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人工智能+金融应用场景——To B 的业务场景

  在人工智能+金融产业链的三个层级中,与客户联系最紧密的是场景应用层的企业,根据企业提供金融业务的对象不同,应用场景可以划分为 To B 和 To C,To B 就是 To business,指的是面向企业或者特定用户群体的产品,To C 就是 To customer,指的是产品面向消费者的产品。
  随着人工智能技术和金融行业的深度融合,企业落地的应用场景越来越多,其中,To B 的业务场景包括智能投研、智能风控和智能监管,目前,人工智能在这三个业务场景中的应用以辅助功能为主,未来随着人工智能技术的进一步发展和成熟,To B 的业务场景将出现更多的革新和进步。

【客观高效的智能投研场景】
  在数据搜集阶段:智能投研通过人工智能技术中的自然语言处理技术和语义搜索技术,实现了对非结构化数据的批量提取;
  在数据处理阶段:智能投研利用知识图谱自动提取段落、表格、实体和关系,高效地完成数据处理;
  在数据分析阶段:智能投研在进行数据分析的时候,可以利用机器学习的方法和知识图谱的方法,进行数据因果分析和大数据统计分析,利用搭建生成的模型输出稳定的分析结果;
  在结果输出阶段:智能投研在生成报告的时候可以利用自然语言处理技术快速生成报告,后期能够实现动态调整。
  智能投研对于人工智能技术的要求较高,因此智能投研在分析判断的灵活性上有局限性,目前,国内的一些数据服务商开始进入市场,例如 wind、东方财富 Choice 金融终端等已经崭露头角,数据服务商将成为推动智能投研发展的核心力量。

【变被动为主动的智能风控场景】
  智能风控采用机器学习、知识图谱等人工智能技术,在计算机中导入大量的金融数据和用户信息,从数据中自动识别风险交易,从中阻断并自动报警,实现对金融风险的管控。

【控制和防范风险的智能监管场景】
  智能监管是国家的金融监管部门利用人工智能技术,对银行、金融服务等机构以及上市公司等进行监管。智能监管系统的主要监管内容是金融机构是否存在高频交易、算法交易、大额成交等异常行为,智能监管系统主要分为在线监控系统和离线审查系统两大部分,在线监控系统实现的是对交易实时监控的功能,离线审查系统实现的是从积累的数据中识别异常交易的功能。

  人工智能技术为金融行业开创了一个新时代,但人工智能在 To B 的业务场景中并不是应用得越多越好。人工智能技术可以帮助智能投研业务实现全自动化的办理,取得更高的效率,但是对于智能风控、智能监管这样的金融监控场景而言,则需要谨慎应用人工智能技术,否则会对金融机构甚至金融市场带来震荡。我国人工智能+金融行业的发展仍处于早期阶段,人工智能技术与金融场景的深度融合需要业界机构深化合作,未来随着人工智能技术的进一步发展和成熟,人工智能技术将成为金融行业的核心驱动力,To B 的业务场景也将出现更多的革新和进步。

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阅读原文来源:清华大学互联网产业研究院...
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