人工智能的应用场景 | 智能金融
编者按：人工智能作为科技创新产物，正加速向医疗、交通、智慧城市等多领域渗透，在改变人类生产方式、促进社会进步、加快产业发展等方面发挥着越来越重要的作用。目前人工智能的应用场景在更进一步地拓展细分，正通过“AI+”赋能百业，例如“AI+制造”“AI+教育”“AI+金融”“AI+农业”等。
今天，抚小布将介绍智能金融发展现状及其趋势，带您洞察人工智能与实体经济深度融合这一未来发展大势。
智能金融
现状：AI技术实现金融场景全覆盖
人工智能技术赋能金融行业发展，基本实现主要金融场景的全面覆盖。目前，随着人工智能技术与金融行业的深度融合，金融行业智能化成效初显。在银行、保险、证券三大类型的金融身份识别、智能风控、智能营销、智能客服等多场景中均实现了智慧化，但不同场景人工智能技术应用的成熟度不同。从细分行业场景来看，在银行业中人工智能技术应用最广泛，场景最丰富，覆盖了银行业服务的全流程。具体包括：身份识别、智能营销、智能风控、智能投研、智能投顾、智能运营、智能合规以及智能客服等。而在保险和证券两大细分行业中，部分场景人工智能技术应用成熟度相对较低，还存在着单一业务场景采纳的情形。从技术来看，智能语音、生物特征识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人机交互等人工智能核心技术已被广泛应用在金融各大典型应用场景中。其中，在银行领域，机器学习技术广泛地应用到信贷风险防控。而在证券领域，知识图谱技术为客服高效提供智能投顾服务。
智能金融细分行业应用场景
趋势：人工智能加快金融业智能化
随着人工智能、大数据、区块链等新兴技术与金融行业的深度融合，不断加快金融行业智能化革新，金融科技发展进入了全新发展阶段。其中，人工智能成为金融行业变革的核心力量，使行业加快智能化步伐。未来，随着人工智能技术的进一步成熟，人工智能在金融领域的应用将不断深化，彻底改变金融行业。例如，在智能营销方面，利用人脸识别、计算机视觉、知识图谱技术精准识别客户，从而进行精准营销使得客户快速增加；在智能风控方面，利用机器学习、知识图谱技术建立预测模型，进行金融行业智能风控、智能信用风险预测等；在智能投研方面，利用深度学习、自然语言处理等人工智能技术，完成对投资信息的获取、数据处理、智能分析等，辅助金融分析师、投资人、基金经理等专业人员进行投资研究。人工智能技术的赋能，加快了金融行业智能化水平。
智能金融典型场景利用AI技术情况
出品丨抚州市融媒体中心
来源丨综合深圳市人工智能行业协会
编辑丨周琦编审丨赵静波监制丨陈细勤
合作热线丨18296459005（徐老师）
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