人工智能能在金融行业生存吗

金融行业有许多领域，现在在很多金融风控领域就用了大数据，可以基于数据，相对应的就是基于经验。

在博弈领域，就是金融的二级市场领域，小易相对熟悉，小易以为，人工智能想要战胜人，一个是数据，一个是逻辑，就是大脑的算法。假定这人工智能是基于技术分析，就是价量时，那么接下来就是算法了，人的大脑有聪明或笨，人工智能也是一样的，肯定有聪明也有笨的！

金融是人工智能落地最快的领域吗

创新工场认为智慧金融，是目前AI最被看好的领域。

这几年人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度学习算法的成功应用和大数据所打下的坚实的基础。判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求之外，主要还看这个行业内的数据积累、数据流传、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。

放眼各个垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，并极度重视数据自身的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的平台化。以银行为例，国内大中型银行早在20世纪90年代，就开始规划、设计、建造和部署银行内部的大数据处理流程，经过20多年的建设，几乎所有主要银行都可以毫不费力地为即将到来的智能应用提供坚实的数据基础。

从需求层面来看，金融行业有着各垂直领域里最迫切的自动化和智能化的需求，而基于深度学习的人工智能正好可以满足这些需要。

在金融行业里，最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：

1，量化交易与智能投顾：一方面人工智能技术可以对金融行业里的各项投资业务，包括股权投资、债券投资、外汇投资、贵金属投资等，利用量化算法进行建模，并直接利用自动化的算法参与实际交易，获取最高回报。另一方面，人工智能的算法也为银行、保险公司、证券公司以及它们的客户提供投资策略方面的自动化建议，引导他们合理配置资产，最大限度规避金融市场风险，最大限度提高金融资本的收益率。

2，风险防控：银行、保险等金融机构对于业务开展中存在的信用风险、市场风险、运营风险等几个主要的风险类型历来高度重视。而相关风险防控体系需要依赖高纬度的大量数据进行深入的分析，在这方面，基于深度学习的现代人工智能算法与人类分析员或传统机器学习算法相比，有着先天的优势，可以对更为复杂的风险规律进行建模和计算。

3，安防与客户身份认证：银行各个办公地点可以利用新一代的人脸识别技术，对往来人员进行身份甄别，确认没有坏人进入敏感或者保密区域。

4，智能客服：银行、保险、证券等行业为确保客户服务质量，一般都会建立大规模的呼叫中心或客服中心，雇用大量的客服人员，利用电话、网站、聊天工具等，解答问题。随着支持语音识别、自然语言理解和知识检索的人工智能客服技术逐渐成熟，金融行业的客服中心会慢慢引入机器人客服专员，由人工智能算法代替工作人员，并最终建立全智能化的客服中心。

5，精准营销：人工智能可以为银行的潜在客户进行精准的画像，根据潜在客户曾经的购买行为、个人特征、社交习惯等，将潜在客户分为若干种类别，并为每一种类别的潜在客户匹配最合适他们的金融产品。

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人工智能在互联网金融领域有哪些应用

目前能够逐步实现的，或者说有雏形的人工智能在金融领域的应用，有这么几项，第一是智能投资顾问、第二个是金融预测与反欺诈、第三是融资授信、安全监控预警、智能客服以及服务型的机器人。

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。

人工智能为何在金融领域炙手可热

人工智能金融之所以火爆是有其道理的。正如李开复认为的：目前人工智能最好的应用场景之一是金融领域，因为“一，金融界的数据是相对隔离得非常清晰的，保险就是保险、银行就是银行，这些东西是非常能够用来计算的，是狭窄的领域；二，利用手中拥有的大数据量，可以获取更多的数据；三，金融是最无摩擦的领域，我们只要算在这个钱进钱出的过程当中，怎么样最大化我们的收入就好了。”这些原因使人工智能金融，成为目前可以快速落地的执行项目，而不是停留在概念之中。金融是经济运行的的基础。人工智能金融自然很火爆。人工智能金融的火爆也带火了人工智能金融域名,比如百度百信银行的aibank.com，还有同类域名：人工智能理财aifinancing.com和人工智能金融aifinance.cn这样的行业顶级域名。据说百度百信银行的域名aibank.com是上百万买到的。

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