试论推进人工智能和金融业深度融合

李霄汉

信息时代背景下，以人工智能为代表的数字化技术正与金融行业加速融合。本文从金融业融合人工智能技术的影响着手，对其在业务开展、监督管理、客户服务方面的应用进行研究，从不同角度对其深度融合策略提出建议，以期为相关企业提供参考。

云计算、大数据、人工智能等信息技术的出现和广泛应用，对数字经济的快速发展提供了技术支持。目前，我国的金融业与人工智能在深度融合发展中构建以政策引导为基础，以技术驱动为动力，以行业实践为方法的发展模式。在人工智能等现代化信息技术支持下，促进了小微金融、绿色金融等领域的发展。

一、人工智能和金融业的融合影响

（一）宏观角度影响

目前，传统的人口红利逐渐消失，致使传统企业经营在人力成本方面面临更多压力。在传统行业发展中加强对人工智能的有效应用，可以将部分人工的工作内容交由智能化技术完成，既能实现对其服务与产品的优化，还能有效控制企业经营成本，同时促进其生产质量与效率进一步提升。此外，在智能化技术的支持下，可以为传统金融业开拓更广阔的市场空间，加快其升级转型速率。并且，人工智能的云计算技术可以用最低的成本实现最大化的计算和服务功能，对金融业各种复杂且重复的工作进行精准计算和预测，通过技术创新实现经济效益的提升。同时，借助人工智能的知识图谱技术实现对各种违规行为的准确识别和快速发现，提高金融监管水平，实现金融风险预警信号的及时传递。在部分经济相对落后的地区，人工智能的应用可以延伸传统柜台服务范围，促进普惠金融的实现。

（二）微观角度影响

人工智能技术在金融市场应用的硬件储备优势，可以对市场发展中庞大的数据信息实现快速收集和科学分析，保证金融市场的交易效率，同时对投资策略和市场交易做出快速调整，加快金融市场流动，完善价格发生机制。金融机构可以借助数据分析和模型建立等方式，准确评估金融市场风险，降低风险系数，提升金融市场风险监管水平。在金融机构中应用人工智能，可以使该机构居于主动地位，开展智能化、自动化业务流程，通过应用程序或网上银行完成客户信息的获取。通过大数据技术对客户的特殊需求进行深入挖掘，避免其金融产品与服务同质化。

从消费者的角度看，人工智能可以根据不同的应用场景对其服务和消费模式进行创新，实现线上线下金融服务的顺利对接，使其享受更智能化的金融产品和更人性化的金融服务，同时保护金融领域消费者的基本权益。该技术在监管机构的应用可以对金融市场行为进行准确、有效的监测，有效处理复杂的金融数据，提升监管效率，降低监管成本。

二、人工智能在金融业中的具体应用

（一）业务角度

在金融业务开展中，人工智能可以通过对市场行为及其他趋势变化的观察、回溯和测试，完成模型风险管理，对金融机构风险模型的表现进行评估，降低金融风险的发生概率。此外，基于人工智能建立的市场影响模型还能获取更多有用的数据信息，分析评估市场价格受企业交易的影响。针对传统信贷业务流程中存在的问题，利用人工智能可以对其进行针对性的优化。通过智能服务延长客户生命周期以及缓解小微企业融资难的同时，也在贷后管理环节推出智能催收服务，满足贷后管理催收需求。

（二）监管角度

作为证券交易所建立风险模型的基础，人工智能可以使其销售能力大幅提升，使企业管理占据更多主动优势，确保交易执行。在该技术的基础上，加强机器学习工具的综合应用可以实现投资组合管理，对价格变动的信号进行识别，并对其波动做出预测。除此之外，人工智能在监管中的应用还能识别客户身份，完成后台预检。在保证金融风险与信任的前提下，提升交易透明度与报告质量，高效开展宏观审慎监管和数据处理，使人工智能在合规性与监管中得到有效应用。结合人工智能对货币政策的评估，还能实现对金融诈骗、洗钱等违法违规行为的检测，强化金融监管效果。

（三）客户角度

在金融保险业中，人工智能可以通过数据整合分析保价，进而实现对产品定价与销售的优化，使保险在理赔和承保方面的功能大幅提升。在信用评分中应用人工智能技术，可以通过对信息数据来源与机器学习算法的综合应用，获取半结构化与非结构化的数据信息，实现对借款人信用、意愿、偿债能力的评估，提升借款人完成信贷的可能性。基于区块链技术与生物识别支付技术的智能支付，可以提升交易效率，简化交易流程，降低交易成本，规避交易风险。人工智能在金融业的客户服务中，借助指纹、虹膜等生物识别可以高效确定客户身份，在保证金融安全的同时，提升工作效率。在金融业与人工智能的深度融合中，许多金融机构已经引进了聊天机器人，这种机器人应用机器学习算法或NLP（Neuro-Linguistic Programming，神经语言程序学）对其功能进行不断优化，使其与客户建立直接联系，对客户的决策行为提供引导和帮助，为其提供更优质的服务。人工智能通过对海量历史数据的分析和多种复杂参数的设置，为投资者提供科学的投资信息，强化投资预测的精准性，构建智能投资模式，帮助投资者规避风险，同时获得更高的投资利润。

三、人工智能和金融业深度融合策略

（一）智能营销

为促进人工智能與金融业深度融合，在金融营销中可以借助人工智能技术等构建营销模型，利用大数据技术全面收集客户在金融交易、社交往来、消费行为等方面的数据信息，对其兴趣偏好和真实需求进行深度分析与挖掘，强化金融营销解决方案的个性化、针对性特征。在明确金融营销对象后，合理利用语音合成技术与语音识别技术完成机器人智能外呼，使传统金融营销工作的成本大大降低，确保金融营销机构与客户之间的互动服务贯穿营销工作的全过程，对客户价值进行深度挖掘。

金融机构要实现信息化时代背景下的高质量发展，要积极推动自身数字化升级转型。作为数字化发展的重要环节之一，零售营销数字化的开展对其转型效率与结果具有十分重要的影响。以我国某大型商业银行的数字化零售营销为例，该银行以手机银行客户作为数字化零售营销的主要对象，综合海量用户的交易数据和交易行为完成用户“画像”，通过智能化改造的方式优化营销流程与环节，提升数字化零售营销的精准性。通过线上线下协同营销的方式，使手机银行用户的活跃度得到显著提升，对金融机构数字化零售营销业务增长产生推动作用。

（二）智能理财

基于人工智能的金融业发展还能实现智能理财。可以利用机器、大数据等先进的信息技术，根据理财投资者的个性化需求、差异化、风险承受能力等，为其单独制定科学化的投资组合建议，实现智能理财。这种智能理财模式在实际的应用过程中，不仅可以使金融机构的人力成本压力得到缓解，也释放了更多人力资源投入金融机构其他业务活动中。还能使金融投资的门槛进一步降低，吸引更多群体参与理财投资，并为其提供专业化的理财服务。

考虑到不同客户对理财投资业务的需求存在较大差异，在人工智能支持下的智能理财模式可以加强智能理财平台的开发，从不同角度对平台服务功能不断完善，使用户在智能理财平台上体会更优质的理财服务。具体做法如下所示：首先，在智能理财平台的智能问答设置中，要从人性化的角度优化客户服务体验，利用人工智能对理财业务开展中相对常见的、固定的、简单的投资问题进行及时反馈，为用户使用智能理财平台完成理财投资提供帮助。其次，在智能理财平台的功能开发中，要从流程化的角度全面覆盖售前、售中、售后的人工智能服务，积极构建一体化服务体系，降低客户完成投资理财的复杂性，使理财投资业务通过智能理财平台就能完成各项操作。最后，在智能理财平台升级优化中，适时引入多种财务模型，结合相关假设和用户需求分析结果完善个性化产品配置，综合运用投资组合理论、资本资产定价模型等，深入分析客户理财投资行为数据，针对不同用户的投资理念和理财能力提出相应的建议。

（三）智能识别

作为信息密集型行业，金融业在其发展历程与业务开展中涉及大量的结构化、非结构化的文字、图片等信息，对识别业务的精准性有较高要求。利用人工智能中的计算机视觉、机器学习等技术，可以对人脸、文字、图片等信息形式实现多模态的信息提取和精准识别。通过智能识别的方式，可以提升各种金融业务开展期间的用户真实性判断和复杂单据处理等工作的质量，使金融业务效率得到很大程度的提升，有效避免金融业务开展期间因识别错误导致金融业务质量较低的问题，为金融用户提供高效、快捷、精准的服务。

交通银行已经实现了统一图像识别平台的构建，综合运用人工智能、机器学习、计算机视觉识别等高新技术，通过引入多模态技术的腾讯优图，使信息抽取的泛化性能得到显著提升，使非标准文档的光学字符识别信息结构化提取问题得到有效解决，提升对金融业务开展期间各种单据、图像等信息载体识别的准确性和高效性，提升用户体验与业务效率。相关研究发现，利用该平台完成金融业的智能识别，可以减少信息录入等工作内容的時间消耗，使相关工作的开展时长降低高达98.4%，且其信息录入、识别、应用的准确率更高，可以使金融行业的人力成本大幅减少。

（四）智能客服

金融业在大规模信息处理中对人工客服的数量有较大需求。充分发挥人工智能在金融业中的应用，可以使金融机构在人工客服方面的成本压力得到有效缓解。在人工智能与金融业的深度融合中，利用图像视频识别、语言识别、自然语言处理等技术，就可以在大规模知识处理的基础上，构建智能人机交互模式，通过智能客服实现科技与金融的融合发展。在金融机构的数字化转型升级中，为尽量避免出现人为失误，金融机构在其内部管理中可以持续开展精细化运营，将传统运营模式下部分由人工客服开展的工作用智能客服替代，充分发挥新兴技术对金融业高质量发展与数字化转型的支持作用。此外，随着人们生活节奏的加快和生活方式的变化，对线上非接触式金融服务的需求大大增加，智能客服的规模化发展已经成为金融业未来发展的必要趋势。在这种情况下，智能客服更要把握新时代的发展机遇，在人工智能与金融业的深度融合中发挥更大作用。

在传统的金融业客服工作中，存在服务时长有限、服务效率低下、人工成本高昂等问题。为使这些问题得到妥善处理，我国某大型商业银行专门在智能客服方面完成规划布局，通过客服机器人、自然语言处理等服务体系的构建，促进人工智能技术在金融领域客服工作中的融合应用，对该金融机构的后台服务体系进行不断完善，搭建适用于自身实际情况的智能客服体系。通过该智能客服体系在客服助手、智能问答、智能语音导航等不同智能客服场景中的实践应用，使其客服业务效率和数量得到同步提升，为金融机构的客户提供良好的服务体验。

（五）智能风控

在机器人流程自动化、知识图谱等多种人工智能技术的共同支持下，推动金融业数字化风险控制进入智能风控的高级阶段，这种金融风险控制模式可以使数字化风控的高效性和精准性得到进一步提升。智能风控的应用，通常在客户的交易活动开展过程中借助实时交易反欺诈模型，智能拦截所有可能的欺诈交易。自客户端发起交易开始，在其经过交易分发网关完成分发的过程中，会经过行方的总账系统在数据库中记录该笔交易信息。在行方核心系统对该笔交易金额转出批准前，反欺诈系统会科学评估该笔交易的欺诈风险，使交易安全得到切实保障。在智能风控平台的整体布局中，完善基于交易关联关系、客户行为等信息的分析评估功能，通过反欺诈风险模型使智能风控对风险评估的准确性得到显著提升，突破传统反欺诈模式与技术手段的限制，坚守金融业反欺诈红线。

结语：

综上所述，积极推动人工智能与金融业的深度融合，加快金融业数字化转型速率，促进其精准营销、渠道整合、产品创新、集约运营、风险智控得到有效提升。构建智慧、快捷的综合金融服务模式，使社会生产生活的各种场景中都能实现金融服务的渗透和应用，促进不同地区普惠金融、绿色金融的发展。