AI和大数据赋能金融
AI大模型赋能金融行业的智能风控
AI大模型赋能金融行业的智能风控在当前金融行业，风险管理一直是银行和金融机构的重要议题。
面对复杂多变的市场环境和风险因素，传统的风控模式已经无法满足日益增长的风险挑战。
然而，随着人工智能技术的不断发展和应用，AI大模型正逐渐赋能金融行业的智能风控，为风险管理提供了全新的解决方案。
一、AI大模型的背景及优势随着数据量的不断增加和算力的提升，人工智能技术逐渐普及和应用于金融领域。
AI大模型是指具有庞大参数规模和复杂网络结构的人工智能模型，能够处理大规模数据并实现更加准确的预测和决策。
AI大模型具有以下几个优势：首先，AI大模型能够更好地应对金融行业的复杂性和不确定性。
金融市场瞬息万变，传统的统计模型往往难以捕捉到市场的动态变化，而AI大模型可以通过深度学习等技术进行大规模数据的学习和迭代，实现更加准确的风险预测和控制。
其次，AI大模型具有更高的预测能力和泛化能力。
AI大模型能够利用海量数据进行训练，学习到更加丰富和复杂的规律，从而提高了预测和决策的准确度和稳定性。
AI大模型还可以通过迁移学习等方法，将在一个领域获得的知识和经验迁移到另一个领域，实现知识的复用和传递。
再次，AI大模型可以实现更加个性化和精准的风险管理。
传统的风控模型通常是基于统计的方法进行建模和决策，难以充分考虑到个性化和复杂性需求。
而AI大模型可以根据用户的行为和特征进行个性化的风险评估和管理，提供更加符合用户需求的风险管理服务。
二、AI大模型在金融行业的应用当前，AI大模型已广泛应用于金融行业的智能风险管理中。
主要包括以下几个方面：首先，AI大模型在信用评分和风险预测中发挥了重要作用。
AI大模型可以通过深度学习等技术，对客户的信用状况和还款能力进行更加准确的评估和预测，为金融机构提供更加科学和合理的信用风险评估模型。
其次，AI大模型在欺诈检测和反洗钱领域也有广泛应用。
金融行业是欺诈犯罪活动的重要场所，传统的欺诈检测方法往往难以有效应对新型欺诈手段。
数据驱动的决策人工智能与大数据的应用案例
数据驱动的决策人工智能与大数据的应用案例数据驱动的决策：人工智能与大数据的应用案例随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和大数据技术正逐渐渗透到各个行业中，成为决策过程中的重要利器。
数据驱动的决策在现代管理中扮演着至关重要的角色，因为它能够基于大量的数据和智能算法，帮助决策者更准确、更高效地做出决策。
本文将探讨几个数据驱动决策的人工智能与大数据应用案例，并分析其中的价值和效果。
案例一：智能推荐系统在电商行业的应用以电商行业为例，智能推荐系统是一种通过大数据分析用户行为和喜好，从而实现个性化推荐的技术。
通过对用户的历史购买记录、浏览记录以及其他行为数据的深入分析，系统能够预测用户的喜好，从而为他们提供感兴趣的商品和服务。
这种智能推荐系统不仅提升了用户的购物体验，还能够大幅提高销售额和客户满意度。
淘宝、亚马逊等电商平台的成功，正是依靠智能推荐系统的应用所取得的。
案例二：智慧城市的建设智慧城市是指利用大数据和人工智能技术，对城市居民、交通、环境等方面进行全面的数据监测和分析，并通过智能算法给出决策建议，实现城市管理的智能化。
例如，通过收集并分析交通摄像头的数据，系统可以实时监控交通拥堵情况，并根据数据预测未来的交通状况，提供最佳的交通路线。
这种智慧城市建设不仅提高了城市的交通效率，还有助于提升居民的生活质量。
案例三：金融行业中的信用评估在金融行业，信用评估是一项重要的决策过程。
传统的信用评估通常依赖于个人或企业的财务状况和历史记录，但这种方法往往无法全面评估借款人的信用风险。
而采用大数据和人工智能技术，可以通过收集和分析借款人的个人、社交、消费数据等，更全面地评估其信用状况。
这种数据驱动的信用评估模型可以提高贷款决策的准确性和效率，降低金融风险。
案例四：医疗健康领域的应用在医疗健康领域，数据驱动的决策对于提高医疗质量和效果至关重要。
通过收集和分析患者的医疗记录、基因数据等，人工智能系统可以预测和诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
于海军第十五届论坛智胜AISA—赋能金融风险管理安硕信息
NLP 深度学习算法
治理 运营运维平台
AISA智数中台 —— 构建“对象+核心驱动” 体系
AISA智胜应用 —— 智能场景类(B)
B-智准营销
认 证
B-智眼认证
B-智信尽调
B-智检漏斗
B-智贷监控
B-智贷决策
B-智贷分析
B-智产评估
AISA智胜应用 —— 智能挖掘类(M)、智能支撑类(S)
智能挖掘类(M)
+
域内数据资产
法人体系数据
自然人体系数据
账户体系数据
业务体系数据
监管体系数据
行业体系数据
文本
数据表
影像
影音
数据融合
智库中心
知识资产
数据科学家
标注语料
风险专家
专家语料
信贷专家
规则标签
机器学习
知识图谱
XGBoost
知识抽取
随机森林
知识融合
K-means
知识计算
NLP算法
CRF分词
CNN
Viterbi
biLSTM
NER
LDA
感知
原始数据 分层
域内外数据处理中心
数据标准 治理
非结构化数据
元数据标准化
数据 质量 管控
完整性管理
半结构化数据
数据分类与编码
一致性管理
结构化数据
数据字典
时效性管理
Ontolog yWrapp
er
HtmlExtractor
PdfExtractor
ExcelExtractor
大运营监控中心
1
痛点挖掘阶段
2 体系完善阶段
3
互联网金融创新案例分享与分析
互联网金融创新案例分享与分析随着互联网的快速发展，互联网金融行业也日益壮大，各种创新型的金融服务应运而生。
本文将分享几个互联网金融领域的创新案例，并对其进行深入分析，探讨其对金融行业的影响和启示。
### 1. 科技赋能，普惠金融**案例一：蚂蚁金服**蚂蚁金服作为中国领先的互联网金融平台，通过自身的科技优势，致力于普惠金融，让金融服务更加平等和普及。
蚂蚁金服推出的“芝麻信用”系统，基于大数据和人工智能技术，为传统金融体系中的“无信用”群体提供了信用评估和借贷服务，极大地促进了金融包容性发展。
**分析：** 蚂蚁金服的成功经验表明，科技赋能是互联网金融创新的关键。
通过运用大数据、人工智能等前沿技术，可以实现更精准的风险评估和个性化的金融服务，从而推动金融普惠的进程。
### 2. 区块链技术，重构信任机制**案例二：比特币**比特币作为第一个区块链技术应用的数字货币，颠覆了传统金融体系中的中心化信任机制，实现了去中心化的价值传递和交易。
比特币的出现，引发了全球范围内对区块链技术的关注和探索，推动了金融行业信任机制的重构。
**分析：** 区块链技术的出现为金融行业带来了革命性的变革。
其去中心化、不可篡改的特点，重新定义了信任的边界，为金融交易提供了更加安全、高效的解决方案。
### 3. 金融科技，创新服务模式**案例三：腾讯金融科技**腾讯金融科技致力于将科技与金融深度融合，推动金融服务的创新和升级。
其推出的“微众银行”是中国首家互联网银行，通过互联网技术和大数据分析，为个人和中小微企业提供更便捷、高效的金融服务，打破了传统银行的地域限制和服务壁垒。
**分析：** 金融科技的发展催生了新的金融服务模式。
互联网企业通过技术创新和服务升级，打造了更加灵活、个性化的金融产品，满足了用户多样化的金融需求。
### 结语互联网金融的创新案例不仅丰富多彩，更为金融行业的发展带来了新的机遇和挑战。
科技赋能、区块链技术、金融科技等创新模式的出现，不仅提升了金融服务的效率和便捷性，也促进了金融行业的转型升级。
人工智能行业人工智能赋能各行各业
人工智能行业人工智能赋能各行各业人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项引领未来发展的前沿技术，正深刻影响着各个行业。
其广泛应用于医疗、金融、制造、教育等领域，有效地提高了工作效率、降低了成本，并创造了新的商业模式。
本文将从不同行业的角度，探讨人工智能如何赋能各行各业，并给出相关实例。
一、医疗行业在医疗行业，人工智能为医生提供了更准确、全面的医疗数据分析和诊断工具。
通过深度学习算法，人工智能可以快速分析影像学结果、病理学数据和基因信息，辅助医生在早期发现和诊断疾病。
例如，谷歌的人工智能项目DeepMind与英国国家医疗保健体系合作，通过AI系统帮助医生精确检测眼底病变，大大提升了筛查效率和准确性。
二、金融行业在金融行业，人工智能技术的应用主要体现在风险管理、智能投资和客户服务等方面。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以快速识别金融风险因素，提高风险控制水平。
例如，亚马逊的Alexa能够根据用户的投资偏好和市场行情，提供个性化的投资建议。
同时，人工智能还可以通过聊天机器人为客户提供24小时在线服务，快速解答问题和提供金融建议。
三、制造行业在制造行业，人工智能可以广泛应用于生产流程优化、质量控制和供应链管理等方面。
基于物联网和传感器技术，人工智能可以实现设备故障预测、生产线智能调度和产品质量检测。
例如，丰田汽车利用人工智能技术对生产线进行优化，实现了高效的自动化生产，并提高了质量控制水平。
此外，人工智能还可以通过数据分析和预测，提供供应链管理方案，降低库存成本和减少供应链风险。
四、教育行业在教育行业，人工智能为学生提供了个性化的学习体验和智能辅导。
通过人工智能技术，学习平台可以根据学生的学习习惯和水平，提供个性化的学习内容和学习进度推荐。
同时，人工智能还可以通过智能辅导机器人对学生进行针对性辅导，帮助解决他们在学习过程中的问题。
例如，国内一些在线教育平台利用人工智能技术，根据学生的学习情况和知识点掌握情况，智能生成个性化的学习计划，并提供相应的教学资源。
提升数据赋能 打造极智体验--以“大数据+AI”助推工商银行“智慧零售”战略转型
在科技驱动社会变革的大趋势下，零售银行业面临的技术、市场、客户、政策等外部环境和竞争态势都已发生革命性变化。
各行相继将“智慧银行”战略作为未来转型方向，招行、平安更是高调发声要做金融科技银行。
工商银行继2015年发布e-ICBC战略之后历经两载积淀与打磨，郑重宣布在零售条线推进“智慧零售”战略转型，要推动大数据、人工智能等新兴科技与零售金融的深度融合，来实现零售业务的新飞跃。
因此，依托“大数据＋AI”技术为打造“极智”体验赋能，将成为工商银行下阶段零售战略转型的关键。
一、未来已来，数据资源角色升级当前，第四次技术革命产生的深远影响正在以超乎想象的速度向社会经济各个领域快速渗透。
增速迅猛的数字经济成为全球经济增长新动能，《中国数字经济发展白皮书2017》数据显示，2016年中国数字经济总量达22.6万亿元，占GDP比重超过30%，同比名义增长接近19%。
不仅如此，人口变迁和科技变革的共振，也引发了客户主体、分布和需求的一系列革命性变化，新业态、新模式呼之欲出。
而在国家战略层面，2015年党的十八届五中全会提出“国家大数据战略”规划、2017年国务院中国工商银行个人金融业务部研究规划处印发新一代人工智能发展规划，都标志着“大数据＋AI”发展正处于史无前例的红利时代。
大数据资源与物质资产、人力资本相提并论，是重要生产要素，也为人工智能的蓬勃发展奠定了基础。
在此背景下，“未来已来”的惊呼不绝于耳。
麦肯锡指出，金融行业的大数据价值潜力指数居首。
对于数据资源优势得天独厚的零售银行而言，研究如何将AI深度融合于业务中，来实现对大数据资源的深度开采则更显意义非凡。
“大数据＋AI”在工商银行智慧零售战略转型的宏伟蓝图中，既是驱动因素，又是核心组件，有望成为下阶段零售业务突破发展瓶颈、加快利润增长的“新动力”。
二、海纳百川，数据生态落子布局“大数据＋AI”能力建设是一个厚积薄发的过程，其重要前提是基础数据的多样化、规模化、自动化采集。
AI智慧金融行业发展现状分析
格的监督，对新技术、新模式持有审慎的态度，科技公司将脱离金融服务业务，更加聚焦于技术输出，市场与监管脱节的
洪荒时代终将不复返。
2019年金融领域AI相关政策——监管方面
个人金融信息保护
涉及完善征信机制体制建设， 将对金融机构与第三方之间征 信业务活动等进一步作出明确 规定
规范机构与公司合作
针对银行与金融科技公司合作 时的信息披露、合作原则等方 面，给出了明确的监管要求，
收紧 创新
设置“监管沙盒”
创新应用聚焦物联网、大数据、 人工智能、区块链、API等前 沿技术在金融领域的应用
框定认证规则
金融科技产品共11个种类，分 别是客户端软件、安全芯片、 声纹识别系统等
4
AI金融领域相关政策解读（2/4）
金融科技促进政策日渐完善，未来将向微观层面下沉
2017年5月，中国人民银行成立金融科技(Fin Tech)委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，同年6月，发布 的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中，将人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术设为金融科 技的重点研究方向，从政策高度上确立了上述技术的发展基调。时隔两年，2019年8月，人民银行正式发布了《金融科技 （FinTech） 发展规划（2019—2021年）》，这是我国金融科技第一份科学、全面的规划，明确提出未来三年金融科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，尤其是建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，确定 未来三年六方面重点任务，为金融科技发展指明了方向和路径，对金融科技发展具有重要且深远的意义；2020年，中证协 和银保监会就银行、保险和证券行业发展金融科技方面也做出指导意见，促进技术落地于金融领域的全场景。从趋势来 看，金融科技的促进政策在高度和全局性上已经相对充分，深度和微观层面也在陆续完善，未来在技术标准制定和更加具 体的场景应用方面势必会产生新的引导意见，为技术合规、合理赋能行业划下行路线。
人工智能如何赋能金融
人工智能如何赋能金融作者：伍敏敏来源：《财经国家周刊》2019年第09期今年政府工作报告指出，要“拓展‘智能+’”，“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术”等，这些要求使得人工智能再次成为焦点。
近几年来，随着国家对人工智能的重视和投入增加，我国人工智能技术有了质的飞跃，取得了不少成绩，现已进入了高速发展期。
据相关报告显示，我国在人工智能上的投资总量已占到了全球总量的60%，人工智能技术人才拥有量排名全球第二，人工智能专利总数已超过美国和日本，跃居全球第一位。
人工智能技术的发展之所以引人注目，是因为它能为各行各业的发展“赋能”，注入强大的科技动力。
比如当其与金融行业相结合时，势必推动金融行业的创新发展，创造出不可估量的价值。
依照不同时期的代表性技术与核心商业要素特点来划分金融行业的发展历程，可分为“IT+金融阶段”“互联网+金融阶段”以及正在经历的“人工智能+金融阶段”。
科技赋能金融业随着科技的进步而展现出不同的模式，基本显现出了由信息化向智能化方向演进的过程。
在如今的人工智能阶段，科技对金融行业的促进作用将高于以往任何阶段，将为金融行业带来颠覆性变革，并产生深远影响。
长期以来，传统金融行业服务采取的是直接与客户面对面交流的模式，往往集中于各类服务网点，投入大量的人、财、物，进而实现挖掘客户、开拓市场、寻求金融价值的目的。
在该模式下，金融机构的工作人员被要求与客户建立起良好的关系，提供优质的咨询服务，保持经常性的接触，满足客户的需求，以便在后期向客户推荐相关金融服务时，能获得客户的认可。
基于长期的情感依赖，客户通常不会与其他金融机构的服务产品进行比较，而是直接选择所推荐的金融服务。
然而，由于客户对金融服务缺乏认识了解的主动性，整体上金融机构所提供的服务常常处于被闲置和被动状态。
在人工智能金融时代，传统金融服务与人工智能技术相结合，金融服务方式发生了根本性转变，各类金融机构的APP、网银等横空出世，帮助金融机构获取大量有效的客户信息，挖掘更多的潜在金融价值，金融服务模式由以往的被动服务模式转变为主动服务模式。
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融合论坛INTEGRATION FORUM
26软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT
AI和大数据赋能金融
由于深度学习推进，人工智能技术已经进展到一个热火朝天的状态，人工智能技术的发展在各个产业里面都引起了很大的变革，当然金融行业也在内。
我接下来主要讲的就是人工智能在金融方面的一些应用。
人工智能带来产业的全面升级，不仅可以提高我们生产的工作效率，而且可以在金融行业领域大大提高智能分析和决策水平。
金融行业每天都面临着大量的各种金融数据、政策消息，如何能够全面掌握金融行业的发展趋势？我们知道任何一个人在获取知识和对知识分析的过程中，个人的能力是有边界的，是有限的。
但是现今数据、消息铺天盖地呈指数级增长，人工智能借助于强大的计算背景和学习能力，辅助人类开展各项智能活动，金融行业引入人工智能是必然的趋势。
到目前为止，人工智能在金融行业的很多领域都得到了广泛的应用，如智能支付、人脸支付、指纹支付、生物特征支付、智能客服等。
自然语言处理技术的飞速发展，可以使得公司客
服服务24小时不间断，这背后是强大的人工智能技术的支撑。
再有就是关于智能理财方面，人民生活宽裕，有一定的资金，就希望通过一些渠道增值，发挥更大的效能。
借助于人工智能技术，我们增长了对投资信息的判断能力，增加投资的回报率，这是我们大家都很期待的事。
对于智能的信用评级系统，实际上现在很多的保险公司、银行已经在大量使用了。
A I本身是从简单到复杂的发展过程，从1956年定义
—北京大学教授、计算智能实验室主任、
烟花算法发明人谭营
“AI赋能”是金融行业的大势所
趋，我们以深度学习为核心技
术，以大数据分析为支撑，结合
AI算法创建智能投资模型，进行
精准量化投资，降低投资风险。
主题演讲
人工智能这个词，到现在已经有60多年的历史。
人工智能的发展是一个曲折的过程，经历过寒冬，也得到过大家的追捧。
现今人工智能处于一个爆发期，是第三次人工智能浪潮的爆发期。
人工智能变革显得尤为重要，从简单的浅层学习过渡到复杂的深度学习阶段。
深度学习的强大学习能力，加上大量的数据作为支撑，人工智能的飞跃发展毋庸置疑。
人工智能应用于股市投资这个领域，也是经历了一个非常曲折的过程。
股票投资其实是一个量化的投资过程。
现在人工智能可以在量化投资里面帮助我们完成很多以前无法完成的工作，而且可以在急剧变化的股市中，做出非常高效的、回报率高的决策。
传统量化投资实际上是一个多因子模型，这个模型都是由有经验的基金经理分析、挖掘这些股票的价值，分析哪些因素是赢利的主要因素，建立起一个模型来进行投资，进行决策。
基金公司需要这种高智商的学者或者研究人员帮他们建立模型，提高模型的精确度。
我们发展人工智能技术实际上希望用人工智能模型来替代上述基金经理的工作，这有什么好处呢？
人工智能技术不仅是分析投资过程中的多因子之间的关系，还需要分析高阶的、深层次的关系，甚至是各种股票之间弱相关的关系都能被人工智能提炼出来。
通过利用大数据和人工智能技术，我们开发出的模型，可以很好地适应市场的变化，而且克服了人的主观心理因素的影响。
人工智能投资模型是建立在深度学习基础上的量化投资模型，整个投资模型分成两大块，其中一块是智能选股。
在中国的A股市场，如果我们需要从3000多支股票当中选出需要投资的两支股票或者10支股票，或者100支股票，我们就可以用智能选股模型来进行选股操作。
而且我们还专门针对突然性的股市大跌，开发
出避险功能。
模型以大数据分析为支撑，用深度学习来
进行建模，采用循环神经网络、多模态特征抽
取、多任务学习等方式来提取信息，并建立信
息间的潜在关系，选定投资目标，从而完成股
市投资。
对于择时避险，模型实际上利用了三个
比较主要的信息：一是近期市场形势，包括数
量文本的；二是近期投资收益水平；三是未来
风险水平。
三者有机组合在一起，输入到避险模
型里面，得出避险信号。
在这里我要举一个例子，让大家对这个模
型有一个比较直观的认识。
根据模型对2011-
2017年的回测结果，我们对全A股、沪深300和中
证500的情况都有了详尽的了解，并且还制作了
一年半的模拟交易情况，模拟交易中对A股市
场来说2018年是一个熊市，在实际情况中，2018
年上证指数跌了24%，中证跌37%，沪深跌了24%，
确实是下行的熊市。
人工智能技术用于2018年的股票市场是什
么结果呢？即使在这样大跌的趋势下，人工智
能还是有收益的，超额收益是39.5%，净值收益
14.91%，人工智能交易面对股市大跌，只要我们
能检测到精准的数据分析，也能得到很好的收
益。
最近我们对人工智能投资模型在不断地改
进，融入关系编码，更加精准地通过整个A股市
场股票之间的关联构建关联性模型，同时我们
还跟美股、港股联系在一起，随着A股市场的发
展，我们把这个模型做成了A p p，大家有兴趣的
可以去体验一下。
A I赋能是金融行业大势所趋，智能投资
也是主要的潮流，A I在实际应用中面临很多困
难，我们必须不断创新，解决实际问题。
（根据演讲内容整理，未经本人审核）
27
2019年第8期。