AI＋金融＝99％金融人失業？
說到人工智慧（AI），就不得不說到阿爾法狗先後戰勝了李世石、柯潔。阿爾法狗完成了這次勝利標誌著人工智慧走向一個全新的高度。
不得不說，人工智慧挑戰人類的開端是在1963年，但是那時的計算機算力並不能很好的解決國際象棋中的計算步驟，而歷史性的一天發生在1997年5月11日，由IBM公司開發的計算機「深藍」以2勝1負3平的紀錄贏了當時的國際象棋冠軍。
但是當時人工智慧還僅僅只是對於固有紀錄的推演，並沒有開始真正意義上的「智能」，而隨後因為道德觀念問題「深藍」退役。
而2017年的阿爾法狗實現了真正意義上的「智能」，即自我學習能力，然而這項自我學習能力自然也會引發後續的道德觀念問題，這個問題後續我們繼續討論。
眾所周知，計算機可以對海量的數據進行分析、搜索、重複高效的做一件簡單的事情，而這些特徵剛好可以合適的應用在金融領域。然而目前，人工智慧技術在金融領馭應用的範圍主要集中在身份識別、量化交易、投資顧問、客服服務、風險管理等方面。
01客戶身份識別
客戶身份識別主要是通過人臉識別、虹膜識別、指紋識別等生物識別技術快速提取客戶特徵進行高效身份驗證的人工智慧應用。技術的進步使生物識別技術可廣泛應用於銀行櫃檯聯網核查、VTM機自助開卡、遠程開戶、支付結算、反欺詐管理等業務領域中，可提高銀行櫃檯人員約30%的工作效率，縮短客戶約40%的平均等待時間。
互聯網銀行已將人臉識別技術視為通過互聯網拓展客戶的決定性手段；傳統金融機構也開始重視人臉識別技術的應用。
02智能量化交易
量化交易是指通過對財務數據、交易數據和市場數據進行建模，分析顯著特徵，利用回歸分析等演算法制定交易策略。傳統的量化交易方法嚴格遵循基本假設條件，模型是靜態的，不適應瞬息萬變的市場。
人工智慧量化交易能夠使用機器學習技術進行回測，自動優化模型，自動調整投資策略，在規避市場波動下的非理性選擇、防範非系統性風險和獲取確定性收益方面更具比較優勢，因此在證券投資領域得到快速發展。
03智能投顧
智能投顧又稱機器人投顧（Robo-Advisor)，主要是根據投資者的風險偏好、財務狀況與理財目標，運用智能演算法及投資組合理論，為用戶提供智能化的投資管理服務。
智能投顧主要服務於長尾客戶，它的應用價值在於可代替或部分替代昂貴的財務顧問人工服務，將投資顧問服務標準化、批量化，降低服務成本，降低財富管理的費率和投資門檻，實現普惠金融。
04智能客服
智能客服主要是以語音識別、自然語言理解、知識圖譜為技術基礎，通過電話、網上、APP、簡訊、微信等渠道與客戶進行語音或文本上的互動交流，理解客戶需求，語音回復客戶提出的業務諮詢，並能根據客戶語音導航至指定業務模塊。智能客服為廣大長尾客戶提供了更為便捷和個性化的服務，在降低人工服務壓力和運營成本的同時進一步增強了用戶體驗。
05徵信反欺詐
知識圖譜、深度學習等技術應用於徵信反欺詐領域，其模式是將不同來源的結構化和非結構化大數據整合在一起，分析諸如企業上下游、合作對手、競爭對手、母子公司、投資等關係數據，使用知識圖譜等技術可大規模監測其中存在的不一致性，發現可能存在的欺詐疑點。
06信貸決策
在信用風險管理方面，利用「大數據+人工智慧技術」建立的信用評估模型，關聯知識圖譜可以建立精準的用戶畫像，支持信貸審批人員在履約能力和履約意願等方面對用戶進行綜合評定，提高風險管控能力。
以上的基本為目前人工智慧在金融領域的應用，在不久的將來，具備自我學習功能的人工智慧將在更多的金融領域得到應用。
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