其实人工智能用于金融领域的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能用于金融领域吗，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能用于金融领域的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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。”
有人说人工智能会取代金融，这是真的吗懂行的人说说
人工智能是机器是工具，金融涉及面就比较广了。要发展任何行业必先发展金融，干什么事首先需要的就是钱，个人认为人工智能取代不了金融，除非智能机器能像算命先生一样能把人算死，当然这是不可能的。两者哪个有前途取决于决策人在哪个方面有兴趣或者天赋。
人工智能在金融贸易领域应用分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析，随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。
这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。
在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。
人工智能能在金融行业生存吗？
毫无疑问，人工智能在金融行业有很大的应用。
AlphaGo无需任何人类指导，通过全新的强化学习方式，在围棋这一最具挑战性的领域超过人类。在金融领域，高盛和摩根士丹利在内的银行都在押注机器占领债市。阿尔法狗进军股市能否打败金融柯洁？职业操盘手要全部卷铺盖了。
人工智能在金融领域的应用，将给行业带来深刻变革，将成为不可逆的趋势。
华尔街不少对冲基金都开始用人工智能取代基金经理。机器利用各种基本面和技术面的数据归纳预测未来走势，再通过互联网得到最新的数据，判断涨跌成功率比人靠谱啊。AI引擎不仅可以分析数据、研究报表，甚至还可以做市场预测。
高盛在纽约总部2000年股票交易柜台有600名交易员，但今天只剩下2个交易员。美银计划减少8000多个工作岗位，失业将是成千上万的金融人不得不面对的风险。
不过呢，金融专家不需要对人工智能的兴起而担心自身被其取代，人工智能作为一种服务性商品是为人类的生活发展所服务的。金融专家有其自身的思维优势，应该继续保持发展这种优势条件。
同时人工智能的兴起大大缩短了繁琐的工作时间，加快了工作进度，提高了工作效率，金融专家以及金融公司应该重视人工智能的发展，融合人工智能在公司经营和金融工作中，提高自身的工作水平和工作效率，这样才不会被人工智能的兴起所淘汰。
人工智能用于金融领域的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能用于金融领域吗、人工智能用于金融领域的信息别忘了在本站进行查找哦。