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人工智能在银行的应用案例（人工智能在银行的应用案例研究）
发布时间：2023-06-12 18:20:34
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能在银行的应用案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
国内目前将人工智能的深度学习技/术与银行反欺诈相结合的成功案/例有哪些？
国内目前将人工智能的深度学习技术与银行反欺诈相结合的应用还比较少，一些征信类公司开始通过提供丰富的外部数据资源来为银行提供反欺诈技术支持。例如前海征信产品部门基于Encoder-Decoder深度学习技术框架设计的智能风控专家机器人，可以应用于银行业风控反欺诈领域，解释贷款产品特性、借款人风险识别、贷款产品政策等各类问题，高效智能地服务信贷审批、贷后风控管理和资产组合经理，提升信贷产品审批速度，降低客户违约率，防范贷款欺诈风险。同时，一些金融科技企业也正在与银行合作。例如天云大数据近期就利用其模型算法训练平台（MaximAI）为光大银行提供反欺诈方面的技术支持。基于样本数据进行一站式的模型算法训练、验证以及输出。训练完成的模型算法程序，被输出到欺诈分析引擎中，运行于大数据平台技术上，实现了实时在线对交易数据进行欺诈识别。人工智能在金融科技领域有哪些应用
应用场景一：征信与风控 近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现，说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去，针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后，从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；最后，根据模型评分，对用户的个人信用进行评估。同样，对于市场上中小微企业融资难的问题，也可以通过大数据征信得以解决。 相对于征信，在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性，还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常，贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中，利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着一个平台能否持续健康地运营。应用场景二：反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中，比如指纹付款、扫脸取款等。 此外，人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。应用场景三：智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。人工智能在金融领域的应用
人工智能在金融领域的应用如下：
1.智能客服
智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。
线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。
线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。
2.生物识别
生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。
人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。
指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。
虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。
3.智能投顾
智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。
对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。
对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。
以上就是关于人工智能在银行的应用案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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