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人工智能如何被应用于金融场景

智慧金融与传统金融最显著的区别便在于：智慧金融是人工智能（ai）与大数据结合金融场景的产物，在业务流程中，通过对大量产生的用户数据进行分析，借以提升业务效率。在数据的基础上，研发人员能针对金融流程中各环节展开模型优化，借以提高用户体验感受并提高业务效率。

以催收为例，从经验来看，在m0阶段（逾期4至15天阶段），大多数客户都有较高还款意愿，催收能够精确识别用户逾80%的问题并提出解决方案。但到了m1（逾期要常常对液压主油进行视察和丈量15天+）以后，由于情况转趋复杂，机器催收的效率也随之递减。在这个阶段之后，人机结合的比例也逐渐随之提升。这时，搭配适当的人力来辅助催收将大幅降低成本并提高催收效率。

未来，需求密度极高的小额贷款市场（还款金额小、还款周期短、需求较单纯且无需抵押）将高度ai化。传统商业银行则将专注开发大额、复杂程度较高的项目，朝高商业附加值的方向转型。

此外，通过机器学习算法分析，智能投资系统能分析客户账户投资活动，并根据客户风险偏好来诊断投资状况。然而，现阶段智能投资处在早期阶段，主要仍停留在投资偏好识别、账户诊断、异常检测提醒、流动性管理、量化投资等非标螺栓基本功能上。

2017年可说是ai广泛应用在金融领域的一年。当年初，美国最大投资银行jp morgan开始积极雇用ai专业人才从事金融交易业务，并积极将相关交易扩展至欧洲、亚洲。

随后，全球最大资产管理机构贝莱德（blackrock）也积极提高量化团队的比重，用以替代部分传统基金经理人。所谓量化团队是指依赖机器学习技术，通过对社交站、页信息检索来挖掘有价值的投资信息，这被市场看作是金融领域内人机协作的作业模式。

然而，智能投木工车床资仍处在早期阶段，却已经引来市场过度追捧。近年来，国内已有不少投资机硼铁构号称通过ai与大数据对历史交易信息进行深度挖掘，对投资人来说，如何正确认识智能投资则是至关重要。

智能投资能提高商品投资的媒合效率，但却无法创造出新的投资商品；其次，在ai与大数据加持下，智能投资能在既有数据的基础上提供买入、卖出的建议，但真正主导市场走势的还是一些酝酿中的事件而非历史数据；最后，如果所有人的交易行为都依据同样的数据样本，那市场买入机会将不复存在，ai总结出的历史规律将严重背离市场走势。

从目前的投资收益结果来看，通过ai进行决策的投资回报率未必能优于市场行情。但随着ai技术更新换代，在未来5至10年，强ai或许将取代机器学习用在投资领域，届时，智能投资的收益率或将出现更加显著的提升。总体而论，智慧金融的目的不在于消灭金融领域内的人力需求，而是提高人力资源的配置效率。下降人员

链接：智慧金融研究院

智慧金融研究院是上海拍拍贷金融信息服务有限公司（nyse：ppdf）发起的专业研究机构，于2018年1月18日在上海成立。智慧金融研究院旨在服务全行业和全社会，通过科技赋能让金融服务向着更智慧的方向发展；通过作文家教技术赋能监管，推动整个行业乃至在政策允许的范围内进入房地产行业向更智能、更高效、更普惠和更安全的方向发展。智慧金融研究院自创始之初就聚焦于金融科技、金融政策、行业发展等领域，下设人工智能、区块链、金融云、大数据四大研究中心，依托拍拍贷强大的技术实力和实践经验深度探索前沿科技，并定期与业界前沿学者、高校和机构发布研究报告，为政府、企业和第三方提供定制化研究咨询服务。