金融AI-人工智能为金融服务业打造竞争优势

发布时间:

2021-09-28 00:00

  

  随着云计算、大数据、人工智能(AI)等技术日渐成熟,它们与金融产品和服务场景的结合也日趋紧密。借助AI技术(包括深度学习、机器学习和自然语言处理等)和高性能计算平台,金融服务机构正在加强加快智能风控、精准营销获客、智能客服、算法交易、投资组合优化等应用,以数据驱动的方式来保持行业先进性和竞争优势。

  1. AI主要应用场景

  现阶段,AI 在金融领域的应用相对比较广泛,主要的应用场景包括:

  

 

  信贷决策:美国的汽车贷款公司采用AI技术成功完成了贷款评估。一些公司引入AI技术后,每年公司损失减少23%。

  

 

  欺诈防范:几乎每一笔交易都存在欺诈的风险。在机器学习和深度学习技术的助力下,基于AI的欺诈检测系统分析客户的行为、位置、购买习惯和其他数据源,欺诈检测能力不仅得到了提高,误报率也随之大幅下降。

  

 

  风险管理:强大的算力可以快速地分析海量数据,包括结构化和非结构化的数据。通过算法分析风险案例的历史并对未来可能出现的问题进行预测。

  

 

  加速交易:数据驱动型投资正处于稳步增长阶段,智能交易系统整合了结构化数据(数据库、电子表格等) 和海量非结构化数据 (社交媒体、新闻), 使用深度神经网络预测模型,预测相关股票的市场走向,提高算法交易策略的性能。

  

 

  反洗钱:AI可以识别可疑活动,并有助于降低调查洗钱阴谋的成本。一些研究显示,引入AI技术后调查工作量减少了20%。

  

 

  个性化银行:智能聊天机器人和语音控制的虚拟助手提供互动的自助服务,可节省客户服务人员的时间,使其专注于具有更高价值的互动和交易。自然语言处理技术的进一步发展还将为改善客户体验提供更大的机会。

  2. 典型AI用例

  去年,NVIDIA 公司面向 200 多名全球金融服务专业人士,开展了一次 “ AI 在金融服务业中的发展现状”主题调查。受访对象包括来自金融科技公司、投资公司和零售银行 的企业高管、经理、开发者和 IT 架构师。

  

 

  调查结果表明: 投资组合优化和算法交易是金融科技和投资公司很典型的AI 用例。AI 技术的使用帮助这些公司生成了更准确的模型以实现客户投资更高的回报率。此外,AI 也在新产品开发,打造公司的竞争优势方面产生了重要影响。对于商业和零售银行来说, AI 在支付和交易中的欺诈检测,以及反洗钱中应用很普遍。与金融科技和投资公司相比,商业及零售银行认为 AI 更大的影响在于提高运营效率。

  3. AI技术和基础设施

  根据 NVIDIA 公司的上述调查,与金融业务深度融合的 AI 技术中,机器学习被列为使用特别多的技术,深度学习位列第二,自然语言处理及自然语言理解 (NLP/NLU) 技术的使用也在增长之中。而且这些 AI 技术都离不开高性能计算平台提供的强大算力。

  金融服务企业要效率高地运行基于 AI 的应用面临着一个关键的挑战:如何构建和部署支持 AI 的基础设施。从基础架构的角度来看,大多数传统的 IT 架构本来并不适合 AI 工作负载。因此,构建支持 AI 的基础设施时,首先需要跳出传统的 IT 架构,并针对 AI 工作负载的特点进行规划,侧重考虑高性能、扩展性、稳定性、易部署、安全性以及集成性等问题,让 AI 工作流的所有阶段都能并发且不间断地运行。

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