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    人工智能技術(shù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用

    2017-03-06 00:38:44張逸凡
    電子技術(shù)與軟件工程 2016年23期
    關(guān)鍵詞:人工智能金融智能

    張逸凡

    摘 要

    近年來人工智能高速發(fā)展,計算機視覺、自然語言處理、機器人技術(shù)、語音識別等人工智能技術(shù)逐漸走入我們的視野,這些技術(shù)在改變?nèi)祟惿罘绞降耐瑫r也極大的影響了當(dāng)前的金融行業(yè),本文將簡要介紹人工智能技術(shù),并分析和探討人工智能技術(shù)在金融行業(yè)的一些應(yīng)用狀況。

    【關(guān)鍵詞】人工智能 金融

    人工智能作為計算機科學(xué)的一個重要分支,近年來得到了廣泛的社會關(guān)注。計算機視覺、自然語言處理、機器人、語音識別等人工智能技術(shù)為逐漸走入我們的視野,例如前不久Alphago與李世石的人機大戰(zhàn),此外還有近年來興起的智能聊天機器人(如微軟小冰、Siri等)、無人駕駛技術(shù)等,這些技術(shù)在一定程度上提高了人們生活的便捷度,為人們略顯單調(diào)的生活增添了樂趣,同時也給各個行業(yè)帶來巨大的變革。在這個過程中,作為與人們生活息息相關(guān)的金融行業(yè)也開始步入了智能時代,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融平臺和金融科技公司的興起,人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用在銀行、保險、投資理財?shù)冉鹑谛袠I(yè)中,如智能投資顧問、股票交易預(yù)測、金融支付驗證、投資理財推薦、貸款審批等等。

    1 人工智能技術(shù)概述

    1.1 什么是人工智能

    人工智能是指使計算機擁有人類智能系統(tǒng),令其具備一定的自主計算、思考、學(xué)習(xí)能力,從而高效地完成一些復(fù)雜的任務(wù)。由于人工智能是基于計算機系統(tǒng)運作,與人相比其受環(huán)境的影響也大大降低。同時人工智能技術(shù)使得計算機擁有人類難以企及的大數(shù)據(jù)分析功能,其處理海量、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及推斷和演繹問題的能力,使人工智能被廣泛啟用在圖像、視頻、語音、文本等數(shù)據(jù)處理中。

    1.2 人工智能主要研究領(lǐng)域介紹

    1.2.1 機器視覺

    機器視覺是指利用成像系統(tǒng)代替人類的視覺器官,通過計算機程序?qū)Ω黝悎D像進行分析、處理和解釋。借助設(shè)定的算法,計算機能夠?qū)D像中所蘊含的視覺信息,如物體的形狀、位置、姿態(tài)、運動數(shù)據(jù)進行快速地分析評估,例如拍照相機中的人臉檢測、自然場景圖像中的文字定位和識別等。近年來機器視覺已經(jīng)在公共安全監(jiān)控、金融支付驗證以及醫(yī)療圖像診斷等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。

    1.2.2 自然語言處理

    自然語言處理是研究在人與人交際中以及在人與計算機交際中的語言問題的一門學(xué)科,它通過算法或規(guī)則對龐多復(fù)雜的語言、文字信息來進行各類分析、處理或理解。該領(lǐng)域研究的問題主要有機器翻譯、信息檢索、自動文摘、文檔分類、問答系統(tǒng)等,如通過機器翻譯實現(xiàn)從一種語言到另一種語言的自動翻譯;通過文檔分類實現(xiàn)垃圾郵件的自動過濾,此外,百度、谷歌等搜索引擎通過信息檢索技術(shù)使得知識通過問答的方式得到普及。

    1.2.3 語音識別技術(shù)

    語音處理是指運用特定程序使得機器具備識別人的語音的功能,從而完成人類所發(fā)布的各項任務(wù)。這三個研究領(lǐng)域作為人工智能最主要的分支,近年來吸引了許多的學(xué)者來進行研究,并且各大互聯(lián)網(wǎng)公司也基于這些領(lǐng)域做出了很多應(yīng)用產(chǎn)品。除此之外,人工智能還有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等重要的研究領(lǐng)域。

    2 人工智能在金融業(yè)的一些應(yīng)用

    2.1 金融支付驗證

    首先是金融支付方面,相比于比較常見的密碼輸入驗證的方法,生物特征識別技術(shù)可以使得密碼驗證的安全性大大提高。目前基于生物特征驗證的金融支付方式主要有三類:指紋驗證、人臉驗證和虹膜驗證。

    第一類是指紋驗證,它是通過將采集的指紋圖像與備份指紋圖像來進行對比驗證,近年來許多智能手機開始支持指紋驗證支付,該驗證方式相比于傳統(tǒng)的密碼支付更為安全快捷;第二類是人臉驗證,其通過提取人臉圖像的特征,形成一個描述該面像的特征向量,將之與原先采集的人臉屬性進行比對驗證,在今年的CeBIT上馬云演示了螞蟻金服的人臉驗證支付功能。第三類便是虹膜驗證,也稱視網(wǎng)膜圖像驗證,一個虹膜圖像中約有266個單位的讀取點,其復(fù)雜程度遠遠超過了其他生物特征,是目前公認(rèn)的安全性和保險性最高的身份驗證方法,目前一些發(fā)達國家已開始把這種身份驗證技術(shù)用于銀行提款機。

    2.2 智能客服

    在銀行服務(wù)方面,可以通過語音識別技術(shù)、自動問答技術(shù)來構(gòu)建金融領(lǐng)域?qū)S玫淖詣訂柎饳C器人來實現(xiàn)遠程客戶服務(wù)、業(yè)務(wù)咨詢和業(yè)務(wù)辦理等,這樣不僅可以使得用戶能夠及時得到滿意的答復(fù),提升用戶的滿意度,而且可以減輕人工服務(wù)的壓力,降低企業(yè)的運營成本。在2015年雙十一期間,螞蟻金服95%客戶服務(wù)已經(jīng)由智能問答機器人完成,并且實現(xiàn)了自動語音識別。

    此外,在銀行網(wǎng)點安放可交互型的機器人來替代大堂經(jīng)理,對客戶進行語音交流、業(yè)務(wù)咨詢和辦理等,這樣在一定程度上可以增強銀行服務(wù)的科技感、提升客戶體驗,并且減輕工作人員壓力。例如交通銀行推出的機器人“嬌嬌”、民生銀行退出的機器人“ONE”、農(nóng)業(yè)銀行推出的機器人“智慧小達人”等。

    2.3 智能投資顧問

    智能投資顧問是指根據(jù)理財客戶的一些指標(biāo)如年齡、經(jīng)濟實力、消費行為、理財需求、風(fēng)險偏好等,通過機器學(xué)習(xí)算法以及現(xiàn)代資產(chǎn)組合優(yōu)化理論來構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,并利用網(wǎng)絡(luò)平臺和人工智能技術(shù)對客戶提供個性化的理財顧問服務(wù)。這種智能推薦服務(wù)類似于目前電商網(wǎng)站的個性化產(chǎn)品推薦服務(wù),相比于傳統(tǒng)的個人投資顧問,智能投資顧問更加的可信、客觀和可靠。近年來,國內(nèi)外從事智能投顧的企業(yè)也越來越多,如:德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”、京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問等。隨著這些歷史數(shù)據(jù)的不斷增大以及算法模型的不斷完善,智能投顧將會個性化和智能化。

    3 結(jié)論

    隨著互聯(lián)網(wǎng)金融平臺和金融科技公司的興起,現(xiàn)如今的金融行業(yè)已經(jīng)廣泛的與人工智能技術(shù)相結(jié)合,除了上述介紹的三種應(yīng)用外,人工智能技術(shù)還可以用于算法交易、銀行貸款風(fēng)險分析、客戶分析和聚類、行業(yè)景氣程度分析等等。我們有理由相信隨著人工智能技術(shù)的不斷提高,必定會給金融行業(yè)帶來廣泛而深刻的變革。

    參考文獻

    [1]楊皓東,江凌,李國俊.國內(nèi)自然語言處理研究熱點分析—基于共詞分析[J].圖書情報工作,2011,55(10):112-117.

    [2]姚華.支付寶如何利用大數(shù)據(jù)分析進行交易風(fēng)險管控[J]. 計算機與網(wǎng)絡(luò),2015,41(19):49-49.

    [3]樊旼旼,曲雙石.金融產(chǎn)業(yè)升級: 從互聯(lián)網(wǎng)到人工智能[J].當(dāng)代金融家,2016(06):46-48.

    [4]張雪飛,李潔清.淺談我國商業(yè)銀行的個人理財業(yè)務(wù)[J].活力,2009(04):44-44.

    作者單位

    鎮(zhèn)江中學(xué) 江蘇省鎮(zhèn)江市 300130

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