准推送获客;服务上,千人千面、为每个人量身定制金融服务不再是梦想,机器通过大数据分析给人贴上几百个甚至成千上万个标签,达到“可能比你更了解你的需求”的状态;智能风控则是大数据和活体识别等AI技术的结果;新型的GPU服务器、区块链等的使用则可以革新整个服务的硬件。
  
  依托扁平的互联网和其他金融科技技术,智能金融增强了其服务的触达能力和场景构造能力,可以为“长尾”客户即另外80%的客户提供相对平等的金融服务,因而新金融在一定程度上提升了社会的整体平等和公平程度。
  
  智能金融在让金融机构降低服务成本、提升效率的基础上,让其产品更“懂你”,这样“普惠”才能真正实现。
  
  智能金融可能的行业标准
  
  AI化、服务链化、基础设施化和人性化,一个新的智能金融行业标准正在显现。
  
  标准一:AI化
  
  AI技术落地使用成为智能金融的基础特征。
  
  人工智能已经成为国家战略,将影响众多的行业。最大的能够受到影响的一个领域,而且马上就能落地的领域就是金融。区块链、金融云、智能客服会大大缩减客服的成本,提升客户的体验,智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾这些领域才刚刚开始。
  
  麦肯锡的最新报告《人工智能,下一个数字前沿》预测称,未来3年中,高科技、通信和金融服务将成为主要应用AI技术的行业。金融会是AI冲击的最早、最快,也许是最彻底的一个产业。AI技术则成为智能金融的最基础布局。
  
  标准二:服务“链”化
  
  智能金融服务开始系统化、全时空化,并将上下游合作伙伴整合到一起,覆盖客户金融需求的整个链条。它可以提供全天候、不间断、不受物理网点限制的金融产品和服务,成为名副其实的“无处不在”的“全天候”服务方式,由此带来了金融服务的效率提升、成本降低和无界性,使得智能金融服务边界进一步下探。怎样的服务算是智能金融的“链”化服务?一个农村的高中毕业生想学会计或者汽车修理,可能5000元都借不出来,因为国内教育机构里有很多骗贷机构、黑产,他们组织学生去学习,实际上是欺诈,有时候学生都不是很清楚。这些欺诈使得金融机构根本不敢进去服务,因为这里面坏账成本太高。这就是为什么很多想参加职业培训的人,根本得不到金融服务的关键,机构的技术不能支撑这样的服务。智能金融解决了这个问题。
  
  智能金融防控体系让金融服务链条化:即从贷前(如人脸识别、信息置信度、风险名单)、贷中(如用户授权认证、多头防控分、关联黑产分)到贷后(如信用分、地理位置核验),实现全流程、全链条服务。
  
  标准三:基础设施化
  
  智能金融将带来传统金融IT基础设施的更新。高效安全的私有云,或者专有云具有很强的安全性,同时再加上外部数据和区块链等,将一起组成金融业新的IT基础设施。
  
  基础设施化首先表现在成为合作伙伴的“金融大脑”。作为金融底层架构和IT基础设施的金融大脑分为感知引擎和决策引擎,决策引擎就是学习、分析、预测,感知引擎希望他的底层大脑能够听、看、读、说。不管是智能客服还是APP的自然交互,都需要底层的金融大脑。
  
  此外,区块链在ABS业务里确实有很好的应用,由于信息的同步性和不可篡改性,各个环节都是很透明、有制约,这一技术正在成为金融业迅速拥抱的基础服务。仅仅今天上半年,ABS市场规模就达到4725亿元。
  
  标准四:人性化
  
  在更加智能地满足用户随时随地的需求后,提供真正更“懂你”的人性化金融服务是智能金融的高阶特征。
  
  智能金融给监管带来的挑战
  
  7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》(下称《规划》),《规划》提到,在智能金融方面,要建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务,发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。
  
  在《规划》出台前,众多金融机构已经悄悄试水基于人工智能的各项金融业务创新。
  
  如今,不少互联网金融业务已经离不开人工智能。7*24小时全天候运行、全程无人工干预、全自动、秒级审批速度的智能化线上信贷审批操作流程,每天需处理数万笔信贷申请,目前能支撑这套流程良好运转的,正是人工智能技术与大数据模型。
  
  人工智能的金融应用,不仅仅局限在信贷风控体系的优化,其在客服、催收、获客等金融业务环节创造了众多新业务模式,甚至有保险公司还将人工智能技术运用在移动端的事故线上查勘定损,大幅提高车险理赔操作效率。
  
  随着人工智能的金融应用越来越广泛,如何加强相关业务的合规操作,俨然成为金融监管的新挑战。或许,金融监管的介入,还有助于改变当前人工智能产业良莠不齐的状况。
  
  随着人工智能与金融日益融合,如何满足金融监管要求,正成为这个新兴产业面临的新挑战。多位金融业内人士直言,相关部门将人工智能金融应用纳入政策扶持范畴,某种程度也意味着相关金融监管很快会浮出水面。
  
  目前,全球各国对人工智能金融应用的监管步伐,的确落后业务创新步伐。为此不少国家金融监管部门也采取相对灵活的监管措施,比如新加坡、英国等金融监管部门采取沙盒监管(regulatorysandbox)方式,即金融监管部门在限定的业务范围内,简化市场准入标准与门槛,在确保投资者权益的前提下,允许机构将人工智能金融应用迅速落地运营,随后金融监管部门根据这些业务的运营发展状况,决定是否予以推广。
  
  这些人工智能金融应用要得到推广,就要满足传统金融监管的诸多要求,包括业务操作流程必须满足反洗钱审查、业务操作流程合规、客户风险承受力评估、投资者适当性等操作要求。
  
  这给不少人工智能金融应用造成相当高的监管压力。比如不少智能理财机构都是通过机器人模型设定调整投资组合与投资模型,不是由人来操作,相关部门若不了解机器人投资模型背后的“逻辑”,容易怀疑其中是否暗藏人为操作的内幕交易等违规行为。
  
  为了符合监管规定,不少引入大量人工智能技术的互联网金融机构纷纷与银行、券商等持牌金融机构寻求合作,以提供技术输出或投资组合等方式,由后者向个人投资者提供智能金融服务。这种做法的好处,一是让持牌金融机构对投资者风险承受力进行甄别,避免人工智能技术出现差错,令平台向投资者提供风险不匹配的投资组合,违反了监管规定;二是持牌金融机构可以及时跟踪互联网金融平台最新运营数据,便于监管部门加强金融监管。
  
  未来
  
  智能金融应用场景正进入金融机构业务各流程,但对于金融机构来说攻击是最好的防守,它们通过购买智能金融技术服务公司产品或与科技公司合作等方式来利用智能金融推陈出新。
  
  银行业是受智能金融冲击最大的金融机构之一。银行业作为信息化程度非常高的行业,对IT系统的依赖度非常高。现在,大部分银行基于IaaS平台(基础设施即服务)、PaaS平台(平台及服务)以及数据平台开展包括渠道、开放、存贷款业务、风控、运营等各项活动。目前,智能金融主要应用于银行业的渠道、开放、风控以及运营四个大方面,主要涉及智能营销、智能客服、智能风控等。除此之外。银行业务端,智能金融也开始渗透,例如,应用于客户平台的生物识别技术(刷脸认证)、应用于存款业务的智能投顾等。
  
  目前,银行业应用智能金融双管齐下:一方面,银行自身发力,2013年开始,纷纷成立网络金融部,开展新业务;另一方面,与互金巨头合作,提升技术水平。
  
  智能金融未来发展将围绕智能化、场景化和个性化展开。智能化为基础,可分为三个层次:第一层次为Robot,即可以实现简单的数据收集整理工作(助理分析师);第二层次为Smart,即可以实现数据的简单分析(初级分析师);第三层次为Intelligent,即可以实现数据的决策支持和深度洞察(高级分析师)。场景化,指智能金融将驱动金融业态不再局限于“金融”标签,而是转变为一种深入各场景的生活标签,摆脱以往“高冷”的形象,变得更贴近生活。个性化,是相对标准化而言的,虽然智能金融或许不能实现完全的因人而异,但智能金融驱动的金融服务和产品的创新,将为人们提供更多元化的选择,这就是一种相对的个性化。
本文关键词:智能金融,创新
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