人工智能时代下金融科技的创新格局

随着人工智能技术的发展，金融科技不断的改革创新。目前金融科技已经受到了社会各行各业的广泛关注。相关研究表示，科学技术的发展，就是对金融科技的发展提供最强大的推动力。我国金融科技的创新与改革有着很好的发展前景，但是在人工智能的时代背景下我国金融科技的创新还面临着诸多的挑战与困难，因此，本研究将对人工智能时代下的金融科技的创新格局进行探讨。

一、人工智能时代下金融科技的创新现状

随着我国金融科技的不断发展，保险行业也在随之平稳的发展。目前机动车辆保险是我国保险市场当中投保最多的一种，在保险行业的保费当中，其所占的比重也超过了70%。并且随着我国经济市场的快速发展，机动车的数量也在不断增加，从而使得车险的投保率也在持续上升，俨然成为了目前保险行业市场竞争当中所关注的重点内容。

随着计算机图像处理技术应用越来越广泛，图像识别技术的研究工作，所面临最大的问题就是如何进行特征性的提取需要的图像。跟企业的数据不同的是图像没有办法通过人工的理解进行提取特征。在进行深入的了解以后发现，其图像识别都是借助尺度不变特征变换、方向梯度直方图等算法进行图像提取。随着人工智能技术的发展与深度卷积神经网络模型的出现，越来越多的图像提取工作都是由深度卷积神经网络模型进行完成的。

深度卷积神经网络模型最开始的时候，就是为了图像识别及提取而进行设计的。十九世纪六十年代。科学家在对于人类视觉神经细胞的时候，发现其每条视觉神经只可以处理某一个区域的视觉图像，这也就是深度卷积神经网络模型最开始实现的原型，深度卷积神经网络模型可以进行优化图像空间的结构关系，并且还减少了对于参数量的学习，从而使得图像提取所呈现出的效果得到很大的提升。因此，深度卷积神经网络模型在很多图像识别领域得到很广泛的使用，并且其可以保证图像进行平移、缩放以及旋转过程当中数据的稳定性。其主要有以下几个方面的功能：

(一)可以智能进行识别保险单号

当收到了保险单号的图片以后，首先，对保险单号的图片所对应的型号进行识别，其次，根据预定保险类型和保险单号在保险单图片中的位置关系，提取保险单号在保险单图片中的相应目标行特征区域；通过调用由预训练生成的第一识别模型来识别区域，以获得所述目标线字符区域。目标行的字符区域中包含的策略编号与保险单的图片相关联。

(二)图像流清洗

图像处理的常用方法包括图像增强、图像校正以及诸如图像篡改和模糊提示的复杂处理。清晰度检测的主要流程如下：车辆保险理赔服务器收到用户终端上传的理赔照片后，利用深度卷积神经网络模型识别收到的理赔照片的清晰度，从而确定图片的清晰度。我的照片。如果索赔照片的分辨率级别低于预设的定义级别，则向用户终端发送提示消息，提醒用户再次上传机动车索赔照片。

二、人工智能技术在金融科技应用中存在的问题

(一)人工智能基础性、关键性技术研发能力不足

与美国等西方发达国家相比，我国对人工智能技术的研究起步较晚。美国计算机专家John McKenzie早在1956年提出“人工智能技术”这一概念，并且还建立了全世界首个人工智能实验室。美国对于人工智能技术的研究及应用已经有六十多年的历史，而我国的人工智能技术的研发与应用仍然还处于起步阶段，并且我国目前人工智能技术水平还不是很高，虽然目前对于人工智能的某一些技术已经达到一定的水平，甚至已经超越过西方的一些国家的技术水平。但是，在目前CPU、GPU等核心技术仍然使用非常广泛的状况下，我国人工智能技术的自主研发水平还有待提升。现如今我国人工智能技术专业研究学校还是比较少，很多的科技大学只在计算机软件专业开设人工智能技术的相关课程，同时我国人工智能技术实验室的建设相对来说比较少，同时还缺乏专业的人工智能技术研究人员以及专业的应用及开发人员。特别是对金融行业与人工智能技术都很了解的专业人才。以上这些问题对于我国人工智能技术水平提升以及在金融领域进行广泛使用有着很大的影响。

(二)技术安全风险增加人工智能技术在金融领域广泛应用的困难

创新的技术同时也会给金融科技行业带来新的风险。人工智能技术在金融行业中的使用也不会例外，其金融科技设计上的风险还存在着很大的缺陷，由于对人工智能技术缺乏深入的了解与探究，从而导致金融科技安全问题上出现误判与漏判的情况。在实际的生活过程当中，人脸识别技术在各行各业进行越来越广泛的使用。有的银行已经实现了无卡取钱的全新技术，银行用户在ATM机上进行取款操作无需刷卡就可以进行取现。但是该技术还存在一些漏洞，比如长相相似的用户或者双胞胎，在进行无卡取款的时候，仍然还存在着技术安全上的风险问题。目前我国人脸识别技术还不是很成熟，这种进行刷脸在网络上进行银行或者其他的金融交易服务存在着很大的问题。

此外，由于金融科技当中的智能投资还存在着很大的技术风险，这些技术的风险都是由于对于人工智能技术缺乏深入的了解及研究所造成的。金融科技存在的着一系列风险，也是由于其没有跟上金融行业市场发展的步伐，或者是该技术设计与金融行业经营特点不相符。运用智能化技术进行金融投资，会给金融投资者带来一定的投资安全风险。这些技术缺陷以及带来的投资风险，都是由于人工智能技术研发人员在某些程序上的计算与研发存在着很多的漏洞，没有办法按照现实生活中的原有算法程序为金融投资客户进行正常与连续的服务。

三、改善人工智能技术在金融领域应用的对策建议

(一)加强人工智能技术研究人才队伍建设

目前，人工智能基础和关键技术的研发能力不足，对人工智能技术在金融科技行业进行深入使用十分不利，也不利于对金融科技的创新改革，也使得金融科技的使用安全存在一定的风险。因此，有必要加强对人工智能技术研究团队建设的支持，鼓励我国科技院校对人工智能技术专业进行增设，同时对人工智能专业技术人才进行全方位培养；并且建立更多的人工智能技术研究实验室，还需要鼓励我国科技高校、企业以及金融机构建立一个信息共享、开放式的分享平台。为我国金融科技的创新与发展，还需要集中精力研究和开发基础人工智能技术，努力尽快突破相关技术；建立健全激励机制，注重培养人工智能技术领域的一批优秀人才，对人工智能的关键性技术进行深入开发与研究。降低我国人工智能核心技术对西方国家的技术依赖程度；在国家自然科学基金和其他重点项目支持的研究项目范围内纳入与人工智能相关的研究与开发；并组织相关研究力量，尽快共同解决关键问题。为人工智能技术在金融领域的应用、创新和发展提供智力支持。

(二)加强对金融业数据的有效运用

金融业是数据和信息密集型服务业，数据量非常大，数据格式更加规范，频繁的交易创造了很高的交易密度。目前，银行数据管理正从传统的在线数据库和数据仓库向以Hadoop为主流框架、通过智能接口与大量非结构化数据兼容的大规模数据存储和高速并行云计算平台过渡。为了使这些数据在金融领域的应用更有价值，建议对金融领域的数据进行清理和标注，并为人工智能提供跨部门、跨区域、跨域的数据资源奠定基础。对信息进行深入的学习，从而在未来的应用中产生更大的价值。同时，要提高神经网络模型的大规模并行、分布式存储与处理、自组织、自适应和自学习能力。通过增加动量、分层遗传算法和改变学习系数，对神经网络进行训练，提高神经网络的收敛速度，使深度学习算法能够快速收敛到全局最优，为更好的人工智能技术在金融领域的应用。

(三)建立和完善多重安全风险防范机制

金融安全是金融业稳健健康发展的重要基础。人工智能技术在金融领域的应用，系统设计必须保证安全和应急预案，只有实现风险控制才能允许在线运行。为了防止系统设计的缺陷，应尽可能进行具有大量边界值和特殊值的白盒测试和黑盒测试。为了预防和控制人工智能技术应用中由于机器深度学习不足而引起的安全风险，需要在深度学习框架及其依赖库中仔细搜索各种软件漏洞。此外，针对人工智能技术在金融领域应用的特殊性，应采取相应的多种安全防范措施。