摘 要：自從阿爾法狗一戰(zhàn)成名之后，其背后的人工智能技術(shù)引發(fā)了人們的熱議。人工智能技術(shù)在一系列領(lǐng)域都表現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力。本文主要探究了人工智能在金融中的應(yīng)用，包括應(yīng)用驅(qū)動力、應(yīng)用案例和應(yīng)用思考。本文認為人工智能在金融中有著廣闊的應(yīng)用前景，但也面臨著安全問題、決策盲區(qū)和責任問題。

關(guān)鍵詞：人工智能；金融；技術(shù)應(yīng)用

一、介紹

自從名為“阿爾法狗”的人工智能圍棋戰(zhàn)勝韓國頂尖棋手李世石一戰(zhàn)成名之后，人工智能成為人們熱議的話題。人工智能的概念最早可以追溯到1956年的達特茅斯會議，當時的與會者提出“學習和智能的每一個方面都能被精確地描述，使得人們可以制造一臺機器來模擬它”，為這個致力于通過機器來模擬人類智能的新領(lǐng)域定下了名字——人工智能（Artificial Intelligence）。人工智能在1956年到1974年之間和1980年到1987年之間經(jīng)歷了兩次大的發(fā)展熱潮，然而由于當時計算機技術(shù)的水平限制和人們過高的期望，真正的人工智能并沒有能夠?qū)崿F(xiàn)，人們只能把對人工智能的期望寄托在一系列科幻電影中。

2000年以來，數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和深度學習算法的出現(xiàn)極大地促進了人工智能行業(yè)的發(fā)展，一系列新的人工智能程序震驚了世界。除了前面提到的阿爾法狗圍棋程序，谷歌公司開發(fā)的計算機視覺算法可以在不用人教的情況下，自主地區(qū)分貓和狗這兩種動物，IBM Watson的醫(yī)療程序可以自動識別出醫(yī)學影像中的腫瘤位置，輔助醫(yī)生進行醫(yī)療診斷，連我們每天都在用的支付寶也支持了人臉識別的功能，刷臉即可支付，既方便又安全。

金融作為一個關(guān)乎國計民生的重要領(lǐng)域，有著豐富的應(yīng)用場景，能夠讓人工智能技術(shù)大展身手。最近幾年來，人工智能與金融應(yīng)用結(jié)合得越來越緊密，并且在智慧銀行、保險、征信、投顧等一系列金融服務(wù)中嶄露頭角。在本文中，我會圍繞人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用，首先討論人工智能在金融中的應(yīng)用驅(qū)動力，然后舉例說明人工智能在金融中的應(yīng)用，最后給出我關(guān)于人工智能在金融中的應(yīng)用思考。

二、人工智能在金融中的應(yīng)用驅(qū)動力

人工智能能夠在金融領(lǐng)域有所作為，一方面得益于人工智能本身的技術(shù)進步，另一方面得益于金融領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)和豐富的應(yīng)用場景。在這一章，我們將這些驅(qū)動力總結(jié)為技術(shù)、數(shù)據(jù)和場景三個方面。

（一）技術(shù)

隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、并行計算等基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展和突破，人工智能在各個方面都取得了巨大的進展，其中與金融最為相關(guān)的包括機器學習、語音識別、自然語言處理和計算機視覺等。

1.機器學習：機器學習就是讓機器模擬人類的行為，根據(jù)給定的輸入做出判斷或者預(yù)測。機器學習可以在海量的金融大數(shù)據(jù)中學習各種規(guī)律和方法，然后應(yīng)用到金融業(yè)務(wù)的各個階段，從而有效地優(yōu)化流程、提升效率。

2.語音識別：語音識別將人類的語音信號轉(zhuǎn)換成計算機能夠理解的指令。在金融服務(wù)中，經(jīng)常會出現(xiàn)與語音相關(guān)的業(yè)務(wù)，例如電話客服、各類智能終端的語音導航、業(yè)務(wù)咨詢等。

3.自然語言處理：自然語言處理主要用于文本中的有效信息提取，可以顯著提升金融行業(yè)獲取、清洗、加工和分析數(shù)據(jù)的效率。在金融中，自然語言處理技術(shù)可以用于提取新聞公告、年報、研究報告中的關(guān)鍵指標，進行分析總結(jié)，從而減少不必要的人力勞動。

4.計算機視覺：計算機視覺技術(shù)是從圖片或視頻中，識別出重要的目標，例如人臉識別和物體識別等。在金融中，應(yīng)用人臉識別技術(shù)，可以實現(xiàn)客戶的身份認證、遠程開戶、無卡取款、刷臉支付、金庫管理和網(wǎng)絡(luò)借貸等。

（二）數(shù)據(jù)

金融豐富的應(yīng)用產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。電子交易平臺、零售信貸評分系統(tǒng)等金融基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，結(jié)構(gòu)化的高質(zhì)量市場數(shù)據(jù)日益增加，市場的電腦化使人工智能算法與金融市場實現(xiàn)了直接交互。網(wǎng)絡(luò)搜索趨勢、收視率模式和社交媒體等數(shù)據(jù)集，以及金融市場數(shù)據(jù)日益增長，促使金融領(lǐng)域可供挖掘的數(shù)據(jù)來源日益增長

同時，數(shù)據(jù)的存儲變得越來越便宜。2009-2017年，全球以數(shù)字形態(tài)存在的數(shù)據(jù)量從2澤字節(jié)（ZB）增至26澤字節(jié)，增長了12倍；而每太字節(jié)（TB）的存儲成本從9美分降至0.5美分，下降了94%。

（三）場景

金融應(yīng)用的場景豐富：一方面，金融中有很多面向?qū)I(yè)機構(gòu)和高凈值客服的服務(wù)，例如投研報告的撰寫、銀行貸款等；另一方面，金融中也有很多面向個人用戶的服務(wù)，例如個人金融服務(wù)、小額貸款等。不同場景對于人工智能技術(shù)的要求也是不一樣的，從而對人工智能技術(shù)提出了更多樣化的要求，促進了人工智能技術(shù)在不同場景下的發(fā)展。

三、人工智能在金融中的應(yīng)用案例

上一章中我提到了金融應(yīng)用的場景十分豐富。在這一章，我以智慧銀行和智能保險為例，探討目前人工智能技術(shù)在金融中的具體應(yīng)用。

（一）智慧銀行

在智能化趨勢下，銀行利用人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，再造和升級銀行服務(wù)方式與業(yè)務(wù)模式，打造智慧銀行。人工智能的應(yīng)用可以滲透到銀行業(yè)的方方面面，從前臺的智能客服、智能自助終端、智能身份鑒別、刷臉支付，到后臺的精準營銷、智能風控和輔助決策，都有人工智能技術(shù)的身影。

（二）智能保險

保險行業(yè)是比較傳統(tǒng)的行業(yè)，但是在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下也面臨著重大的發(fā)展挑戰(zhàn)，一系列互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品的推出與傳統(tǒng)的保險產(chǎn)品之間形成了競爭關(guān)系。在這樣的背景下，智能保險應(yīng)運而生。智能保險是利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)實現(xiàn)保險從售前到承保、理賠和售后的全流程優(yōu)化。從售前的精準用戶畫像、承保過程中的風險評估、核保流程的自動化，到售后的識別高退保風險保單，人工智能技術(shù)都大有可為。

四、人工智能在金融中的應(yīng)用思考

盡管目前人工智能在金融中取得了一些成功，并展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用前景，我忍不住思考目前人工智能在金融中進行商業(yè)化的過程中是否有什么問題或者挑戰(zhàn)？在我看來，至少有以下三個問題需要得到解決：

1.安全問題：金融中涉及到大量用戶的敏感數(shù)據(jù)，如何保證銀行系統(tǒng)的信息安全和用戶的數(shù)據(jù)安全在未來會是永恒的話題。在很多電影中，黑客正是通過攻擊銀行的信息系統(tǒng)，或者冒用客戶的身份，從而攫取大量財富。這樣的情節(jié)是否會在現(xiàn)實中出現(xiàn)，以及我們要如何應(yīng)對黑客的攻擊都是值得我們進一步思考的。

人工智能程序本身的失控也是一個潛在的威脅。一旦我們將信息系統(tǒng)都托付于人工智能程序，是否還有能力將控制權(quán)奪回人類手中。因此我們在大力發(fā)展人工智能技術(shù)的同時，也要做好防范人工智能程序的準備。

2.決策盲區(qū)：盡管目前人工智能技術(shù)可以處理很多事情，它們本質(zhì)上還是基于過去的數(shù)據(jù)，模擬人類的決策過程。一旦出現(xiàn)之前沒有出現(xiàn)過的突發(fā)情況，現(xiàn)在的人工智能程序很容易陷入茫然不知所措的狀況。人工智能技術(shù)有待進一步發(fā)展，才能懂得如何處理這些新的情況。

3.責任問題：當我們把很多的金融業(yè)務(wù)托付給計算機和人工智能程序，并不意味著人類操作員在這個過程中就可以置身事外，不負責任。一旦出現(xiàn)了問題，金融機構(gòu)能否定位到事故的責任，例如是程序的開發(fā)人員的程序編寫問題或者是金融機構(gòu)的員工的操作不當，也是未來人工智能在金融中面臨的挑戰(zhàn)。

五、結(jié)束語

圍繞人工智能在金融中的應(yīng)用，本文討論了人工智能在金融中的應(yīng)用驅(qū)動力，包括技術(shù)、數(shù)據(jù)和場景；以智慧銀行和智慧保險為例，說明了人工智能技術(shù)在金融中的具體應(yīng)用；最后探討了人工智能在金融中面臨的挑戰(zhàn)，包括安全問題、決策盲區(qū)和責任問題。經(jīng)過討論，我認為人工智能在金融領(lǐng)域可以大展身手，但是也需要更好地解決那些我提出的問題，才能實現(xiàn)更好的發(fā)展。

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作者簡介：

李莊，重慶市第十一中學校。