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10位AI金融专家的思维激荡:新金融的「远航」与

来源:新金融世界 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2020-10-30

【作者】:网站采编
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【摘要】:作为2020全球人工智能大会的活动之一,以“普惠金融 智能共创”为主题的智能金融高峰论坛近日在杭州举行,由杭州市科学技术局作为指导单位,同盾科技承办。 论坛汇聚数十位政府

作为2020全球人工智能大会的活动之一,以“普惠金融 智能共创”为主题的智能金融高峰论坛近日在杭州举行,由杭州市科学技术局作为指导单位,同盾科技承办。

论坛汇聚数十位政府、学术界及行业领军企业代表,畅谈人工智能与金融彼此赋能产生的强大效能。多家产业和学术机构也在论坛中联手成立“知识联邦产学研联盟”,将致力于探索下一代人工智能的实现路径。

潘云鹤:AI 2.0在五大金融方向的渗透

中国工程院原常务副院长潘云鹤院士在会上首先致辞,他指出互联网的普及,传感器的泛在,大数据的涌现,电子商务的发展,在线数据的兴起,数据和知识在人类社会物理空间和信息空间之间交叉融合、互相作用,汇合成驱动AI走向2.0的强大外在动力和应用需求。

中国工程院原常务副院长 潘云鹤

AI从1.0走向2.0的时候,出现了新的发展方向和很多技术机遇,人工智能技术在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合智能和自主智能系统的五大方向,现在已经初见端倪。

他指出,考察发现AI 2.0在金融领域的客户服务、风险控制、精准营销、资产管理、金融监管等五大方向,均有极大的渗透性。

新时期非接触式的金融服务加速推广,智能金融的技术加速发展,应用加速落地。面对着人工智能、大数据、云计算等技术带来的激烈变化,金融机构正在不断地加速向技术驱动机构转型,变革本身的组织、流程、运行技术等等,构建新的业务形态,建立新的业务体系。

陈静:AI相关技术很多,不能全面开花,要选择最具有前景、最紧迫的来发展

中国人民银行科技司原司长陈静随后致辞,他总结称,目前中国的金融行业正在加强加快AI应用,主要有机器学习神经网络应用与知识图谱、计算机生物识别技术和服务机器人。

例如机器学习针对财务交易数据进行建模,利用回归分析等预测交易策略;神经网络应用于知识图谱的应用,大多在风控征信领域,需要把不同来源的数据整合在一起,检测数据当中的不一致性,从而有效比对借贷用户结构性数据,发现风险。

AI也应用于金融预测反欺诈,大规模采用机器学习,通过分析海量金融交易数据,改进和完善算法,如分析信用卡数据,识别欺诈交易,提前预测交易的变化趋势等。

同时用于授信决策,通过数据筛选建模和预测打分,将不同的资产分类做分别处理,对借款人还贷能力的实时监控,从而实时对后续可能无法还贷的人进行实时的干预,以减少因坏账带来的损失。

同时AI用于智能投顾,采用多层神经网络,实时采集所有重要的经济数据指标,不断进行深度学习,完善合适的资产分散投资策略算法,实现大批量的不同个体定制化投顾方案。

计算机生物识别技术在身份验证上的应用,受到了越来越多的关注和重视。如何确保移动银行、移动支付的安全性,客户数据的安全性、隐私性,账户的不可泄露性,以及手机丢失之后相关信息的不可窃取性等,是发展移动银行金融服务的重要基础。

生物识别技术通常分为两类,一类是利用人体固有的生理特征,比如指纹、静脉、人脸、虹膜等;一类是勾勒人体特有的行为特征,比如笔记、声音、步态等等,进行个人身份鉴定。自然语言的理解和处理也算是其中的一类。

我国相关的企业已经开发出很好的语音识别产品,算法改进大大提高识别精度,甚至能够判别被识别者是否受到胁迫等。这项技术不断向实用化前进,也在央行科技司的统一组织下,已出台了相关的金融应用标准,这也推动了智能客服的发展。

同时积极开展语音数据的挖掘应用,基于语音和语音技术,自动将电话银行海量通话和各类用户内容结构化打上各类标签,挖掘分析有价值的信息,为服务营销等提供数据和决策支持。

利用服务机器人在网点或者是机房投放智能机器人,实现指定区域内自动巡航,可对客户进行迎宾分流,进行语音互动交流,根据客户知识库内容进行标准业务咨询回答,减少大堂经理的重复性工作。

中国人民银行科技司原司长?陈静

对于金融机构AI应用的推动,陈静还给出了五点建议:

第一,一定要与相应的应用场景相结合。AI相关技术很多,不能全面开花,要从金融机构本身的实际出发,找准痛点,紧密结合金融业务发展与创新的迫切需求,选择最具有前景,最紧迫的业务来发展。

文章来源:《新金融世界》 网址: http://www.xjrsjzz.cn/zonghexinwen/2020/1030/503.html

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