房安

摘要：隨著深度學習算法取得顯著成果，人工智能走出了瓶頸期，開始在各行各業(yè)被廣泛運用。時下隨著相關芯片成本的降低，新算法的不斷提出，人工智能的發(fā)展正處在迅速上升期，尤其是需要處理海量數(shù)據的金融行業(yè)，人工智能更是大顯身手。本文首先對人工智能進行了概述，隨后對其在金融行業(yè)的應用和潛在問題進行簡要介紹。

關鍵詞：人工智能;機器學習;金融行業(yè);應用

一、人工智能簡介

人工智能，英文縮寫為AI，是計算機科學的一個分支。人工智能的設計目標是“智能”，即仿照人類的智能，設計出與其類似的智能機器人。人工智能的模擬過程類似人的思考過程，是傳統(tǒng)技術無法完成的。目前的主要研究方向有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，每個分支的應用都非常廣泛。

人工智能適用于那些數(shù)據龐大、僅憑人力難以處理的領域。計算機對數(shù)據的處理速度遠遠快于人類的處理速度，使用人工智能可以大大提高效率。與此同時，人工智能具有部分自我學習能力，與傳統(tǒng)編程處理模式相比，能夠充分利用海量數(shù)據不斷優(yōu)化自身算法，具有明顯優(yōu)勢。

二、人工智能在金融行業(yè)的應用

人工智能在金融行業(yè)的運用涉及到方方面面，下文將以銀行業(yè)的三個方向為例進行具體介紹。

（一）基于人工智能的金融安全工具

由于銀行業(yè)務涉及客戶資金，因此保證資金安全的相關手段是銀行日常運營的重中之重，由于技術條件所限，傳統(tǒng)的密碼、U盾、短信驗證等金融安全工具有著易破解、成本高、使用不便等缺點，隨著人工智能技術的突飛猛進，基于神經元網絡等算法的生物識別技術漸漸走向了實用化，高準確度的聲紋識別、人臉識別甚至虹膜識別都出現(xiàn)在了各種支付驗證場景中，極大增強了賬戶的安全水平，在保障客戶資金免受非法侵占的同時，也提高了客戶的使用體驗。除支付驗證之外，部分柜面交易過程中也增加了客戶本人與身份證照片的人工智能匹配，有效避免了由于柜員核對疏忽導致不法分子冒用他人身份證。

（二）識別可疑交易與反欺詐

詐騙犯罪由于其成本低、隱蔽性高、涉案金額大，已經成為嚴重的社會危害。我國政府積極投入大量人力成本打擊相關犯罪，但收效并不顯著。在案件偵破中，追蹤詐騙犯罪的資金去向是一項有效手段，但由于銀行每天要處理數(shù)以億記的交易信息，僅憑人力很難從海量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)異常交易，對犯罪行為的敏感度較低。為解決該問題，引入人工智能算法將帶來極大改善，通過模擬人工檢查異常資金流動的思維模式，配合大量歷史數(shù)據對機器學習算法進行訓練，可以快速在海量交易流水數(shù)據中定位異常交易，實現(xiàn)全部賬戶的異常資金流動實時監(jiān)控，對問題交易及時給出警告，方便工作人員和警方查詢和判斷，有效提高打擊犯罪的效率。在可以預見的將來，人工智能將成為銀行反欺詐的主要技術手段。

（三）后臺科技運維的發(fā)展方向

銀行業(yè)務關系著國計民生，其正常開展和穩(wěn)定運營是保證人民群眾正常生活和社會安定團結的重要因素，因此上級監(jiān)管部門對銀行的業(yè)務連續(xù)性提出了極高的要求，尤其對后臺科技系統(tǒng)的連續(xù)穩(wěn)定運行有著嚴格的標準。在這樣的形勢下，后臺科技運維先發(fā)現(xiàn)故障再解決問題的傳統(tǒng)技術模式難以有效滿足監(jiān)管需求，如何能夠在紛繁復雜，成千上萬監(jiān)控指標中發(fā)現(xiàn)異常的蛛絲馬跡，從而實現(xiàn)提前預防，保證系統(tǒng)健康穩(wěn)定運行，成為了運維工作的發(fā)展方向，而人工智能相關異常檢測算法在類似場景中起到了必不可少的作用，通過對海量監(jiān)控數(shù)據的清洗處理，形成相應的特征，在通過對歷史數(shù)據的學習中，可以實現(xiàn)對故障產生前兆的預先發(fā)現(xiàn)，大大減少了故障的持續(xù)時間和影響程度。

三、當前人工智能在金融行業(yè)應用的不足

雖然人工智能技術趨于成熟，也已經給人們帶來了很大的便利，但在金融行業(yè)中，人工智能的應用也帶來了新問題，主要表現(xiàn)在以下三個方面。

（一）金融交易體系風險增加

人工智能從本質而言仍然是計算機程序，存在著計算機程序不可避免的缺陷與漏洞，而且由于人工智能的特點，數(shù)據流量大、性能負載高，對設備和服務器配置的要求也隨之提高。在全球金融業(yè)范圍內，每時每刻都有數(shù)以億計的資金交易，如果過度依賴人工智能，一旦出現(xiàn)軟件缺陷造成的錯誤或者硬件性能問題，將會造成難以挽回的巨額損失。除此之外，由于系統(tǒng)復雜性的提高，漏洞出現(xiàn)在所難免，一旦遭到黑客攻擊，其損失更是無法估量的。由此可見，在大規(guī)模推廣金融行業(yè)人工智能應用之前，需要對現(xiàn)有的軟硬件體系進行優(yōu)化，對技術安全性和健壯性進行升級，降低相應的風險。

（二）金融行業(yè)監(jiān)管難度增大

傳統(tǒng)的金融行業(yè)中，出現(xiàn)問題的根源通常是由于犯罪分子有意為之或是人員的操作失誤。目前人工智能在金融行業(yè)的應用帶來了很多便利，但人工智能并沒有達到人類級別的思維水平，加之機器學習的過程基本是無法追蹤的，如果機器人在學習過程和決策過程中出現(xiàn)問題，就難以評判責任所在。目前法律上還未出臺針對人工智能的相關規(guī)定，這對日后的監(jiān)管提出了極大的挑戰(zhàn)，需要在法律層面上加以規(guī)范。

（三）從業(yè)人員技術水平要求提高

在傳統(tǒng)金融行業(yè)中，從業(yè)人員只需掌握金融學知識，就能夠勝任行業(yè)工作。但是隨著人工智能相關應用的推廣，相關算法使用和配置需要一定水平的專業(yè)知識，從而要求從業(yè)人員掌握相應的計算機知識，在一定程度上提高了人才培養(yǎng)的成本，可能在一段時間內會出現(xiàn)人員缺失。另一方面，由于人工智能對機械重復性強的工作有較強替代性，金融行業(yè)崗位也隨之減少，一部分人將面臨失業(yè)問題。這必將給整個金融業(yè)內部的人員配置和社會的就業(yè)情況帶來沖擊，造成人員供需失衡。鑒于人工智能在金融行業(yè)的推廣已經是可以預見的趨勢，更應當積極平衡新技術對人員需求較高與傳統(tǒng)從業(yè)人員素質較低的矛盾，提前采取培訓等措施，避免對金融業(yè)的積極轉型和穩(wěn)定運行造成影響。

四、結語

綜上所述，人工智能在金融行業(yè)的應用前景無限，但是風險與機遇并存，作為金融科技工作者，只有迎難而上，正視問題，勇于迎接新技術帶來的挑戰(zhàn)，才能為我國新形勢下的金融業(yè)發(fā)展貢獻更大的力量。

參考文獻

1]聶長森，洪武，韓志雄，楊紫.人工智能在金融業(yè)智能客服領域的應用分析[J].金融科技時代，2018（12）：16-21.

[2]劉松.淺談人工智能發(fā)展及其在金融領域的應用及對策[J].金融科技時代，2018（09）：20-22.

[3]孫璐.人工智能在金融行業(yè)的應用及風險分析[J].中國商論，2018（24）：4-5.

[4]陳鎮(zhèn)洪，廖昌華，陳翰波.人工智能在金融行業(yè)各環(huán)節(jié)的應用實踐[J].金融科技時代，2018（08）：17-23.

（作者單位：中國民生銀行總行信息科技部）