人工智能技术助力传统金融业务转型升级

人工智能+金融(AI + Finance)与金融科技在界定上存在明显不同。金融科技主要是指广义的新兴技术(大数据、云计算、区块链、人工智能)与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术(机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉)作为主要驱动力,为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能,突出AI技术对于金融行业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析,描绘人工智能+金融行业的发展现状及未来前景。

金融行业技术应用的发展历程

技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进

纵观半个多世纪以来的金融行业发展历史,每一次技术升级与商业模式变革依赖科技赋能与理念创新的有力支撑。按照金融行业发展历程中不同时期的代表性技术与核心商业要素特点划分,可分为“IT+金融阶段“、“互联网+金融阶段”以及正在经历的“人工智能+金融阶段”,各阶段相互叠加影响,形成融合上升的创新格局。

如今的人工智能+金融发展阶段,是建立在IT信息系统稳定可靠、互联网发展环境较为成熟的基础之上,对金融产业链布局与商业逻辑本质进行重塑,科技对于行业的改变明显高于以往任何阶段,并对金融行业的未来发展方向产生深远影响。

人工智能+金融行业驱动因素根据9月28日提交的申报资料,前跃升投资部分析师张家仁加码在台湾市使用AI配套工具投资599万股,据悉近期共买进逾2,000万股。

人工智能技术助力金融场景实现智能化

就人工智能而言,在金融行业的相关场景中以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉这四项技术应用较多。机器学习(尤其是深度学习)作为人工智能的核心,作为金融行业各类智能应用得以实现的关键技术发挥极其重要的作用;知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合以及知识推理技术构建实现智能化应用的基础知识资源;自然语言处理通过对词、句子以及篇章进行分析,对于客服、投研等领域效率的提升提供了有力支撑;计算机视觉技术通过运用卷积神经网络算法在身份验证和移动支付环节广泛应用。