孫 悅

一、大數據、人工智能在金融領域應用優(yōu)勢

1.增強服務

目前，大數據、人工智能在金融領域得到較為廣泛的應用，其能推動金融業(yè)務改革，實現(xiàn)流程再造，切實提升金融行業(yè)數據信息挖掘與信息處理能力，及時獲取較為合理的價格，有助于提高金融風險管控能力與金融交易效率。首先，金融業(yè)務服務中，引入大數據、人工智能技術，可以及時獲取與分析客戶數據信息，掌握客戶的真實需求，不僅能根據客戶的需求給予針對性金融服務，同時也能結合客戶的真實需求制訂個性化金融產品。其次，金融領域中引入大數據、人工智能，也能精準地反映貨幣市場資金供求關系，使金融市場價格發(fā)現(xiàn)能力和金融行業(yè)價格信息提供能力均得到優(yōu)化和提高，確保產品定價的合理性。

2.強化風控

大數據、人工智能是一種金融科技，其應用于金融領域，有助于結合金融風險防控體系，打造堅實、全面的風險防控平臺，及時發(fā)現(xiàn)金融業(yè)務、金融服務過程的風險，將隱患消弭于無形。同時，金融行業(yè)在設計新的金融產品時，也可以引入大數據、人工智能，結合客戶的信息數據模擬金融場景，找出產品設計的短板與不足，并結合大數據分析結果對金融產品進行完善。

二、大數據、人工智能在金融領域應用難題

一方面，缺乏專業(yè)隊伍。大數據、人工智能需要專門的人才隊伍支撐，其素質能力是大數據、人工智能應用的基礎。如果人員缺乏大數據、人工智能的應用能力與素養(yǎng)，就會導致其應用出現(xiàn)不足，從而會影響金融業(yè)務的順利進行。當前，金融領域雖然對于大數據、人工智能有一定的應用，并產生一定的成果，但卻未打造專業(yè)的人才隊伍，這就會導致大數據、人工智能應用存在問題，從而會影響大數據、人工智能的應用效果。同時，對于大數據、人工智能的應用未建立匹配的制度體系，導致其應用過程無法被監(jiān)控，無法有效發(fā)現(xiàn)與解決大數據、人工智能應用問題，從而會影響應用效果。另一方面，大數據、人工智能的有效應用需要較為完善的風險管理體系。由于大數據、人工智能是依托互聯(lián)網發(fā)展的新技術，其雖然能提升相關工作的效率與質量，但也會存在一些應用風險，如果缺乏完善的風險管理體系，這就會導致大數據、人工智能應用過程出現(xiàn)風險隱患，從而會造成一定的損失，不利于金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在大數據、人工智能應用過程，需要完善的內控機制作為支撐，其也是保證風險管理成效的關鍵，如果內控機制不能得到落實，無疑會影響大數據、人工智能應用的效果，導致應用過程出現(xiàn)風險隱患，不利于金融行業(yè)的長久發(fā)展。

三、大數據、人工智能在金融領域應用措施

1.打造專業(yè)人才隊伍

新科技革命和產業(yè)變革背景下，大數據、人工智能開始廣泛應用于金融行業(yè)，新的金融科技產業(yè)開始變革發(fā)展，金融科技人才逐漸成為行業(yè)應用大數據、人工智能的關鍵。這就需要金融行業(yè)必須基于大數據、人工智能的應用要求，制訂專業(yè)人才隊伍建設措施，包括招聘、培訓、激勵等，以增強對金融科技人才的吸引力，從而打造一支復合型的高素質金融科技人才。

第一，金融行業(yè)應制定金融科技人才招聘標準，優(yōu)化金融科技人才需求清單和引進方式。例如：結合數據治理、大數據、架構設計、模型算法、網絡安全等領域的數字金融能力的需求，制定對應的人才招聘方案，包括招聘內容、招聘審查機制、招聘流程、崗前培訓與開發(fā)等，利用完善的人才招聘過程有助于提升金融科技人才的吸納水平，解決金融行業(yè)大數據、人工智能應用中人才的短缺問題。同時，金融行業(yè)也需要做好人才分析工作，了解相關人才的性格特點以及喜好擅長，之后結合崗位工作以及大數據、人工智能應用要求進行崗位調配，使人才能夠在相關崗位工作中發(fā)揮出自身潛力，更好地滿足崗位工作的要求。金融行業(yè)也需要為留住人才完善保障措施，包括激勵機制、薪酬體系等，以提升對大數據、人工智能人才的吸引力，這有助于提升大數據、人工智能應用水平。

第二，金融行業(yè)需要完善人力資源管理。完善的人力資源管理可以營造良好的工作氛圍，有助于使人員在崗位工作中逐漸形成良好工作狀態(tài)，不僅能提升大數據、人工智能的應用效果，也能保障金融行業(yè)更好地發(fā)展。比如金融行業(yè)需要基于大數據、人工智能的應用要求，制訂科學、合理的員工職業(yè)生涯規(guī)劃，制定科學合理的規(guī)劃體系，以人為本優(yōu)化工作氛圍，營造最適合人才成長的環(huán)境，鼓勵人才創(chuàng)新以及培養(yǎng)人才，并為人才提供展示自我的舞臺與機會。同時，金融行業(yè)也需引導員工將個人職業(yè)生涯規(guī)劃與企業(yè)發(fā)展相結合，這有助于增強人員的工作積極性，從而提升大數據、人工智能的應用水平。

第三，金融行業(yè)應結合大數據、人工智能應用要求，制訂完善的培訓教育措施。比如需要完善大數據、人工智能培訓的內容、流程、方案、時間地點等，并結合人員的個體能力制訂不同的培訓方案，使培訓能夠發(fā)揮出實效，從而提升大數據、人工智能在金融領域的應用效果。同時，金融行業(yè)可以將激勵機制與培訓結合，對一些培訓效果顯著的人員給予激勵，這有助于提升人員培訓的積極性，有助于增強大數據、人工智能培訓效果。另外，金融行業(yè)也需要根據培訓措施制訂評價方案，及時找出大數據、人工智能培訓過程的不足，并增強大數據、人工智能在金融領域的應用效果，這有助于保障金融行業(yè)的長久發(fā)展。

2.做好風險防控

隨著時間的不斷推移，金融行業(yè)的發(fā)展過程面臨諸多問題，其中金融風險的范圍越發(fā)廣泛，如何有效應對金融風險，已經成為金融行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的關鍵。大數據、人工智能雖然能為金融行業(yè)的工作帶來便利性，提升業(yè)務處理以及服務精準化水平，但在實際應用中依舊會面臨一些風險隱患，如何做好相應的風險處理與應對已經成為金融行業(yè)長久發(fā)展的關鍵。

首先，金融部門要從戰(zhàn)略發(fā)展的高度認識數字化變革對金融業(yè)發(fā)展的重要性，加強大數據、人工智能技術管理和內部控制。金融業(yè)務過程可能產生操作風險和交易欺詐風險，金融部門必須做好數字化轉型過程中的風險防范和管理，以解決大數據、人工智能應用障礙。例如：做好客戶管理，積極采用大數據、人工智能的新手段，引入人臉識別、指紋識別等方式，從而提升金融風險防控水平。

其次，金融業(yè)應構建大數據、人工智能的風險管理體系。例如，風險管理體系應根據大數據、人工智能的應用特點進行優(yōu)化和細化，明確人員的職責和范圍，以此建立風險管理體系，及時發(fā)現(xiàn)大數據、人工智能應用中存在的問題，從源頭上規(guī)避相關風險，提高大數據、人工智能的應用安全。

最后，金融行業(yè)必須樹立風險防控意識。由于互聯(lián)網中存在很多風險因素，金融行業(yè)需要結合不同類型的風險采取針對性措施。例如：提高銀行從業(yè)人員的素質，解決一些操作風險的發(fā)生；針對不同的風險設計不同的風險管理模型，提高應對相關風險的能力。同時，金融行業(yè)也需要根據時代特性和特點，改進風險管理流程，從而提高大數據、人工智能的應用成效，助力金融行業(yè)長久發(fā)展。

3.重視技術應用

隨著我國經濟發(fā)展進入新階段，數字經濟成為驅動社會經濟發(fā)展的新引擎，為各行各業(yè)帶來新的發(fā)展形態(tài)。在數字時代下，大數據、人工智能開始應用于金融領域。這也要求金融業(yè)需遵循科技發(fā)展理念，加強金融科技應用，加快數字化轉型，提升大數據、人工智能技術的應用成果。

金融行業(yè)應將大數據、人工智能應用到企業(yè)金融業(yè)務的方方面面。例如，在授信方面，可以引入大數據技術，打造專門的數字評分模型，提升金融授信效率。償還貸款方面，通過大數據對借貸人的信息進行實時監(jiān)控，評估借貸人的歷史信息、現(xiàn)狀和潛在價值。在還款方面，利用大數據技術對企業(yè)信用和社會行為進行評估，基于對企業(yè)負責人的信用研究等，綜合評估企業(yè)的還款意愿。在貸后管理方面，金融行業(yè)應加強大數據、人工智能與貸后管理的結合，利用大數據技術建立大數據監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控企業(yè)的社會行為、經營狀況和債務狀況等，并借助人工智能進行風險調控，設置相應的風險預警指標，識別企業(yè)風險行為，提高企業(yè)貸后管理水平。

金融業(yè)可以利用大數據和人工智能來改善金融服務。在以往的金融服務方式中，人員主要負責處理數以千計的客戶，這會導致服務質量和效率的下降，不利于金融服務業(yè)的發(fā)展。大數據、人工智能不僅可以擴大客戶管理的覆蓋面，還能提升金融服務水平和效率。例如，大數據的方式可以有效識別客戶的需求，幫助業(yè)務人員對客戶的需求進行分析，從而提升服務水平；還可以利用大數據和人工智能打造綜合信息服務平臺，如：構建以大數據為核心的綜合信息服務平臺，加強不同部門之間的信息共享，減少繁瑣的業(yè)務流程問題，并借助人工智能客服降低部分人力成本，提高客服的精準度，從而為客戶提供更豐富的金融服務。

4.創(chuàng)新管理體系

在金融科技背景下，金融行業(yè)要想引入大數據、人工智能等新技術，不僅要更加重視，還需要結合大數據、人工智能新技術的應用特點，完善管理體系，創(chuàng)新管理模式，確保相關技術在金融行業(yè)得到有效應用。首先，金融行業(yè)要結合大數據、人工智能，打造數字化管理平臺，比如在業(yè)務方面，可以基于大數據等技術手段，建立數字化平臺，對人員的崗位工作進行監(jiān)督與管理，及時處理人員崗位工作面臨的問題。其次，金融業(yè)要從戰(zhàn)略發(fā)展的角度轉變，結合大數據、人工智能應用特點，打造以客戶為導向的產品研發(fā)和相應的金融體系，強化客戶的金融體驗，確保大數據、人工智能等信息技術在金融領域得到有效應用。最后，金融行業(yè)日常運營中，可以依托大數據、人工智能等新技術，建立現(xiàn)代績效管理平臺，實現(xiàn)績效管理數字化。例如：建立績效管理工作平臺，利用大數據技術對崗位人員的工作行為進行搜集，結合績效指標進行規(guī)范、合理的管理，確保評價過程的公平、公正。利用數字績效管理平臺不僅能提升績效考核的合理性與實效性，也能便于參與人員實時查看績效成果，有助于結合其中的不足進行改正與提高，從而提升金融行業(yè)績效管理水平。

四、結語

總之，大數據、人工智能的應用可以增強金融行業(yè)的業(yè)務處理能力，提高風險管理實效，擺脫以往管理存在的問題，能更好地保障行業(yè)發(fā)展。對此，本文對大數據、人工智能在金融領域應用提出以下建議：結合數據治理、大數據、架構設計、模型算法、網絡安全等領域的數字金融能力的需求，制定對應的人才招聘方案；據大數據、人工智能的應用的特點進行優(yōu)化和細化，明確人員的職責和范圍；構建以大數據為核心的綜合信息服務平臺，加強不同部門之間的信息共享；依托大數據、人工智能等新技術，建立現(xiàn)代績效管理平臺，實現(xiàn)績效管理數字化等。這些建議有助于提升大數據、人工智能在金融領域應用效果，保障金融行業(yè)可持續(xù)發(fā)展。