肖啸

摘要：随着人工智能技术的快速发展，在金融领域取得良好的应用效果，不仅应用方面较多，而且还有效提升金融行业的工作效率，保证金融信息质量。因此，本文主要阐述人工智能概念，分析人工智能在金融领域的应用，并提出一些应用建议。

关键词：人工智能;金融;应用

引言

现阶段，信息时代的到来在很大程度上改变了人们的生活方式和工作方式，提升人们的生活水平。人工智能是一种基于信息技术和网络技术产生的一种新型技术，适合应用于生产领域和服务领域，具有显著的功能价值，受到社会广泛的关注。技术在不断地发展和改变，人们的思想观念也产生一定的变化，人们越来越向往科技生活。在人工智能技术发展和实现网络金融管理的背景下，二者逐渐结合起来，人工智能在金融领域的投资理财、金融服务等方面取得良好的应用效果。

一、人工智能概念

人工智能属于计算机科学技术领域的一项集智能化、信息化和科技化为一体的综合性技术，通过计算机能够模仿人的行为、思想，涉及到的领域较为广泛，包括计算机、心理学、数学、哲学、语言学、伦理学、法律学等等多个学科，实现了自然科学和社会科学的有机结合。从思维角度分析，人工智能是综合性思维的发展，包括创造思维、逻辑思维和形象思维等。从研究角度分析，人工智能实现了智能控制、智能识别、复杂算法、神经网络以及学习等。在科学技术不断发展的过程中，大数据技术和云计算技术已经成熟，这在很大程度上促进人工智能的发展，而且促进人工智能实现普及和应用。目前我国人工智能技术已经应用到工业、农业、教育、医学以及商业发展中，不仅能够有效提升工作效率，还能显著改善人们的生活。另外，人工智能技术在金融领域的应用更加广阔，在金融领域的网络金融、智能客服和安全管理中，都能看到人工智能的存在，这也为金融领域的发展做出一定的贡献。

二、人工智能在金融领域的应用

（一）在人工智能客服中的应用

目前人工智能技术在人工智能客服中的应用主要体现出服务性和人工性，表现出人工智能技术的拟人功能。人工智能在金融领域的应用时间较早，主要是为了向客户提供更加便捷、大量、个性的服务，并且实现传统服务的优势，包括服务内容、方式、途径、质量，还包括安全管理、信贷融资以及投资管理等多个角度的服务。与此同时，人工智能客服还可以实现金融服务项目及内容的完善，利用智能化语言中的识别、处理功能，为客户提供精确化、专业化以及个性化的投资服务、融资服务和信贷服务等，有效减少金融企业中客服人员的工作压力，有效提升工作效率。

（二）在智能投资顾问中的应用

一般来说人工智能技术在金融银行领域的应用都是从客户的需求出发，结合客户的基本指标，包括年龄、工作内容、经济状况等，再利用智能算法和学习技术，实现资产的有效优化，并建立起数据模型，进而再通过网络平台，为客户提供优质的服务，帮助客户顺利理财。在实际中，这种智能化的投资顾问服务，在很大程度上与电商产品服务类似，但是这种服务具有更强的可信度，客观性较高，很容易得到客户的信赖。另外，在数据逐渐积累、庞大的过程中，算法技术和模型趋于成熟，智能投资顾问也会更加具有个性化和针对化。

（三）在智能信贷、在线智能监控中的应用

根据人工智能技术在金融领域中信贷融资方面的应用来分析，已经可以利用具有现代化的方式，对客户的经济水平、消费水平、个人征信情况等进行搜集和整理，并实现智能化分析，对不同的用户贴上不同的标签，再根据不同的标签对目标客户进行筛选，并取得通信联系和确定，将融资和信贷作为主要参考。另外，人工智能技术还可以实现对企业或者个人的税务情况、工伤情况、保险情况、日常情况以及收支情况等进行分析和处理，并结合相关数据进行科学性的评估和判断，对已经办理信贷业务的企业或者用户进行经济水平、经营情况以及还贷能力的判定，还可以实现在线智能监控，对存在的风险进行实时监控和跟踪，从而能够有效掌握受贷和还贷的实际情况。

（四）在智能交易中的应用

近年来，计算机技术发展的越来越快，计算能力提升的同时也有效减少成本的投入，能够采用复杂的算法代替传统工作人员的交易操作。比如在股票市场或者期货市场中，有很多因素都会影响价格的稳定性，而且很多交易都会快速消失，只依靠传统工作人员进行数据分析产生的交易决策常常存在一定的问题，而有效应用人工智能技术中的智能算法，能够让计算机模拟串通工作人员的操作，做出交易决策等，还能有效借助计算机的功能，对快速消失的数据进行分析，进而对市场的变化进行评价。另外，人工智能交易還能有效避免出现人类情感的干扰，能够有效面对风险并控制。

（五）在互联网金融理财中的应用

在人工智能技术中，机器学习属于关键和核心，属于一种能够模拟人的学习技术，将其复杂数据处理技术、数据分析判断能力等应用到互联网金融理财中，能够有效实现数据的计算、分析和处理，并明确理财方案。一般互联网金融都是单纯的数据，应用机器学习能够有效的进行数据分析，并明确投资方案，明确投资过程中可能出现的风险，并为提供在线理财服务的工作人员进行风险参考，实现高质量的资产管理服务。

（六）在互联网金融风险预警中的应用

人工智能技术中所应用的神经网络技术一种能够模仿动物神经网络行为的一种技术，具有自我学习能力、联想能力和优化能力。和传统的人工智能不同，神经网络凭借其网络式分布，避免了符号的限制。同时神经网络还能实现金融企业的身份识别、异常交易识别和处理、市场分析、风险评估，进而有效实现对客户风险、投资风险、系统风险等各种风险的评价，进而采用其实可行的方式进行解决。

（七）在金融时间序列中的应用

最早金融时间序列采用时间序列分析方式，这是一种统计和线性结合的方式，比如指数平滑算法、自然回归平均算法等。一般情况下，统计和线性结合的模型需要满足一定的指标和性能要求，并在指定的范围内获取预期效果，然而金融领域中存在非线性和混乱性的特征，时间分析方式无法直接应用到金融时间序列中。而人工智能技术的出现，正好解决了这一问题，采用智能计算、遗传计算、模糊分析、神经网络等技术，实现在金融时间序列上的预测。

三、人工智能在金融领域应用的启示

（一）制定相关法律法规，促进人工智能稳定发展

近些年来，我国大力支持人工智能技术的研发和创新发展，但是对其并没有制定明确的法律法规作为发展规范，相关监管制度还未建立。因此，作为国家层面，需要结合人工智能的发展形势，和实际应用情况，制定相关的法律法规，实现人工智能技术的规范性应用和发展，并实现对社会结构和产业结构的智能化处理，监管部门加强对金融风险的控制力度。同时，人工智能以互联网技术和计算机技术作为基础，实现技术的创新，并在家居、汽车、建筑、终端和机器人等领域取得良好的成效，实现智能化设备的穿戴，但是还没有一套完整的制度、法律法规对其进行规范。另外，相关监管部门需要充分意识到人工智能存在的风险问题，建立监督小组对其进行网络安全管理。

（二）相关金融企业应该提高自身认知

2018年中国人工智能市场规模达17.6亿美元，其中的AI技术被广泛应用到金融领域业务中，但是还有提升金融企业并没有进行统一的人工智能规划，在金融市场中只有几家发展较快的金融机构较为重视人工智能技术的应用，而且也谢机构都是从的基础的算法开始逐渐应用人工智能技术，应用AI创新业务。因此，相关金融企业应该提高自身认知，清楚的意识到人工智能技术在金融领域应用的巨大优势，并加强人工智能建设。

（二）相关金融工作人员在日常加强学习金融知识

一般金融工作人员和客户的接触时间较长，可以在日常工作中可以为客户宣传人工智能技术相关的知识，或者为其提供人工智能服务，避免客户在初次接受人工智能服务时产生问题。在未来发展中，金融企业不再需要大量的工作人员进行业务服务，因此一些金融工作人员需要考虑自身未来的发展，可以进一步学习，提升自己的工作能力和沟通能力，實现业务的有效推广。

总结：

总而言之，人工智能技术在不断的创新和发展中，不仅需要相关应用领域的支持，还需要政府的有力扶持，这样才能为人工智能技术的发展提供便利条件。现阶段，人工智能技术被应用到多个领域中，并实现良好的应用价值，特别是金融领域中，在人工智能客服、智能投资顾问、智能信贷、在线智能监控、智能交易、互联网金融理财、互联网金融风险预警、金融时间序列中的应用都取得不小的成效，实现金融业务的智能化、信息化发展，还有效控制金融风险并做到提前预警和处理，尽可能减少风险带来的金融问题，实现对社会结构和产业机构的改善，同时也为国家、企业和相关金融工作者进行一定启示，更好的实现人工智能在金融领域的应用和发展。

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