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1 引言

金融行業(yè)目前已經(jīng)成為我國第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，金融的發(fā)展?fàn)顩r對于實體經(jīng)濟乃至國民經(jīng)濟命脈具有重要的作用。傳統(tǒng)的金融系統(tǒng)在運行過程中產(chǎn)生了海量信息，但由于科技條件的限制，信息收集和處理的方式還很原始，這使得我國的金融機構(gòu)雖然有相當(dāng)高的業(yè)務(wù)量，但卻沒有做到充分利用這些數(shù)據(jù)資源。

人工智能簡單來說就是在各種環(huán)境中模擬人的機器，我國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計算機系統(tǒng)模擬人類的智能活動，完成人用智能才能完成的任務(wù)”。人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它主要由機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、計算機聽覺等不同部分組成，目的是使機器能夠象人類一樣有視覺、聽覺等“感官”，通過學(xué)習(xí)、思考、判斷完成人類智能所做的復(fù)雜工作。

人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，為銀行以及其他金融機構(gòu)海量數(shù)據(jù)的分析提供了技術(shù)支撐。深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等技術(shù)的突破，為人工智能與金融的結(jié)合創(chuàng)造技術(shù)基礎(chǔ)。金融行業(yè)與整個社會存在巨大的交織網(wǎng)絡(luò)，在長期的發(fā)展過程中沉淀了海量數(shù)據(jù)，如客戶身份數(shù)據(jù)、資產(chǎn)負(fù)債情況數(shù)據(jù)、交易信息數(shù)據(jù)等，金融業(yè)對數(shù)據(jù)的強依賴性為人工智能技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域做好了準(zhǔn)備。人工智能基于智能增強和簡易勞動力替代的發(fā)展邏輯可以滿足現(xiàn)代金融的多種需求，有利于提升金融企業(yè)工作效率，進一步降低成本。具體而言，人工智能的人臉識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及智能分析技術(shù)將會對金融業(yè)起到極大的賦能作用。

2 人臉識別技術(shù)賦能金融

人臉識別技術(shù)的發(fā)展，不僅降低了隱藏風(fēng)險，同時也節(jié)省了金融機構(gòu)的人工、場地成本，提高了工作效率。近年來，金融機構(gòu)對遠程身份識別、遠程獲客需求日益增加，而人臉信息憑借易于采集、較難復(fù)制和盜取、自然直觀等優(yōu)勢，在金融行業(yè)中的應(yīng)用不斷增加。人臉識別可實現(xiàn)客戶“刷臉”即可開戶、登錄賬戶、發(fā)放貸款等，讓金融機構(gòu)遠程獲客和營銷成為可能。在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，“刷臉”也可以應(yīng)用到刷臉登錄、刷臉驗證、刷臉支付等諸多領(lǐng)域。同時，人臉識別亦可以成為銀行安全防控手段的有效選擇。銀行安防的難點之一是在動態(tài)場景下完成多個移動目標(biāo)的實時監(jiān)控，人臉識別技術(shù)在銀行營業(yè)廳等人員密集的區(qū)域可有效實現(xiàn)多目標(biāo)實時在線檢索、比對，在ATM自助設(shè)備、銀行庫區(qū)等多個場景下都可應(yīng)用。

3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)賦能金融

基于深度學(xué)習(xí)等技術(shù)可以很好實現(xiàn)實時精準(zhǔn)畫像描繪，根據(jù)用戶的財富數(shù)量、收入狀況、風(fēng)險偏好等因子提供個性化的金融產(chǎn)品。通過深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計，還可以應(yīng)用于智能投顧、量化交易等領(lǐng)域。對于個人投資者而言，智能投顧的主要流程包括客戶分析、資產(chǎn)配置、投資組合選擇、交易執(zhí)行、組合再選擇、稅收規(guī)劃和組合分析，智能投顧能很好的行使了傳統(tǒng)金融行業(yè)投資顧問的職能，能夠提供更加智能化、個性化的服務(wù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的智能投顧將有效降低投融資雙方信息不對稱與交易成本。

深度學(xué)習(xí)是一種試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個處理層對數(shù)據(jù)進行高層抽象的算法。它能夠用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征，對于高度重復(fù)性且具有海量數(shù)據(jù)的金融業(yè)，特別是量化交易而言，人工智能的應(yīng)用提供了解決金融問題的新方案。量化交易是指以先進的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，通常交易員通過設(shè)定計算程序并按照結(jié)果決定策略，由計算機來執(zhí)行。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用能夠賦予計算機自動挖掘資產(chǎn)價格變動規(guī)律，讓系統(tǒng)在出現(xiàn)套利空間時自動交易。

4 智能分析技術(shù)賦能金融

智能分析技術(shù)形成的企業(yè)關(guān)系圖譜和精準(zhǔn)用戶畫像可以提高征信水平，助推普惠金融發(fā)展。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的征信系統(tǒng)能夠填補中小企業(yè)征信的空白，利用企業(yè)關(guān)系圖譜使金融機構(gòu)了解企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)往來，不僅能夠擴大客戶范圍，同時也能提升金融機構(gòu)的風(fēng)險控制能力，降低放款門檻，以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)。對于個人用戶而言，智能分析挖掘網(wǎng)絡(luò)中可能關(guān)系到用戶征信水平的大數(shù)據(jù)，可以找出與信用水平相關(guān)的變量，不斷完善征信模型，獲得更加精準(zhǔn)的用戶畫像。

智能分析技術(shù)可以助力金融行業(yè)形成標(biāo)準(zhǔn)化、模型化、智能化、精準(zhǔn)化的智能風(fēng)險控制系統(tǒng)。智能分析應(yīng)用于金融風(fēng)險控制的流程主要包括：數(shù)據(jù)收集、行為建模、用戶畫像及風(fēng)險定價。在消費金融領(lǐng)域，自然語言處理、知識圖譜及機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，可提供更深度、有效的借款人、企業(yè)間、行業(yè)間不同主體的多維有效信息關(guān)聯(lián)，并深度挖掘企業(yè)子母公司、產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴、競爭對手、高管信息等關(guān)鍵信息，減少認(rèn)知偏差，降低風(fēng)控成本。在信貸領(lǐng)域，智能風(fēng)控可以應(yīng)用到貸前、貸中、貸后全流程。貸前，助力信貸機構(gòu)進行信息核驗、信用評估、實現(xiàn)反欺詐；貸中，可以實現(xiàn)實時交易監(jiān)控、資金路徑關(guān)聯(lián)分析、動態(tài)風(fēng)險預(yù)警等；貸后，可以助力信貸機構(gòu)進行催收、不良資產(chǎn)估價等。

5 結(jié)語

人工智能的人臉識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及智能分析技術(shù)賦能金融促進了金融業(yè)的發(fā)展，隨著人工智能的發(fā)展，未來金融業(yè)將會應(yīng)用更多的人工智能技術(shù)。人工智能賦能金融有廣闊的前景，同時我們對于人工智能應(yīng)用于金融業(yè)可能帶來金融風(fēng)險問題也應(yīng)該引起重視，注重用戶信息加密技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用、加強對潛在風(fēng)險的排查與防范、健全人工智能發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)管制度。