人工智能在金融領域的應用場景和現狀分析

馬奔　張璐

摘要：隨著人工智能的不斷發(fā)展，人們也在不斷思考如何將人工智能技術應用于金融領域，給金融的發(fā)展帶來實質性的促進，目前已有很多新興的互聯網金融公司誕生，這些公司致力于將金融科技融入到實際產品中，給公司和客戶帶來收益。那么對于傳統的金融公司而言，如何在這場技術變革中，利用好最新技術，將這些技術落實到實際的應用場景中，給業(yè)務帶來提升和幫助，將會是一個重要的研究課題。本文從圖像處理、語音識別、自然語言處理等多個人工智能技術點進行探討，詳細分析這些技術在金融領域可能的應用場景以及目前這些場景的發(fā)展狀況。

關鍵詞：金融科技 人工智能 應用場景 發(fā)展現狀

人工智能自2016年起進入國家戰(zhàn)略地位，目前各行各業(yè)都在不斷探索人工智能的種種可能。金融作為現代經濟的核心，對于國家的經濟建設和社會發(fā)展進步有著重要意義，通過人工智能技術來提高金融活動的效率，將給企業(yè)和大眾帶來巨大的收益。因此，本文就人工智能在金融領域的應用場景以及應用現狀等進行深入分析，給予目前市面上的金融公司一些參考和啟示。

一、人工智能技術的基本概述

人工智能技術起源于上世紀40年代。最早可以追溯到1949年，當時的赫布基于神經心理提出了一種學習方法，該方法被稱之為赫布學習理論。隨后在1950年，阿蘭·圖靈創(chuàng)造了圖靈測試機來判斷計算機是否擁有了智能，該測試于2014年6月8日，被一臺叫做尤金·古斯特曼的聊天機器人通過，被認為是人工智能發(fā)展的一個里程碑事件。另外，1952年，IBM的科學家亞瑟·塞繆爾開發(fā)了一個跳棋程序，使機器像人類一樣可以不斷學習。

不過受限于計算性能，人工智能也經歷過一段低潮期和停滯期，直到最近，得益于摩爾定律的生效，計算機性能相較于過去有了大幅提升，使得超大規(guī)模的參數計算成為可能。于是基于反向傳播的神經網絡算法又掀起了一股新熱潮。當下已經發(fā)展比較成熟的人工智能技術包括圖像處理、語音識別以及自然語言處理等三個領域。其中圖像處理比較常見的是分類任務，語言識別和自然語言處理大部分是序列標注任務。并且這三個方向基本上都是有監(jiān)督學習，即需要大量的有標簽數據。

二、人工智能技術在金融領域的應用場景

本節(jié)將從人工智能的三個主要領域來對其在金融領域的應用場景進行分析。

（一）圖像處理

首先，圖像處理技術是可以對目標進行分類的，可以理解為計算機看到一張圖片，并給出這張圖片所描述事物的所屬類別。該技術目前已經在車險索賠領域開始應用，主要的用途是涉事的車主使用手機上的相機對車的破損部位進行拍照，將圖片上傳給保險公司，隨后保險公司即可使用圖像處理技術對車的破損部位進行自動鑒定，并根據鑒定結果將對應的賠償金額返給涉事車主，實現完全的線上操作。該創(chuàng)新之舉給保險公司的小額索賠事件所需的人工成本和時間成本帶來了巨大縮減。

另外，該技術還有一個主要的方向即OCR（Optical Character Recognition）光學字符識別，指的是通過光學掃描的技術手段將各種報刊、票據、發(fā)票及其他印刷品等圖像信息里面所含的文本信息抽取出來。該技術可應用于銀行票據錄入、紙質版表格導入、文案錄入和檔案卷宗整理等各種文本信息抽取場景中。不過該技術也不能保證百分之百的準確率，因此，應用該技術時，需要輔以人工審查或公式校對等后續(xù)加強工作，以進一步提升該技術的可靠性和實用性。

（二）語音識別

隨著傳統銀行業(yè)務的移動化、數字化，傳統人工服務正在被自動化方式所代替，而語音識別技術則在其中起到了重要作用。目前，傳統金融機構正在投入重金推動語音客服、語音智能投顧、語音識別認證等最新科技。

另外，在金融投資領域，智能投顧也是一個非常熱門的概念，該技術的應用場景主要是給投資者提供實時在線的投資顧問服務。該技術的主要功能包括：獲取用戶畫像、針對用戶偏好進行投資組合配置、為用戶提供自動化的資產配置建議、對客戶資金進行托管、執(zhí)行用戶的特定交易命令。

（三）自然語言處理

自然語音處理就是利用計算機對人類特有的書面形式的自然語言信息進行各種類型處理和加工的技術。自然語言處理的研究領域包括機器翻譯、自動文摘、信息檢索、文檔分類、問答系統、信息抽取、輿情分析、文本校對等多個方向。下面針對一些應用比較廣泛的技術來進行分析。

首先是自動文摘，對于投資顧問來說，他們每天需要獲取大量的財經新聞的信息，使用自動文摘可以對一篇文章進行精簡化處理，方便他們進行快速閱讀，在短時間內了解這篇文章的主要內容，提高工作效率。其次是信息檢索，該技術主要是在搜索引擎方面應用廣泛，在金融領域里面，也可構建基于公告文書、訂單信息或用戶資料的信息檢索系統，方便金融從業(yè)人員快速獲取信息。文檔分類可以應用于新聞歸類。問答系統的應用則更加廣泛，該技術目前在保險領域和金融產品咨詢領域廣泛應用，可以為客戶提供一些基本的信息查詢和問題解答。

三、人工智能在金融領域的應用現狀

目前國內外的金融科技公司對人工智能的探索已經有一段時間了，并且目前仍在進一步探索當中，而具體應用到什么程度、實際的應用效果以及未來的應用趨勢都將值得研究。

（一）應用程度

人工智能有三個階段：計算智能、感知智能和認知智能。目前的人工智能處于第二個階段——感知智能，即能夠對各種類型的輸入數據，包括語音、文字和圖像等進行感知和處理，而對于認知智能，計算機其實并不懂得這些輸入背后所表達的含義，只有實現了認知智能，才能說計算機真正擁有了人類的智慧。所以，目前人工智能在金融領域的應用主要還是局限于一些感知任務，而對于一些更加復雜的任務，涉及到認知領域的，如維護客戶關系、理解報表含義、評估政策影響等則需要人來進行理解、思考和推理。

綜上所述，目前人工智能在金融領域的應用程度有限，主要是用來替代大量簡單且重復性高的工作，在一些較復雜的任務里，如電子客服和智能投顧等，目前也只能處理一些簡單常見的問題，遇到復雜問題時還需輔以人工來進行解決。

（二）應用效果

雖然上節(jié)提到人工智能在金融領域的應用程度有限，但是依然不妨礙人工智能為金融領域帶來巨大的效率提升。如財經新聞解析方面，每天網絡上都會涌出來自各大媒體的幾十萬篇最新報道，這些新聞可以通過自然語言處理技術進行分類、整理、信息抽取和摘要生成，幫助投研人員進行業(yè)務分析和判斷。另外，傳統的銀行業(yè)以及保險業(yè)都需要雇傭大量的客服人員對前來辦理業(yè)務的客戶進行解答和幫助，而引入智能機器人則可以幫助企業(yè)節(jié)省大量的人工成本。

綜上所述，目前人工智能在金融領域的應用效果雖然沒有完全達到人們的預期，但是在很多場景下都確實能夠為金融機構帶來效率上的提升，并且有的已經投入運用中。

（三）應用趨勢

目前金融領域有這幾個方面值得探索：①服務方面，或者對接客戶，如何利用人工智能實現真正的智能客服和財務機器人，將會是金融領域未來重點關注的問題之一;②投資方面，如何利用人工智能實現對未來經濟走勢的準確預測以及通過人工智能對資金分配和資產配置進行評估和推薦等，都將成為未來探索的重點;③風控方面，金融常與風險打交道，控制風險等于控制成本，目前應用比較成熟的是欺詐檢測，未來可以通過人工智能或機器學習等對金融企業(yè)的風險進行更深入的量化和建模，為金融企業(yè)進行風險防范提供幫助。

四、總結

本文就人工智能在金融領域的應用場景以及應用現狀進行了分析和討論，主要從人工智能的三個主要技術點：圖像處理、語音識別以及自然語言處理來進行研究，可以看到，目前這三個方面在金融領域都有所應用，雖然應用的場景有限，但是很多都已經開始投入生產當中?？梢灶A計，未來隨著人工智能技術的進一步發(fā)展和成熟，金融領域也將出現更多的革新和進步。

參考文獻：

[1]傅丹陽.人工智能技術在金融領域的應用探究[J].科技經濟導刊，2018，（26）：30-31.

[2]蔣濤濤.人工智能時代下金融科技的創(chuàng)新格局[J].金融經濟，2018，（24）：52-53.

[3]沈書坦.人工智能在金融領域的應用前景[J].現代營銷，2019，（1）：41.