1、投資決策
如今在投資機構和投行部門(mén)日常工作中占用大量精力和時(shí)間，便是諸如編寫(xiě)報告、分析數據以及資料收集等瑣碎工作。而機器在處理海量的數據信息時(shí)擁有得天獨厚的優(yōu)勢，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以尋找市場(chǎng)變化的內在規律，其中最經(jīng)典的莫過(guò)于沃爾瑪超市發(fā)現尿布和啤酒放在一起會(huì )增加銷(xiāo)量。此外，將類(lèi)似技術(shù)應用在投資領(lǐng)域也能產(chǎn)生意想不到的效果，比如微軟發(fā)布新的操作系統會(huì )影響哪些公司的股價(jià)。
2、客服和營(yíng)銷(xiāo)
人工智能的飛速發(fā)展，使得機器能夠在很大程度上模擬人的功能，實(shí)現批量人性化和個(gè)性化的服務(wù)客戶(hù)，這對于金融服務(wù)將帶來(lái)深刻影響。
對于金融公司來(lái)講如何精準的識別真實(shí)客戶(hù)一直是無(wú)法攻克難點(diǎn)。而人工智能可以通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像和大數據模型精準找到用戶(hù)，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。
除此之外，用戶(hù)需求也能通過(guò)智能客服機器人得到發(fā)掘，智能客服機器人在提升銷(xiāo)售轉化率、客服效率和用戶(hù)體驗方面，具有特殊優(yōu)勢，并且極大的降低了人力成本。
3、智能投顧
智能投顧，實(shí)際上就是機器人理財，具體是指“通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以投資者的風(fēng)險偏好和財務(wù)狀況為依據，利用大數據和量化模型(主要是組合投資理論)，為客戶(hù)提供基于指數型基金的資產(chǎn)配置方案和財富管理服務(wù)，并根據市場(chǎng)情況進(jìn)行持倉追蹤和動(dòng)態(tài)調整”。
通過(guò)智能投顧產(chǎn)生的投資建議，結合了投資者偏好和現代資產(chǎn)組合理論，擁有信息透明和傭金低的特點(diǎn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，智能投顧實(shí)現了私人銀行服務(wù)的普惠化和在線(xiàn)智能化，讓普通的投資者也能享受到高端服務(wù)。
4、反欺詐
人工智能在金融行業(yè)的一個(gè)重要應用是反欺詐。通過(guò)機器學(xué)習用戶(hù)的行為模式，結合欺詐黑名單等數據支撐，反欺詐模型能夠辨別特殊用戶(hù)在申請流程、審批流程中的反常行為，從而做出欺詐行為判斷。
用戶(hù)身份是否真實(shí)是金融平臺務(wù)必要驗證的，在這一過(guò)程中將會(huì )應用到語(yǔ)音識別、指紋識別、人臉識別、虹膜識別等技術(shù)。要想縮短識別時(shí)間的同時(shí)降低識別錯誤率，就必須依靠這些人工智能技術(shù)。此外，惡意套現、盜刷卡、垃圾注冊、營(yíng)銷(xiāo)作弊、虛假交易等行為也得需要機器從海量的交易數據中學(xué)習知識和規則，發(fā)現異常，打造安全、可靠的金融環(huán)境。
5、結語(yǔ)
以上四大場(chǎng)景便是目前人工智能在金融行業(yè)中的典型運用。未來(lái)，針對金融行業(yè)，人工智能的優(yōu)勢是不容忽視的：智能設備可以全年無(wú)休的工作，這對比人力來(lái)說(shuō)有著(zhù)先天優(yōu)勢；此外，通過(guò)篩選分析大量數據，可以使人們的決策更加準確和高效；同時(shí)，人工智能可以避免操作風(fēng)險和道德風(fēng)險，在不受情緒和環(huán)境的影響下分析問(wèn)題。目前，金融行業(yè)作為數據至上的行業(yè)，同時(shí)也是數據商業(yè)價(jià)值最為明顯的行業(yè)，可以讓人工智能盡可能的發(fā)揮其優(yōu)勢，實(shí)現雙贏(yíng)。
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