未来人工智能会颠覆金融行业吗

1. 未来人工智能会颠覆金融行业吗

一些过往严重依赖“人”的因素的业务也开始受到AI技术的威胁，例如证券公司的投资咨询业务。分析师是投资咨询业务条线的“灵魂”，通过对宏观经济数据、上市公司的财务数据等进行研究，撰写研究报告，为客户提供股票买入卖出的推荐建议。在过去，分析师自身的经验和对市场的判断非常重要，但AI同样已经攻破了这一堡垒，通过算法模型能够高速将最新的经济变量、财务指标输入模型，并作出判断，例如可以找到历史上和当前情况最类似的时间点，并根据当时的资产收益表现对这一次进行预测。金融行业的消费习惯粘性比较大。毕竟是和钱打交道的行业，很多时候还是需要有面对面的交流才能够取得信任。例如智能投顾行业虽然能够吸收很多长尾客户的小额资金，但高端私人银行客户仍然需要客户经理的服务，此外这些客户经理也能够提供更多附加服务。

2. 未来人工智能会颠覆金融行业吗？

得益于移动互联网的高速发展，我国互联网金融业务自2013年开始爆发至今，移动金融的渗透率逐年攀升。在这样这样的大环境下，Fintech逐渐成为金融产业界、学术研究界的重点研究对象。其中，区块链、人工智能正在向互联网金融、传统金融领域不断渗透，成为研究热门。金融行业拥有大量有价值的数据样本，而人工智能的机器学习则需要大量的标签数据样本进行模型训练，而金融背后复杂的风控模型也将进一步推动人工智能的成熟，因此金融的智能化是大势所趋。人工智能在金融行业中主要应用场景包括：智能投顾、风险预测与反欺诈以及融资授信。其中反欺诈贯穿金融业务全生命周期，对人工智能技术应用的需求更大也更为紧迫。金融的核心本质功能是降低交易成本和资产定价，互联网的广泛应用可以算作对金融第一个核心本质的颠覆，而AI正在改变金融行业资产定价相关的核心业务条线。传统银行的信贷业务、资产管理机构的资产配置和投资业务、证券公司的投资咨询业务和保险公司的精算定价业务都开始受到威胁。但较强的消费粘性、较重的资本投入和数据的先发优势为传统金融机构提供了一定保护。AI对于金融的第二个核心本质功能——“资产定价”的颠覆，才是整个金融行业所最应该警惕的。目前来看，AI对于金融行业的压力，恐怕比互联网金融行业要更大，原因在于对于大部分金融机构来说，“资产定价”相关的业务都比“降低交易成本”相关业务更加核心。例如对于商业银行来说，吸储放贷的信贷业务是利润的主要来源，而非支付结算；对于保险公司来说，核心是保险产品的设计和定价，精算师才是保险公司的核心，而非保险销售代理人；对于资产管理公司同样，投资和资产配置相关的业绩才是衡量资产管理机构长期水平的标尺，销售能力通常只能锦上添花。但目前来看，AI的下一个“革命”对象正是这些金融机构的核心命脉。

3. 人工智能时代的到来对金融行业有何影响

1.AI方面，人们会增加个人的数字助理，大家都有助理。通过手机也可以帮助你提供很多的建议。你的个人助理，可以帮你自动发起金融交易，预定酒店、买机票，确保你的孩子在学校好好学习等等，这些都会自动化来进行，也包括了金融交易的自动进行。银行的客户可能并不是真实的人，而是数字助手，触发某个事件之后就会进行金融交易。
2.另外一个很大的变化，就是交易系统。我们知道在美国的交易所，大多数的交易都是电脑软件进行的，现在会越来越多的进行电脑软件自主交易。

4. 以后的人工智能会取代金融学吗？

5. 人工智能能够取代金融学吗？

6. 人工智能如何赋能金融行业发展？

人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

7. 人工智能在金融领域有何前景

　　参考前瞻 产业研究院《2016-2021年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，随着互联网时代的深入发展，我们获取的各种数据都在无限膨胀，远远超过了人类大脑的处理能力，于是机器学习技术成为更利于发展的投资策略。以机器之手在互联网中抓取一个领域的数据和信息，将这些信息通过人工智能系统进行细致的分拣和筛选，进而得出最终的结论和决策。之后再将这些已被梳理好的决策分析反馈给该领域工作人员。
　　以智能客服为例，2015年双11，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。正是依靠人工智能的帮助，蚂蚁金服客户中心在双11的整体服务量超过500万人次，客服人员的精力可以更好的集中到处理复杂类客户问题和工作。

　　蚂蚁金服科学家打造的人工智能机器人客服大军，包括了MyRobot、服务宝等几项核心人工智能技术。

　　但目前人工智能在金融领域完全取代人的机会还很小。金融是关于人价值交换的业务，核心还是人，从某种程度上来说，人工智能可以促使人们的就业往价值链更上层的工作迁移。

8. 目前人工智能在金融行业属于什么水平？

机器人可以帮你进行投资决策。上个月，美国公司EquBot LLC和ETF Managers Group联合发布了一支名为AI Powered Equity ETF的新基金，利用IBM人工智能程序沃森的大数据处理能力选股。换言之，这支基金的基金经理是一个电脑程序。EquBot LLC的首席执行官和联合创始人Chida Khatua说，这一全球首支人工智能ETF有能力“模拟一支股票分析军团，全年无休，并摒弃了人类的错误和偏见”。它“不间断地”分析约6000支在美国上市的股票信息，浏览相关的法规条文、新闻、社交媒体消息以及相关性和价值之类的传统财务标准，从而找到被认为低估的股票。同时，这支基金的管理费率仅为0.75%，比其它主动管理ETF的平均费率更为低廉。而人工智能在投资决策领域的运用似乎正在越来越普遍。根据美国证券交易委员会的初步登记，全球最大的资产管理公司贝莱德正准备发行一系列由电脑选股的基金。