大数据、人工智能在金融领域应用探索

孙 悦

一、大数据、人工智能在金融领域应用优势

1.增强服务

目前，大数据、人工智能在金融领域得到较为广泛的应用，其能推动金融业务改革，实现流程再造，切实提升金融行业数据信息挖掘与信息处理能力，及时获取较为合理的价格，有助于提高金融风险管控能力与金融交易效率。首先，金融业务服务中，引入大数据、人工智能技术，可以及时获取与分析客户数据信息，掌握客户的真实需求，不仅能根据客户的需求给予针对性金融服务，同时也能结合客户的真实需求制订个性化金融产品。其次，金融领域中引入大数据、人工智能，也能精准地反映货币市场资金供求关系，使金融市场价格发现能力和金融行业价格信息提供能力均得到优化和提高，确保产品定价的合理性。

2.强化风控

大数据、人工智能是一种金融科技，其应用于金融领域，有助于结合金融风险防控体系，打造坚实、全面的风险防控平台，及时发现金融业务、金融服务过程的风险，将隐患消弭于无形。同时，金融行业在设计新的金融产品时，也可以引入大数据、人工智能，结合客户的信息数据模拟金融场景，找出产品设计的短板与不足，并结合大数据分析结果对金融产品进行完善。

二、大数据、人工智能在金融领域应用难题

一方面，缺乏专业队伍。大数据、人工智能需要专门的人才队伍支撑，其素质能力是大数据、人工智能应用的基础。如果人员缺乏大数据、人工智能的应用能力与素养，就会导致其应用出现不足，从而会影响金融业务的顺利进行。当前，金融领域虽然对于大数据、人工智能有一定的应用，并产生一定的成果，但却未打造专业的人才队伍，这就会导致大数据、人工智能应用存在问题，从而会影响大数据、人工智能的应用效果。同时，对于大数据、人工智能的应用未建立匹配的制度体系，导致其应用过程无法被监控，无法有效发现与解决大数据、人工智能应用问题，从而会影响应用效果。另一方面，大数据、人工智能的有效应用需要较为完善的风险管理体系。由于大数据、人工智能是依托互联网发展的新技术，其虽然能提升相关工作的效率与质量，但也会存在一些应用风险，如果缺乏完善的风险管理体系，这就会导致大数据、人工智能应用过程出现风险隐患，从而会造成一定的损失，不利于金融行业的可持续发展。在大数据、人工智能应用过程，需要完善的内控机制作为支撑，其也是保证风险管理成效的关键，如果内控机制不能得到落实，无疑会影响大数据、人工智能应用的效果，导致应用过程出现风险隐患，不利于金融行业的长久发展。

三、大数据、人工智能在金融领域应用措施

1.打造专业人才队伍

新科技革命和产业变革背景下，大数据、人工智能开始广泛应用于金融行业，新的金融科技产业开始变革发展，金融科技人才逐渐成为行业应用大数据、人工智能的关键。这就需要金融行业必须基于大数据、人工智能的应用要求，制订专业人才队伍建设措施，包括招聘、培训、激励等，以增强对金融科技人才的吸引力，从而打造一支复合型的高素质金融科技人才。

第一，金融行业应制定金融科技人才招聘标准，优化金融科技人才需求清单和引进方式。例如：结合数据治理、大数据、架构设计、模型算法、网络安全等领域的数字金融能力的需求，制定对应的人才招聘方案，包括招聘内容、招聘审查机制、招聘流程、岗前培训与开发等，利用完善的人才招聘过程有助于提升金融科技人才的吸纳水平，解决金融行业大数据、人工智能应用中人才的短缺问题。同时，金融行业也需要做好人才分析工作，了解相关人才的性格特点以及喜好擅长，之后结合岗位工作以及大数据、人工智能应用要求进行岗位调配，使人才能够在相关岗位工作中发挥出自身潜力，更好地满足岗位工作的要求。金融行业也需要为留住人才完善保障措施，包括激励机制、薪酬体系等，以提升对大数据、人工智能人才的吸引力，这有助于提升大数据、人工智能应用水平。

第二，金融行业需要完善人力资源管理。完善的人力资源管理可以营造良好的工作氛围，有助于使人员在岗位工作中逐渐形成良好工作状态，不仅能提升大数据、人工智能的应用效果，也能保障金融行业更好地发展。比如金融行业需要基于大数据、人工智能的应用要求，制订科学、合理的员工职业生涯规划，制定科学合理的规划体系，以人为本优化工作氛围，营造最适合人才成长的环境，鼓励人才创新以及培养人才，并为人才提供展示自我的舞台与机会。同时，金融行业也需引导员工将个人职业生涯规划与企业发展相结合，这有助于增强人员的工作积极性，从而提升大数据、人工智能的应用水平。

第三，金融行业应结合大数据、人工智能应用要求，制订完善的培训教育措施。比如需要完善大数据、人工智能培训的内容、流程、方案、时间地点等，并结合人员的个体能力制订不同的培训方案，使培训能够发挥出实效，从而提升大数据、人工智能在金融领域的应用效果。同时，金融行业可以将激励机制与培训结合，对一些培训效果显著的人员给予激励，这有助于提升人员培训的积极性，有助于增强大数据、人工智能培训效果。另外，金融行业也需要根据培训措施制订评价方案，及时找出大数据、人工智能培训过程的不足，并增强大数据、人工智能在金融领域的应用效果，这有助于保障金融行业的长久发展。

2.做好风险防控

随着时间的不断推移，金融行业的发展过程面临诸多问题，其中金融风险的范围越发广泛，如何有效应对金融风险，已经成为金融行业稳定发展的关键。大数据、人工智能虽然能为金融行业的工作带来便利性，提升业务处理以及服务精准化水平，但在实际应用中依旧会面临一些风险隐患，如何做好相应的风险处理与应对已经成为金融行业长久发展的关键。

首先，金融部门要从战略发展的高度认识数字化变革对金融业发展的重要性，加强大数据、人工智能技术管理和内部控制。金融业务过程可能产生操作风险和交易欺诈风险，金融部门必须做好数字化转型过程中的风险防范和管理，以解决大数据、人工智能应用障碍。例如：做好客户管理，积极采用大数据、人工智能的新手段，引入人脸识别、指纹识别等方式，从而提升金融风险防控水平。

其次，金融业应构建大数据、人工智能的风险管理体系。例如，风险管理体系应根据大数据、人工智能的应用特点进行优化和细化，明确人员的职责和范围，以此建立风险管理体系，及时发现大数据、人工智能应用中存在的问题，从源头上规避相关风险，提高大数据、人工智能的应用安全。

最后，金融行业必须树立风险防控意识。由于互联网中存在很多风险因素，金融行业需要结合不同类型的风险采取针对性措施。例如：提高银行从业人员的素质，解决一些操作风险的发生；针对不同的风险设计不同的风险管理模型，提高应对相关风险的能力。同时，金融行业也需要根据时代特性和特点，改进风险管理流程，从而提高大数据、人工智能的应用成效，助力金融行业长久发展。

3.重视技术应用

随着我国经济发展进入新阶段，数字经济成为驱动社会经济发展的新引擎，为各行各业带来新的发展形态。在数字时代下，大数据、人工智能开始应用于金融领域。这也要求金融业需遵循科技发展理念，加强金融科技应用，加快数字化转型，提升大数据、人工智能技术的应用成果。

金融行业应将大数据、人工智能应用到企业金融业务的方方面面。例如，在授信方面，可以引入大数据技术，打造专门的数字评分模型，提升金融授信效率。偿还贷款方面，通过大数据对借贷人的信息进行实时监控，评估借贷人的历史信息、现状和潜在价值。在还款方面，利用大数据技术对企业信用和社会行为进行评估，基于对企业负责人的信用研究等，综合评估企业的还款意愿。在贷后管理方面，金融行业应加强大数据、人工智能与贷后管理的结合，利用大数据技术建立大数据监控系统，实时监控企业的社会行为、经营状况和债务状况等，并借助人工智能进行风险调控，设置相应的风险预警指标，识别企业风险行为，提高企业贷后管理水平。

金融业可以利用大数据和人工智能来改善金融服务。在以往的金融服务方式中，人员主要负责处理数以千计的客户，这会导致服务质量和效率的下降，不利于金融服务业的发展。大数据、人工智能不仅可以扩大客户管理的覆盖面，还能提升金融服务水平和效率。例如，大数据的方式可以有效识别客户的需求，帮助业务人员对客户的需求进行分析，从而提升服务水平；还可以利用大数据和人工智能打造综合信息服务平台，如：构建以大数据为核心的综合信息服务平台，加强不同部门之间的信息共享，减少繁琐的业务流程问题，并借助人工智能客服降低部分人力成本，提高客服的精准度，从而为客户提供更丰富的金融服务。

4.创新管理体系

在金融科技背景下，金融行业要想引入大数据、人工智能等新技术，不仅要更加重视，还需要结合大数据、人工智能新技术的应用特点，完善管理体系，创新管理模式，确保相关技术在金融行业得到有效应用。首先，金融行业要结合大数据、人工智能，打造数字化管理平台，比如在业务方面，可以基于大数据等技术手段，建立数字化平台，对人员的岗位工作进行监督与管理，及时处理人员岗位工作面临的问题。其次，金融业要从战略发展的角度转变，结合大数据、人工智能应用特点，打造以客户为导向的产品研发和相应的金融体系，强化客户的金融体验，确保大数据、人工智能等信息技术在金融领域得到有效应用。最后，金融行业日常运营中，可以依托大数据、人工智能等新技术，建立现代绩效管理平台，实现绩效管理数字化。例如：建立绩效管理工作平台，利用大数据技术对岗位人员的工作行为进行搜集，结合绩效指标进行规范、合理的管理，确保评价过程的公平、公正。利用数字绩效管理平台不仅能提升绩效考核的合理性与实效性，也能便于参与人员实时查看绩效成果，有助于结合其中的不足进行改正与提高，从而提升金融行业绩效管理水平。

四、结语

总之，大数据、人工智能的应用可以增强金融行业的业务处理能力，提高风险管理实效，摆脱以往管理存在的问题，能更好地保障行业发展。对此，本文对大数据、人工智能在金融领域应用提出以下建议：结合数据治理、大数据、架构设计、模型算法、网络安全等领域的数字金融能力的需求，制定对应的人才招聘方案；据大数据、人工智能的应用的特点进行优化和细化，明确人员的职责和范围；构建以大数据为核心的综合信息服务平台，加强不同部门之间的信息共享；依托大数据、人工智能等新技术，建立现代绩效管理平台，实现绩效管理数字化等。这些建议有助于提升大数据、人工智能在金融领域应用效果，保障金融行业可持续发展。