13.3. AI+Finance

以机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱为代表的常用型技术,以自监督学习和自动因子、小数据和联邦学习为代表的探索中技术,加之坚实的数字化信息建设、数字化购买渠道、数字化支付平台和数字化网络生态,加快了金融信息和金融数据的流动速率。

人工智能技术在金融行业的应用已相对比较成熟,主要包括以下四个场景:面向客户端的场景应用(智能客服、智能营销、信用评估、智能支付、智能认证、保险定价、承保核保等)、交易和投资管理中的应用(智能投顾、智能投研)、面向监管合规的应用场景(风控)和面向运营环节的应用场景(风险监控、市场预警等)。人工智能技术在其中发挥的作用集中在提升金融主体的内外部效率、提升用户的全流程体验、提升金融服务的数智化程度。

未来3-5年,人工智能技术在金融行业的应用方向朝着复合型AI、智能型A和安全型A方向发展,同时引领三个趋势:后端金融系统性业务数字化和自动化、前端金融产品在线个性化、金融全流程服务智能化和弹性化。

将人工智能拆分为基础层、技术层和应用层三个层面，基础层作人工智能技术的技术支持，各个细分技术必不可少，特别是大数据的发展；在技术层面，与FinTech最相关的是机器学习和知识图谱，其次是自然语言处理；在应用层主要与计算智能领域相关，应用示例包括神经网络、遗传算法、AlphaGo等。