孙艳玲

金融行业具有数据量大、应用场景维度多等特点，可以为人工智能的发展和应用提供优良的土壤。如何在金融服务、金融分析及金融监管等具体的金融场景中充分发挥人工智能技术的优势，提高金融活动的效率，将是金融界的一项重要的研究内容，以期加快人工智能技术与金融领域的深度融合，从而带动整个金融领域的智能化创新发展。

随着人工智能的迅猛发展，其应用范围和影响程度越来越大。金融行业拥有海量数据基础又对国家的经济发展和进步有重要作用，人工智能技术在数据处理方面具有极大的优势，从而可以提高金融活动的效率并为企业带来巨额的利润。人工智能技术与金融深入融合发展是大势所趋，势必给金融市场带来深远的影响。这就需要对人工智能在金融领域的应用现状及影响进行深入分析，并在此基础上对其应用前景进行前瞻性展望。

一、人工智能的界定

目前，在国际上人工智能并没有被赋予一个公认统一的概念，它的概念首次被提出是在1956年举办的达特茅斯会议上，科学家们在会议上共同探讨了一系列机器智能模拟等方面的相关问题。在此次会议上，人工智能被界定为“使机器的行为方式像人表现出来的智能行为一样”。我国《人工智能辞典》中对人工智能的定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。

当前人工智能技术迅速发展，其概念已不再局限于传统的“对人的行为进行模拟”的范畴，已经拓展到“泛智能”。人工智能的应用可以从四个维度去分析：第一，从个人角度而言，在大数据背景下，人们面对巨量的数据信息，接收和处理难度不断加大，人工智能需要更好、并使用更具有创造性的方式解决更加复杂的问题；第二，从企业角度而言，随着市场环境的变化，消费者的需求和行为方式也不断发生变化，加之企业在发展中也面临着诸如应用成本逐步上升等新问题，这些不断出现的新问题都会制约企业的进一步发展，亟需人工智能帮助企业去解决；第三，对整个社会而言，人工智能技术的应用有助于解决自然环境的治理、社会稳定的维护等复杂的问题；第四，从商业角度而言，人工智能技术的应用可以提高商业运营效率，为了促进整体的管理效率和市场效率，不断利用人工智能技术进行商業模式和管理模式的不断创新，进而推动整个社会经济的发展。

二、人工智能在金融领域中的作用

（一）为金融机构的业务创新提供技术保障

随着人工智能技术的快速发展，金融机构试图突破传统业务的范围，充分利用人工智能技术进行业务创新，例如智能投顾、智能风险、交易管理预测等。金融机构通过利用人工智能的自主学习能力并引入相应的算法模型使传统的投资顾问创新发展，推出了智能投顾业务。与传统的投资顾问业务相比，能够进行主动投资和量化投资，竞争优势明显。金融机构充分利用人工智能技术数据处理的优势，交易预测准确率更高，有效提升了基金股票的交易业绩。金融机构积极运用人工智能技术建立风险预警模型，提升金融风险的识别和预防能力，有助于金融机构利润的增长和业务创新。人工智能技术也被广泛应用于其他金融领域中，对金融机构的业务创新起到极大的促进作用。

（二）为客户提供更加便捷的金融服务

一般居民参与金融领域的方式主要是购买金融产品和服务，在这个过程中，金融机构应用人工智能技术中的人脸识别、指纹识别等人工智能技术为客户提供智能金融服务，使客户在资金流通和资产配置方面享受到了更加便捷的服务，大大提升了客户的体验满意度。这些功能提高了第三方支付平台的效率，人工智能技术为这些功能的研发提供了技术支撑。这些功能的应用给广大居民提供了支付的便利性，可以真正实现无纸化交易。智能银行是应用人工智能技术的结果，从而实现不需要任何等待就可以在线上远程办理、在线下通过智能柜台办理几乎所有银行业务。目前，很多银行利用核心的智能交互技术推出的智能型服务机器人，为办理银行业务的客户提供了各种便捷的金融服务，这同样是应用了人工智能技术的结果。

（三）为投资者防控金融诈骗风险提供解决办法

在金融市场的交易投资过程中，任何投资者都无法避免金融诈骗风险，无论是机构还是个人在金融市场的交易投资过程中都会面临金融诈骗风险。金融机构的信贷业务都遵循稳健性原则，为降低因贷款者的欺诈行为而导致的损失，金融机构往往制定非常严格的信用评估标准，也正因制定的信用评估标准太高，很多企业和个人根本无法通过金融机构获得贷款。利用人工智能技术就可以轻松解决这个难题，金融机构在办理信贷业务前，通过对与贷款者相关的外部数据信息进行分析，在此基础上对贷款者的信用状况进行准确的评估。这样，既能解决一些面临融资难问题的中小企业和居民的资金需求，也能使金融机构有效防范金融诈骗风险。

二、人工智能在金融领域的具体应用现状

人工智能技术可以提高数据处理和模型预测的精准度。国内外一些大企业均为实现人工智能金融投入了大量的资源，并已经取得了一定的成果。一些传统金融机构也大幅增加人工智能投资，推出智能服务机器人，为公众提供各种保险、银行、证券业务服务的同时，也提高了自身的防诈骗风险的能力和各种业务的审批效率。随着数据爆发性的增长及深入学习算法在视觉、语音识别等核心技术上的不断突破，促进了人工智能产业商业化的发展。通过人工智能的运用实现在智能投顾、金融智能风控等方面的技术发展，与传统的人工操作相比，人工智能技术严格执行算法模型，操作更为精准、高效、客观；人工智能技术的应用使金融机构各环节的金融服务成本大幅度降低。

（一）金融服务方面的应用

信息不对称、服务费用高等一直是金融服务行业普遍存在而又难以解决的问题，而这些问题可以通过运用人工智能技术得到有效缓解。我们日常比较常见和熟悉的是金融服务前端对人工智能技术的应用，例如线上的智能客服及银行等金融机构推出的智能服务型机器人。前者对人工智能的应用方式主要是通过分析客户在线上的浏览和购买记录等数据信息，在此基础上提出客户可能需要的问题，并给出精准的答案；后者则是通过利用语音识别及人像识别等技术与客户进行智能语音交流，并为其提供业务指导。

（二）金融分析方面的应用

计算机在传统的金融分析中一般只起辅助的作用，通常是先选定某个或某几个指标作为目标变量，再利用计算机和相关模型对历史数据的分布和统计结果进行分析，得出对金融决策有用的结论。随着人工智能的广泛应用和发展，让机器进行投资信息的获取、数据整理、量化分析等工作，为金融分析师、基金经理等投资分析人员的投资研究提供辅助性的帮助。人工智能技术也广泛应用于银行、保险、证券业，在获取海量数据的基础上进行分析并完成投资决策报告，以此作为金融机构进行投資组合管理的依据。人工智能通过利用高效的算法模型，提升跨金融领域的数据处理能力。提高了金融数据分析效率，也极大地缩短了处理问题的时间。

（三）金融监管方面的应用

金融监管机构为提高自身的监管能力，能够更精准地识别并应对金融市场的系统性风险，积极运用人工智能技术。很多互联网金融企业都在积极地研究和探索人工智能技术在金融监管方面的应用。为使现有的金融监管规则与快速发展的金融创新相适应，金融机构积极运用人工智能技术提高金融监管效率，降低监管成本，提高金融监管能力。

四、人工智能在金融领域的应用对策

人工智能技术在金融市场中的应用范围不断扩大，意味着金融行业逐渐步入一个新的时代。与以往相比，金融市场资金融通的基础性作用灵活性更强、速度更快、目标也更加精准，推动整个金融产业不断转型升级，金融价值链和金融生态也发生了重大变革。人工智能技术在金融领域的应用，提高了对数据的分析效率和精准度，降低了分析成本，从而极大地提高了金融企业的利润。金融机构通过深度运用算法模型，不断开拓新业务的同时，也为人工智能技术提供了更加广阔的应用场景。但人工智能也给金融行业的安全稳定带来了一定程度的挑战。因此，金融企业也要足够重视人工智能应用可能带来的冲击和风险，提前开展前瞻性的研究，把握好整体的发展态势。

（一）完善智能投资顾问，提升服务质量

为提高服务客户的质量和效率，很多金融机构都积极地运用人工智能技术。金融机构为了留住客户、吸引客户，就必须不断提高更优质的服务。为不断满足不同类别客户差异化的投资需求，金融机构就需要积极利用人工智能技术的优势，进一步完善智能投资顾问。客户希望得到优质的服务，但更关心的还是自身的收益，金融机构只有不断完善智能投资顾问，才能实现主动地为客户提供高效、便捷的服务，提出针对性的差别化投资建议，在提高客户体验感、满意度的同时，进一步帮助客户提高收益。

（二）加大人工智能技术对数据资源的运用和处理研发力度

人工智能技术可以对金融领域中大量的非结构化服务数据进行挖掘、处理和分析，提升了金融市场的效率。人工智能技术利用云计算平台对金融交易中产生的庞大的数据进行筛选和过滤，并经过智能化端口将这些数据转化为其应用的非结构化数据资源。但目前金融机构对专业数据进行采集、运用并分析数据的能力并不能使人工智能技术在金融领域中充分发挥其应用优势，金融机构需要进一步提高数据处理能力。

（三）完善人工智能技术应用的监管制度

为保证金融领域的健康发展，金融监管部门可以积极引入人工智能技术，进一步完善和优化监管制度及金融管理的相关法律法规。人工智能技术加快应用于金融领域，也必将给金融行业带来巨大的冲击和风险，只有完善和健全金融监管制度，才能不断地推进人工智能在金融领域的发展。

（作者单位：武昌工学院）