大家好，今天小编来为大家解答人工智能对授信融资这个问题，人工智能对授信融资的影响很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？
传统金融如何利用数据？
所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。
在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。
他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。
就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。
互联网金融怎么做？
随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。
而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。
如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。
而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。
关于AI
在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。
一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。
AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。
AIinDianrong
在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：
数据搜集和处理
风险控制和预测模型
信用评级和风险定价
便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。
各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。
欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。
灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。
通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。
在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。
我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。
同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。
总结
最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：
“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”
人工智能与金融相结合，是种怎样的体验？
人工智能与金融融合是对金融的变革，但是离不开人。
人工智能对于现代化交易交易来说是一个变革，只要人类对需要使用的技术进行编程，植入数据，那么人工智能就会根据已有的数据经验进行分辨，进而决定交易风向和止盈止损，这个对于人类来说，避免了无时无刻的盯盘和数据收集，系统会自己收集数据，处理数据，得出结论。对于操盘手这个职业是一个颠覆，不再需要那么多的交易员，只需要几台人工智能机器。
但是人工智能的数据库是基于人类的智慧才形成，人的作用任然发挥着重大的作用，人类通过既往经验的总结，归纳，得出结论，形成系统的数据库。最后再把数据库植入植入。所以人工智能是人类智慧和经验复制品。人工智能做的事情，仅仅是识别和执行。
既然人工智能是人类智慧的复制品，仅仅是识别已有的经验和执行操盘，那么面对未知的风险和知识，人工智能就会手足无措，因为它对这个领域是无知的，所有它识别不了，执行不了，这就是风险。
但是我们可以利用人工智能筛选过滤有用的数据，更好的发挥在金融交易体系中去，人工智能对于我们来说是高效的。可以监管资金的流向，市场信息变化，也可以作为市场监管的一个工具，查找哪些微小的漏洞，这些都是有益的。
人工智能与金融的结合，是新金融局面的展开，是金融科技的进步。
人工智能的发展前景？
一个来自时代弄潮儿的观察:应该是第三次工业革命～信息时代的延续与深化。信息时代第一阶段，是电脑的普及，一切数字化,几乎人类所有活动都需要计算机的辅助来完成，极大的提高了人类自身的效率；信息时代的第二个阶段是互联网，就是电脑普及后的继续深化，互联网化，向所有行业渗透，用互联网来改造一切行业，包括生产环节的前后端连接，从供给到需求端。包括资源要素的共享，互通有无。极大的提供了社会运行的效率；信息时代的第三个阶段应该是智能时代。基于物联网与大数据的支撑，以及通讯技术的进步，在互联网基础上，逐渐发展到物联网。物联网是万物相连，不单单是电脑的相互连接，是各种智能化的物理终端连接。连接靠的是互联网，尤其是无线通讯技术的支撑，大数据的快速传递不再是问题。大数据哪里来就是基于前面大量互联网化的积累，以及物联网后的本身不断自我积累；智能是什么？就是大数据加上算法！
人工智能未来的发展趋势有哪些？
谢谢邀请。
现如今，人工智能发展壮大的脚步正在加快。从人工智能机器人与人类的围棋大战获胜，到大型科技公司对人工智能的频频出招，人工智能的大爆发已经不再是一个预言，这是一个巨大的产业，也给人们带来了从未有过的体验。
有关于人工智能化机器人的发展方向，专家学者们都有不同的解读，大致可以看到如下几种。
在工厂里，将来的机器人更加智能和自动化，目前的机器人大部分是在人类的操纵之下，能够完全简单的生产任务。未来的机器人能够准确识别语言指令，并能够通过语言与人交流，同时也能够不断地被训练，能够独立完成更为复杂的工作任务。
在日常工作生活中，智能助理型机器人将渐渐占据主流。除了能够提醒用户重要事件之外，它还能记录下用户的个人的爱好，并据此提出一些交往建议。此外，还可以通过它控制用户家里的所有互联网设备等，当然日常的语言交流与音乐推荐等众多的生活细节功能也将会不断被开发出来。
未来的智能机器人技术，不可能停留在综合归纳数据并处理简单指令的层面上，一些公司正在开始研究能够理解用户情感的人工智能技术，它能够通过更类似于人的行为来判断用户的需要。
人工智能机器人的未来会更加人性化，但是想要完全取代人的思维，产生自我意识，现在看来还不可能。
科学是人类社会进步的催化剂，知识的增加伴随着是未知领域的增加。人工智能的出现，必将取代相当一部分人的工作，但是对于社会来说，人工智能是有益的。至于人工智能最终会达到哪种聪明程度，我们只能拭目以待。
关于人工智能对授信融资的内容到此结束，希望对大家有所帮助。