EA人工智能：人工智能+，奠定金融行业新模式！
2017年是一个不亚于工业革命的重要时间节点：这一年，人工智能被首次写入政府工作报告，并承载了未来中国经济转型升级的方向。“人工智能+”的概念将取代“互联网+”，成为逐渐颠覆各行各业的利器。
看人工智能会不会进入某一个行业，有两个条件，一个是数据；一个是价值。从这两个条件来考量，金融行业因其特性屡被视为人工智能最好的应用领域之一。
作为一个数字为交易基础的行业，金融行业每24小时就产生约2.5亿字节的数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制等。基于大量的交易数据，通过多种高效机器学习算法，人工智能可以帮助金融行业的企业做出快速的分析和决策等，不断适应新的趋势。著名对冲基金桥水曾经利用人工智能技术，通过历史数据和统计概率预测未来。
人工智能对金融行业的影响
总的来说，人工智能将对金融行业产生三大影响：智能化、个性化、精细化。
通过运用人工智能的深度学习技术，能够在足够多且不断更新的数据基础上进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的认知能力。可以帮助金融企业随时看到客户体系发生的变化，以及预测消费者接下来会发生什么，以及企业接下来应该如何应对。
人工智能的发展，使得机器能够在很大程度上模拟人类的工作，并大幅提高效率。通过实时和非实时数据的整合优化，在完善的用户画像的基础上可以做到及时追踪用户反馈，实现更加个性化的服务客户，以提升用户体验。
人工智能可以帮助金融企业，抛弃传统的运营方式，通过对企业数据的收集和分析，运用专业的计算模型，细分出不同市场、渠道、用户的特点和规律。针对用户进行定制化内容展现，以最小投入，达到最高转化率，实现精细化运营。
人工智能会进入哪些应用场景
从当前市场来看，人工智能已经可以运用到多种具体的金融行业应用场景上了，比如：
1.增强客户个性化体验
目前，很多大型全球金融机构正使用人工智能改进个性化服务和沟通，包括通过定制化营销和解决方案开发来改进客户体验。人工智能可以提供自动化、基于算法的资产管理建议，并且无需人工配对服务，甚至可以定期重新平衡投资组合。
2.提高效率
从客户沟通到最基本的后勤，人工智能可以让每一个曾经非常枯燥的沟通变得高度个性化。在过往没有机器学习和人工智能的情况下，这种个性化是不可能实现的。
另一个效率的提升体现在对“常见问题”给予回复的持续更新。在不断变化的事实和产品更新的基础上，通过人工智能，所有相关的沟通可以变得更好。
3、优化客户建议
除了更个性化的客户沟通之外，人工智能还提供了优化客户建议和意见的能力.
比如说，Moven和Simple等移动银行app可以通过智能手机app关联用户的专用借记卡，让用户跟踪支出及存款增加的情况并给予以自动化、个性化的建议。
人工智能+金融，正在发生一系列美妙的“化学反应”，并将最终打造出一种全新的行业服务新生态。
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中国引领数字经济时代，凡普金科布局智能金融科技
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人类社会正处于又一个大变革的时代，在这个时代，以人工智能、虚拟现实、数据分析、移动通信和分享经济等为代表的科技经济，受到前所未有的关注和投入，这次中国成为了世界的中心。在这样的背景下，中国金融科技领跑全球，无疑是最佳佐证之一。
中国的数字经济蓬勃发展，在支付、借贷、资管等零售金融领域更是呈现百花齐放的态势。9月27日，于北京召开的第四届中国国际大数据大会，工信部领导、中科院专家，以及众多领军企业代表齐聚一堂，围绕 “数据驱动 智能引领——共享数字经济新机遇”这一主题，共同展开了探讨。凡普金科集团陈羲在现场表示，在监管和创新的推动下，中国金融科技以爆发式增长的态势，在短短几年就超过了欧美，领先全球，这与我国移动互联网渗透率高、大数据等前沿计算技术的广泛应用是分不开的。
（凡普金科集团陈羲现场发表演讲）
大数据+金融前景广阔
金融是最依赖数据的行业之一。随着移动通信的普及，通过互联网移动终端能获取大量场景化的数据，覆盖出行、消费、娱乐等等。陈羲指出，在金融科技的助推下，金融对数据的使用更为多元，把大量由智能设备产生的非机构化数据纳入分析范围。
大数据技术对金融信用评级和风险定价有巨大的帮助作用。从征信来看，大数据技术可以让金融产品的颗粒度精确到个人的方方面面，在传统的文字信息分析的基础之上，把图片、语音、视频等多维数据关联分析，实现精确画像。基于此，可以对每个用户做出最适合的信用评级，从而给予每个用户不同的额度和利率。比如在美国买车险，根据消费者的婚姻状况、车辆颜色、年龄等各种信息，都会得到不同的保费金额。在陈羲看来，中国小微金融对数据的运用具有来源碎片化、维度多样化等特征，这既是金融科技行业进一步发展的挑战，也是以此创新机制的机会。他指出，中国的监管与时俱进拥抱创新，同时我国移动互联网的渗透率极高，因此触达客户和获取数据更便利，在诸多因素的推动下，中国金融科技的发展环境较欧美等发达国家更为灵活。
大数据技术还可用于投资，帮助客户获得更大的信息优势。投资是基于对信息的分析，通过大数据技术，能够更早更多更准确地获取信息，并能对客户在不同渠道的行为加以分析，相比传统的粗放式撒网投资，大数据投资将会更精准有效。平安科技企业大数据产品专家李想博士表示，金融行业每24小时就会产生大约上亿万字节的数据，无法利用数据，就会被数据反噬，大数据技术的最大优点便是剔除决断期间的情感因素干扰，用数据来分析走势与期望。
综合来看，大数据技术强化了金融数据分析的能力，可在信评、风控、反欺诈，以及投资、营销等多个领域得以应用，前景广阔。
中国金融科技的智能化发展
金融是人工智能天然的应用场景之一，因为人工智能的研发离不开数据和算法。在信用评估、投资和个人财务管理等领域，人工智能已经开始卓有成效的运用。陈羲认为，中国金融科技下一步将是更为深度的智能化发展。在商业应用上，金融科技智能化将由简入繁，并全面渗透到获客、运营、风控、客服等各个业务环节。
众所周知，金融是跟数据大量打交道的领域，利用人工智能算法可进行更高效的评估，在有效降低金融机构成本的同时，基于人工智能的主动挖掘，可获得更多有价值的信息，提升决策能力。对于个人用户的信用画像，人工智能算法也可以起到完善的作用。而在投资领域，依靠人工智能算法，如深度神经网络，能够挖掘大量数据中的非线性关系，有效的进行降噪处理，对金融模型的迭代具有重要的作用。此外，还有很多公司，都在推出融入了人工智能技术的个人财务管理软件，通过人工智算法分析，为用户提供理财建议，帮助用户达成目标。
陈羲介绍到，凡普金科集团自主研发的智能动态风控系统“FinUp云图”和自动建模机器人“Robot Modeler水滴”，就是运用人工智能技术的典型代表，对凡普金科集团旗下各条线业务的风控和运营，起到了巨大的提升作用。
据了解，FinUp云图能够将图谱知识、机器学习、自然语言处理和深度学习等新兴技术相融合，自动进行用户识别，有效的发现和规避潜在的欺诈风险。Robot Modeler水滴则实现了从取数生成指标建立模型到开发上线，完全端到端的自动交付，将原本需要一个建模团队1-2个月的建模工作量缩短为不到1天的自动化流程。可以发现，这些重要的成果，都是基于对人工智能算法的利用，让机器初步具备了人类的思维能力，无疑未来这样的趋势将更为明显。
业内人士分析，中国在人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿科技领域越来越展现重要的地位，与国内金融科技等创新产业的发展相辅相成。随着中国金融科技等新兴产业在用户、市场投融资等方面快速赶超欧美等发达国家，中国在数字经济领域的影响力与日俱增，中国的金融科技也随之开启了扬帆出海的序幕。可以说，以前是从硅谷、波士顿的商业模式“复制到中国”，现在则是把中国的创新模式复制到世界。
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详解大数据
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金融行业大数据应用解析~~
　　3月26日消息，当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的运营全景。
　　1、金融行业大数据应用需求分析
　　(1)需要可扩展性开放架构做支撑
　　大数据量必然要求金融企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。近年来，随着架构CPU制程、内部计算架构设计推陈出新，性能已逐渐赶上，同时，在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备性的开放架构正逐步成为金融行业应对大数据的优选。
　　(2)大数据在加强风险管控、精细化管理、业务创新等业务转型中将起到重要作用
　　首先，大数据能够加强风险的可审性和管理力度，支持业务的精细化管理。当前业利率市场化改革已经起步，利率市场化必然会对银行业提出精细化管理的新要求。其次，大数据支持服务创新，能够更好地实现“以客户为中心”理念，通过对客户消费行为模式进行分析(比如事件关联性分析)，提高客户转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。
　　(3)在高频金融交易、小额信贷、精准营销等领域加速推进
　　目前大数据应用已经在金融业逐步推开，并取得了良好的效果，形成了一些较为典型的业务类型，如高频金融交易、小额信贷、精准营销等。
　　高频金融交易的主要特点是实时性要求高和数据规模大。目前沪深两市每天4个小时的交易时间会产生3亿条以上逐笔成交数据，随着时间的积累数据规模非常可观。与一般日志数据不同的是这些数据在金融工程领域有较高的分析价值，金融投资研究机构需要对历史和实时数据进行挖掘创新，以创造和改进数量化交易模型，并将之应用在基于计算机模型的实时证券交易过程中。
　　小额信贷是另一个大数据应用领域，和建行在2007年推出一个专注于小企业的贷款计划――e贷通，阿里巴巴拥有大量用户信息，并汇集了他们详细的信用记录，利用等交易平台掌握企业交易数据，通过大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款;而建行坐拥巨额资金，希望贷款给无信用记录但发展势头良好的小企业。到2012年年底，阿里巴巴累计服务小微企业已经超过20万家，放贷300多亿元，仅为0.3%左右，低于商业银行水平。
　　(4)在精准营销方面，各大金融机构也纷纷开始行动
　　招行通过数据分析识别出招行信用卡高价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后，通过“多倍积分累计”“积分店面兑换”等活动吸引优质客户;通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点;通过对客户交易记录进行分析，有效识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云转介平台实施交叉销售，取得了良好成效。
　　2、金融业大数据应用发展机遇与挑战
　　(1)金融业务对数据的细分粒度要求不断增高，以满足业务预测和交易影响评估的需求
　　金融服务公司都希望能充分利用各种服务交付渠道如分公司、网络、移动等海量客户数据，开发新的预测分析模型，实现对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化率。大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资料进行分析，对催收次序进行优化。
　　(2)行业监管与合规要求推动金融机构对更深入和透明的数据分析需求
　　新的监管和合规要求更强调治理和风险汇报，推动了全球性金融机构对更深入和透明的数据分析需求。金融机构不断完善自身的企业风险管理框架，该基于主数据管理策略开发的框架可协助企业提高风险透明度，加强风险的可审性和管理力度。
　　(3)对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和整合方面的压力不断增大
　　随着以电脑和和为代表的移动应用和工具的迅速普及，基础设施和网络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和整合方面的压力不断增大。大数据推动了对数据处理算法的需求，提出对数据安全和访问控制的重视，并可有效降低对现有系统的影响。大数据在和处理框架两方面的优势将帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值，降低业务成本并发掘新的套利机会。
　　(4)和隐私保护问题
　　金融领域对于数据安全以及用户隐私保护的需求要比其他任何行业要求都高。金融行业掌控国计民生的经济命脉，客户的隐私、企业的数据安全、产品安全等等都尤其重要。最近几年，国内外曾屡次发生的上千万客户信息泄露的事件也使得大数据安全成为萦绕在金融机构管理者心头的阴影，这种阴影成为阻碍大数据在金融机构大规模铺开的一个重要原因。
　　(5)人才问题
　　要想成为一个合格的数据科学家，必须要在分析或技术领域(例如应用数学、统计学、物理学、计算机科学、运筹学或者其它相关学科)拥有高等学历(硕士或博士);拥有大型数据集方面的实践经验;熟悉数据发掘工具;具备优秀的数学及统计学工作经历。同时还要对公司的业务流程足够熟悉，能够清晰理解并规划以业务优化为导向的大数据技术方案。从目前情况来看，这类人才还是很紧缺的。
[ 责任编辑：子叶 ]
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科技引领金融行业变革平安科技亮相中国国际大数据大会
　　9月26日，2017第四届中国国际大数据大会(CBDS)在京召开。平安科技作为金融科技领域代表受邀出席，并与行业专家共同探讨大数据、人工智能浪潮下，金融行业的科技变革。
　　平安科技企业大数据产品专家李想博士，在大会上发表“大数据与人工智能下的金融变革”主题演讲。李想博士表示，“金融行业每24小时就会产生大约上亿万字节的数据，无法利用数据，就会被数据反噬，大数据与AI技术的最大优点便是剔除决断期间的情感因素干扰，用数据来分析走势与期望”。有人预测，未来十年80%的金融从业者将被人工智能取代，在科技引领变革的时代，技术的领先才能让企业在行业发展中立于不败之地。“有效把握和使用大数据与AI技术，将其作为重塑竞争格局的重要支撑和抓手，会给整个金融体系带来新的生命力。”对此，平安科技凭借自身多年的发展经验，以人工智能、云计算、大数据等创新科技手段，打造金融大数据与AI相结合的全新金融服务生态圈，重塑金融行业新生态。
　　(平安科技企业大数据产品专家李想博士)
　　平安科技智能金融推动大数据应用落地
　　随着“十三五”国家大数据战略的全面推进，我国大数据产业发展迎来“黄金期”。本次大会以“数据驱动智能引领――共享数字经济新机遇”为主题，以“务实推进应用落地”为主线，结合当下数字经济发展趋势，顺应时代创新融合需求，设置“战略发展”、“创新突破”、“转型升级”和“应用服务”四大篇章，通过峰会、论坛、高端对话、创新展等多种形式，汇聚社会各界人士，搭建全球大数据国际交流平台，聚焦大数据圈产业链创新与发展，推进大数据在各行各业的落地应用。
　　平安科技积极响应《新一代人工智能发展规划》等国家战略号召，践行国家“智能金融”理念，将人工智能与金融科技全面融合，致力大数据技术在金融科技行业领域应用，并在此次大会上再出重拳，创新推出大数据智能风控产品平安驭风，打造数字经济背景下一站式企业风险管理和大数据解决方案。
　　平安驭风金融大数据浪潮下的弄潮儿
　　多维度数据查询全面企业刻画
　　基于平安集团30年金融行业风控管理经验，平安驭风接入超过3000万家企业信息及权威数据，覆盖60万家企业财务数据,实时监控40万条宏观行业经济数据。解决人工检索以及自行查询绘制关系图的繁琐，更直观地查看企业工商信息、预警信息、关联图谱、评级信息、舆情信息、法律信息、财务信息等，一键满足用户对企业信息的所有需求。
　　企业风险预警智能投资决策
　　平安驭风利用后台的大数据技术形成智能关联关系图谱，运用最佳分析量化模型，综合人工智能、机器学习和决策系统等前沿技术，提供20余种行业风控模型，实现深层建模管理，基于图关系网动态度量风险传导过程，满足多样化的投资分析需求。准确捕捉早期预警信号，及时发现出险的可能，扼杀投资风险，提高风险管理的精准度。可应用于投前、投中、投后、贷前、贷中、贷后等多场景应用，为企业客户打造全新的金融风险管理决策方式。
　　此外，平安驭风同步推出APP端，实现7*24小时全方位、全天候的可靠和透明的企业数据信息查询和专业的智能风控服务，打破时空障碍，用户可随时随地掌握企业风险动态。
　　平安科技以此次中国国际大数据大会为契机，扬起以大数据为金融变革的风帆，大力推进大数据与人工智能在金融科技领域的应用，行业领先创新的金融风控产品平安驭风得到了大会专家及企业代表的广泛关注。
编辑：蔡炜
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