馬奔　張璐

摘要：隨著人工智能的不斷發(fā)展，人們也在不斷思考如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域，給金融的發(fā)展帶來實質(zhì)性的促進(jìn)，目前已有很多新興的互聯(lián)網(wǎng)金融公司誕生，這些公司致力于將金融科技融入到實際產(chǎn)品中，給公司和客戶帶來收益。那么對于傳統(tǒng)的金融公司而言，如何在這場技術(shù)變革中，利用好最新技術(shù)，將這些技術(shù)落實到實際的應(yīng)用場景中，給業(yè)務(wù)帶來提升和幫助，將會是一個重要的研究課題。本文從圖像處理、語音識別、自然語言處理等多個人工智能技術(shù)點進(jìn)行探討，詳細(xì)分析這些技術(shù)在金融領(lǐng)域可能的應(yīng)用場景以及目前這些場景的發(fā)展?fàn)顩r。

關(guān)鍵詞：金融科技 人工智能 應(yīng)用場景 發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能自2016年起進(jìn)入國家戰(zhàn)略地位，目前各行各業(yè)都在不斷探索人工智能的種種可能。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，對于國家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展進(jìn)步有著重要意義，通過人工智能技術(shù)來提高金融活動的效率，將給企業(yè)和大眾帶來巨大的收益。因此，本文就人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景以及應(yīng)用現(xiàn)狀等進(jìn)行深入分析，給予目前市面上的金融公司一些參考和啟示。

一、人工智能技術(shù)的基本概述

人工智能技術(shù)起源于上世紀(jì)40年代。最早可以追溯到1949年，當(dāng)時的赫布基于神經(jīng)心理提出了一種學(xué)習(xí)方法，該方法被稱之為赫布學(xué)習(xí)理論。隨后在1950年，阿蘭·圖靈創(chuàng)造了圖靈測試機(jī)來判斷計算機(jī)是否擁有了智能，該測試于2014年6月8日，被一臺叫做尤金·古斯特曼的聊天機(jī)器人通過，被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的一個里程碑事件。另外，1952年，IBM的科學(xué)家亞瑟·塞繆爾開發(fā)了一個跳棋程序，使機(jī)器像人類一樣可以不斷學(xué)習(xí)。

不過受限于計算性能，人工智能也經(jīng)歷過一段低潮期和停滯期，直到最近，得益于摩爾定律的生效，計算機(jī)性能相較于過去有了大幅提升，使得超大規(guī)模的參數(shù)計算成為可能。于是基于反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法又掀起了一股新熱潮。當(dāng)下已經(jīng)發(fā)展比較成熟的人工智能技術(shù)包括圖像處理、語音識別以及自然語言處理等三個領(lǐng)域。其中圖像處理比較常見的是分類任務(wù)，語言識別和自然語言處理大部分是序列標(biāo)注任務(wù)。并且這三個方向基本上都是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，即需要大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

二、人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景

本節(jié)將從人工智能的三個主要領(lǐng)域來對其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景進(jìn)行分析。

（一）圖像處理

首先，圖像處理技術(shù)是可以對目標(biāo)進(jìn)行分類的，可以理解為計算機(jī)看到一張圖片，并給出這張圖片所描述事物的所屬類別。該技術(shù)目前已經(jīng)在車險索賠領(lǐng)域開始應(yīng)用，主要的用途是涉事的車主使用手機(jī)上的相機(jī)對車的破損部位進(jìn)行拍照，將圖片上傳給保險公司，隨后保險公司即可使用圖像處理技術(shù)對車的破損部位進(jìn)行自動鑒定，并根據(jù)鑒定結(jié)果將對應(yīng)的賠償金額返給涉事車主，實現(xiàn)完全的線上操作。該創(chuàng)新之舉給保險公司的小額索賠事件所需的人工成本和時間成本帶來了巨大縮減。

另外，該技術(shù)還有一個主要的方向即OCR（Optical Character Recognition）光學(xué)字符識別，指的是通過光學(xué)掃描的技術(shù)手段將各種報刊、票據(jù)、發(fā)票及其他印刷品等圖像信息里面所含的文本信息抽取出來。該技術(shù)可應(yīng)用于銀行票據(jù)錄入、紙質(zhì)版表格導(dǎo)入、文案錄入和檔案卷宗整理等各種文本信息抽取場景中。不過該技術(shù)也不能保證百分之百的準(zhǔn)確率，因此，應(yīng)用該技術(shù)時，需要輔以人工審查或公式校對等后續(xù)加強(qiáng)工作，以進(jìn)一步提升該技術(shù)的可靠性和實用性。

（二）語音識別

隨著傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的移動化、數(shù)字化，傳統(tǒng)人工服務(wù)正在被自動化方式所代替，而語音識別技術(shù)則在其中起到了重要作用。目前，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)正在投入重金推動語音客服、語音智能投顧、語音識別認(rèn)證等最新科技。

另外，在金融投資領(lǐng)域，智能投顧也是一個非常熱門的概念，該技術(shù)的應(yīng)用場景主要是給投資者提供實時在線的投資顧問服務(wù)。該技術(shù)的主要功能包括：獲取用戶畫像、針對用戶偏好進(jìn)行投資組合配置、為用戶提供自動化的資產(chǎn)配置建議、對客戶資金進(jìn)行托管、執(zhí)行用戶的特定交易命令。

（三）自然語言處理

自然語音處理就是利用計算機(jī)對人類特有的書面形式的自然語言信息進(jìn)行各種類型處理和加工的技術(shù)。自然語言處理的研究領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、自動文摘、信息檢索、文檔分類、問答系統(tǒng)、信息抽取、輿情分析、文本校對等多個方向。下面針對一些應(yīng)用比較廣泛的技術(shù)來進(jìn)行分析。

首先是自動文摘，對于投資顧問來說，他們每天需要獲取大量的財經(jīng)新聞的信息，使用自動文摘可以對一篇文章進(jìn)行精簡化處理，方便他們進(jìn)行快速閱讀，在短時間內(nèi)了解這篇文章的主要內(nèi)容，提高工作效率。其次是信息檢索，該技術(shù)主要是在搜索引擎方面應(yīng)用廣泛，在金融領(lǐng)域里面，也可構(gòu)建基于公告文書、訂單信息或用戶資料的信息檢索系統(tǒng)，方便金融從業(yè)人員快速獲取信息。文檔分類可以應(yīng)用于新聞歸類。問答系統(tǒng)的應(yīng)用則更加廣泛，該技術(shù)目前在保險領(lǐng)域和金融產(chǎn)品咨詢領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，可以為客戶提供一些基本的信息查詢和問題解答。

三、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

目前國內(nèi)外的金融科技公司對人工智能的探索已經(jīng)有一段時間了，并且目前仍在進(jìn)一步探索當(dāng)中，而具體應(yīng)用到什么程度、實際的應(yīng)用效果以及未來的應(yīng)用趨勢都將值得研究。

（一）應(yīng)用程度

人工智能有三個階段：計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。目前的人工智能處于第二個階段——感知智能，即能夠?qū)Ω鞣N類型的輸入數(shù)據(jù)，包括語音、文字和圖像等進(jìn)行感知和處理，而對于認(rèn)知智能，計算機(jī)其實并不懂得這些輸入背后所表達(dá)的含義，只有實現(xiàn)了認(rèn)知智能，才能說計算機(jī)真正擁有了人類的智慧。所以，目前人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要還是局限于一些感知任務(wù)，而對于一些更加復(fù)雜的任務(wù)，涉及到認(rèn)知領(lǐng)域的，如維護(hù)客戶關(guān)系、理解報表含義、評估政策影響等則需要人來進(jìn)行理解、思考和推理。

綜上所述，目前人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用程度有限，主要是用來替代大量簡單且重復(fù)性高的工作，在一些較復(fù)雜的任務(wù)里，如電子客服和智能投顧等，目前也只能處理一些簡單常見的問題，遇到復(fù)雜問題時還需輔以人工來進(jìn)行解決。

（二）應(yīng)用效果

雖然上節(jié)提到人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用程度有限，但是依然不妨礙人工智能為金融領(lǐng)域帶來巨大的效率提升。如財經(jīng)新聞解析方面，每天網(wǎng)絡(luò)上都會涌出來自各大媒體的幾十萬篇最新報道，這些新聞可以通過自然語言處理技術(shù)進(jìn)行分類、整理、信息抽取和摘要生成，幫助投研人員進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和判斷。另外，傳統(tǒng)的銀行業(yè)以及保險業(yè)都需要雇傭大量的客服人員對前來辦理業(yè)務(wù)的客戶進(jìn)行解答和幫助，而引入智能機(jī)器人則可以幫助企業(yè)節(jié)省大量的人工成本。

綜上所述，目前人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果雖然沒有完全達(dá)到人們的預(yù)期，但是在很多場景下都確實能夠為金融機(jī)構(gòu)帶來效率上的提升，并且有的已經(jīng)投入運用中。

（三）應(yīng)用趨勢

目前金融領(lǐng)域有這幾個方面值得探索：①服務(wù)方面，或者對接客戶，如何利用人工智能實現(xiàn)真正的智能客服和財務(wù)機(jī)器人，將會是金融領(lǐng)域未來重點關(guān)注的問題之一;②投資方面，如何利用人工智能實現(xiàn)對未來經(jīng)濟(jì)走勢的準(zhǔn)確預(yù)測以及通過人工智能對資金分配和資產(chǎn)配置進(jìn)行評估和推薦等，都將成為未來探索的重點;③風(fēng)控方面，金融常與風(fēng)險打交道，控制風(fēng)險等于控制成本，目前應(yīng)用比較成熟的是欺詐檢測，未來可以通過人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)等對金融企業(yè)的風(fēng)險進(jìn)行更深入的量化和建模，為金融企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險防范提供幫助。

四、總結(jié)

本文就人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景以及應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和討論，主要從人工智能的三個主要技術(shù)點：圖像處理、語音識別以及自然語言處理來進(jìn)行研究，可以看到，目前這三個方面在金融領(lǐng)域都有所應(yīng)用，雖然應(yīng)用的場景有限，但是很多都已經(jīng)開始投入生產(chǎn)當(dāng)中?？梢灶A(yù)計，未來隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和成熟，金融領(lǐng)域也將出現(xiàn)更多的革新和進(jìn)步。

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