CS漫谈 ｜ 人工智能与金融服务

/ 写在前面的话 /

CS漫谈，聊聊和计算机有关的那些事。

如果说现在很热门的专业是什么，那势必是计算机专业。但是作为过来人，大家都知道前十年一直很热门的专业都是经济金融等专业。那么未来就是金融和计算机相结合的专业，人工智能金融业。现在人工智能技术颠覆了很多行业已经是人尽皆知了，金融行业也不例外。

1950年，在约翰麦卡锡发明“人工智能（AI）”的五年前，艾伦图灵已经提出了“机器能思考吗？”这个问题，并设计了图灵测试。70年来，人类的计算能力发生了大幅度的飞跃提升，AI在包括金融服务在内的行业中的应用也是如此。

现在越来越多的金融服务机构正在依靠AI技术来削减成本，并持续性地推动收入增长。研究表明，在未来五年内，AI技术还将在更多行业大展身手，这不仅是为了降低成本，而且还可以创造收入。鉴于AI的主要优势是其处理海量数据的能力，因此使用AI所带来的财务收益将比其他领域更大。在保险，银行和资产管理等领域的许多公司已经使用了AI。

AI的魅力之处就在于，它很万能，基本上什么场景下都能使用。例如，AI驱动的客服机器人可以帮助金融机构与其客户进行交流。AI也是虚拟助手的基础，机器学习算法还支持算法交易，可用于风险管理，欺诈检测等。

或许AI的主要优势在于它提供了许许多多自动化机会。反过来，自动化可以帮助金融机构提高许多流程的生产率和效率。此外，鉴于AI可以在某些情况下替代人类，机器算法是客观的，不夹带一丝情感，因此它有助于消除人类的偏见和由情感或心理因素引起的各种错误。显然，AI也更擅长分析数据。机器学习使计算机能够识别数据模式，为决策者提供海量的不同角度的观点。

当今的AI在金融行业主要有以下几种用途。

1.自动化

自动化不仅仅是跨行业的趋势。它之所以这么受欢迎，是因为它使公司提高生产力并削减运营成本。过去需要花费大量时间并且需要公司雇用额外员工的任务现在可以更快更轻松地完成。

例如，AI可以使用字符识别来自动验证数据并根据某些参数生成报告。自动化可以帮助公司消除人为错误，并使员工能够将精力集中在机器无法完成的更重要的任务上。据统计，AI可以帮助公司节省多达70％的与数据输入和其他重复性任务相关的成本。

现在许多大公司包括四大行、BAT、各大投资保险管理公司都意识到了AI的优势，因此他们都开发了自己的AI驱动的解决方案或使用了现有的自动化解决方案，这些解决方案使你能够针对特定目标进行调整和使用。

2.信贷决策

AI还可以帮助银行更快更准确地评估潜在借贷人，同时还可以节省成本。基于AI的解决方案可以很快地分析出可能影响银行决策的无数因素。AI使用的信用评分算法比传统系统更为复杂，因此银行可以掌握某人是高风险申请人还是根本就没有足够的信用记录。

基于AI的信贷决策方案具有更高的客观性，因为机器没有偏见，这是一个非常重要的关键因素，尤其是在金融应用程序开发中。如果把这个决策过程交给我们人类来做的话，那么最终的决策结果势必会受到我们人类的情绪主观因素所影响。发放贷款的应用程序和数字银行的初衷就是为了给客户提供各种个性化选择服务的，所以利用客观的AI技术对银行是有非常大的好处的。

3.贸易

在过去的十年中，数据驱动型投资一直呈现出稳定增长的趋势。两年前，以数据为导向的投资接近一万亿美元。AI和机器学习也被大量用于所谓的自动交易，也称为算法交易或者黑盒交易。这种交易变得越来越受欢迎，因为它提供了许多好处。

AI驱动的交易系统可以比人类员工更快地分析大量数据。它们既可以处理非结构化数据，也可以处理结构化数据。数据处理的惊人速度导致了快速的决策和交易，使交易者可以在同一时间段内获得更多的利润。此外，AI算法做出的预测也是更准确的，因为它们可以分析海量的历史数据，找到它们的特征模式。AI算法还可以测试不同的交易系统，从而提供更高水平的验证有效性，因此交易者可以在使用特定系统之前评估所有优缺点。

4.情感分析与新闻语料分析

实际上，有太多太多的公司已经被调研问卷、社交评论、产品测评、客服咨询等多渠道产生的非结构化文本和语音数据给淹没了，金融服务公司也逃脱不了这一关。

传统方法对这些非结构化数据进行分析，然后公司再对这些分析结果进行相应战略调整，这一套流程走下来是又费时又费力，效率低下。然而，人工智能技术具有强大的自然语言处理能力，能够高效、快速地捕捉和分析数据，非常准确地把握人类语言中的情感微妙之处，并从抽象数据中分解出具体的积极或消极的情感表达。

AI已经证明了其在数字营销方面的能力，并且现在金融行业已经能做到把客户的社交媒体数据整合起来，进行情感语义分析，使得推出更加满足客户需求的金融产品。但是，要执行此类任务，AI不仅需要处理数据，还需要更好地了解其上下文，这仍然是一个挑战。例如，基于AI的客服机器人可以为客户的问题提供一些简洁的答案，但是，AI仍然无法撰写一篇全面的文章或广告文案，因为它无法理解其使用的信息的上下文。

5.风险管理

风险管理是机器学习在金融中的另一个应用领域。鉴于AI提供了令人难以置信的处理能力，并且可以处理大量的结构化和非结构化数据，因此它可以比人类更有效地处理风险管理任务。

机器学习算法还可以分析风险的历史记录，并在潜在问题发生之前检测出不祥征兆。AI在金融领域的主要优势之一就是它能够使公司能够实时分析各种金融活动，而不管市场环境如何。企业可以为业务计划选择任何重要变量，并使用它们来获取详细准确的预测。

6.预防诈骗

事实证明，AI在预防和打击欺诈方面也非常有效。网络罪犯不断想出新的稀奇古怪的套路，但是基于AI的解决方案可以使用机器学习快速适应诈骗犯的套路，尤其是在面对信用卡欺诈时，此类解决方案特别有效。

在过去的几年，由于在线交易和电子商务的日益普及，这种类型的欺诈行为变得越来越普遍。AI驱动的欺诈检测工具可以分析客户的行为，跟踪他们的位置并熟悉他们的购买习惯。因此，他们可以快速检测到与某个客户的常规支出方式不同的任何异常活动。银行还可以使用AI来处理其他类型的金融犯罪。例如，AI可用于打击洗钱活动。机器学习算法可以快速检测到可疑活动，并将调查洗钱的成本降至最低。

7.个性化银行

当涉及到个性化并为用户提供其他服务时，AI的优势变得显而易见。例如，银行使用基于AI的客服机器人提供24小时的服务，最大程度地减少其客服人员的工作量。金融公司还可以使用各种语音控制的虚拟助手。此类解决方案是具有自学习特点的，因此在你使用它们时它们将变得越来越智能。

虚拟助理和客服机器人还可以与其他软件集成。例如，它们可以监察付款，监视帐户活动等。现在已经出现了许多有名的互联网银行，像微众银行、网商银行等已经提供了方便的移动应用程序，可以提醒用户有关账单，确保银行与其客户之间及时有效的沟通，让用户投资、交易和交互都更加方便和简化。

8.AI如何转变金融业

自上世纪90年代中期以来，受到数字信息化技术的巨大影响，金融业发生了翻天覆地的变化。我们生活在一个任何行业都追求速度和便利性的时代。95后和千禧一代实际上是现在数字化社会劳动力的主要人群，他们习惯于通过点击其移动设备的屏幕来获取所有必要的信息并购买产品。

金融业的数字化转型加剧了社会彼此之间的竞争，现在很多原来并不是做金融业的科技公司也开始探索消费银行业务，比如腾讯的微众银行。因此，这个市场变得更加快速更迭和竞争激烈。为了应对这些激烈的竞争，公司需要紧跟最新的技术趋势,而人工智能技术就是一项通过加速众多流程降低人力成本而为公司带来巨大利润的技术。

根据搜狐新闻报道，到2030年，AI将为中国 GDP 贡献 26.1%，价值约为7万亿美元。超过32％的银行已经在使用AI来缩短其响应时间、改善推荐引擎以及施行语音识别和预测分析等工程。

金融行业在AI创新方面最强劲的出发点之一就是利用AI改善客户体验。面向客户的客服机器人，已经成为主流。同时，算法分析，任务自动化和流程自动化在金融领域也越来越流行。智能机器人还能使公司雇用更少的员工，自动化的机器人的成本远比在职员工低得多。基于机器学习的解决方案几乎不需要人类的帮助。它们能够从历史数据中学习，检测历史数据中的模式，并利用这些特征再来处理现有的数据。

总结

AI金融绝对不会止步在客服机器人和自动化分析这个地步。深度学习机器学习可以帮助公司能够简化大量耗时的任务降低成本，因此，金融行业已经大面积使用AI不足为奇。

AI还有一个巨大优势就是，它提供了无数的个性化机会。移动银行在未来纪念还将继续发展，而那些传统金融公司如未能采用最新技术可能就会逐渐地消失在这场大浪潮中。鉴于AI可以处理大量数据并根据必要的一组数据进行预测，因此机器学习在交易中的作用也会增强。

AI已经永远改变了许多行业，其巨大的潜力是毋庸置疑的。因此，我们作为还未步入社会的学生，扎实练就过硬的计算机技术，了解和掌握人工智能等技术，将会帮助我们再未来的职场充满过硬的竞争力。其中很有效的一点就是提升自己的学历，选择计算机相关的专业进行深造，加油吧，技术不会亏待你的。

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