人工智能在金融领域的应用场景和现状分析
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摘要：随着人工智能的不断发展，人们也在不断思考如何将人工智能技术应用于金融领域，给金融的发展带来实质性的促进，目前已有很多新兴的互联网金融公司诞生，这些公司致力于将金融科技融入到实际产品中，给公司和客户带来收益。那么对于传统的金融公司而言，如何在这场技术变革中，利用好最新技术，将这些技术落实到实际的应用场景中，给业务带来提升和帮助，将会是一个重要的研究课题。本文从图像处理、语音识别、自然语言处理等多个人工智能技术点进行探讨，详细分析这些技术在金融领域可能的应用场景以及目前这些场景的发展状况。
关键词：金融科技 人工智能 应用场景 发展现状
人工智能自2016年起进入国家战略地位，目前各行各业都在不断探索人工智能的种种可能。金融作为现代经济的核心，对于国家的经济建设和社会发展进步有着重要意义，通过人工智能技术来提高金融活动的效率，将给企业和大众带来巨大的收益。因此，本文就人工智能在金融领域的应用场景以及应用现状等进行深入分析，给予目前市面上的金融公司一些参考和启示。
一、人工智能技术的基本概述
人工智能技术起源于上世纪40年代。最早可以追溯到1949年，当时的赫布基于神经心理提出了一种学习方法，该方法被称之为赫布学习理论。随后在1950年，阿兰·图灵创造了图灵测试机来判断计算机是否拥有了智能，该测试于2014年6月8日，被一台叫做尤金·古斯特曼的聊天机器人通过，被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。另外，1952年，IBM的科学家亚瑟·塞缪尔开发了一个跳棋程序，使机器像人类一样可以不断学习。
不过受限于计算性能，人工智能也经历过一段低潮期和停滞期，直到最近，得益于摩尔定律的生效，计算机性能相较于过去有了大幅提升，使得超大规模的参数计算成为可能。于是基于反向传播的神经网络算法又掀起了一股新热潮。当下已经发展比较成熟的人工智能技术包括图像处理、语音识别以及自然语言处理等三个领域。其中图像处理比较常见的是分类任务，语言识别和自然语言处理大部分是序列标注任务。并且这三个方向基本上都是有监督学习，即需要大量的有标签数据。
二、人工智能技术在金融领域的应用场景
本节将从人工智能的三个主要领域来对其在金融领域的应用场景进行分析。
（一）图像处理
首先，图像处理技术是可以对目标进行分类的，可以理解为计算机看到一张图片，并给出这张图片所描述事物的所属类别。该技术目前已经在车险索赔领域开始应用，主要的用途是涉事的车主使用手机上的相机对车的破损部位进行拍照，将图片上传给保险公司，随后保险公司即可使用图像处理技术对车的破损部位进行自动鉴定，并根据鉴定结果将对应的赔偿金额返给涉事车主，实现完全的线上操作。该创新之举给保险公司的小额索赔事件所需的人工成本和时间成本带来了巨大缩减。
另外，该技术还有一个主要的方向即OCR（Optical Character Recognition）光學字符识别，指的是通过光学扫描的技术手段将各种报刊、票据、发票及其他印刷品等图像信息里面所含的文本信息抽取出来。该技术可应用于银行票据录入、纸质版表格导入、文案录入和档案卷宗整理等各种文本信息抽取场景中。不过该技术也不能保证百分之百的准确率，因此，应用该技术时，需要辅以人工审查或公式校对等后续加强工作，以进一步提升该技术的可靠性和实用性。
（二）语音识别
随着传统银行业务的移动化、数字化，传统人工服务正在被自动化方式所代替，而语音识别技术则在其中起到了重要作用。目前，传统金融机构正在投入重金推动语音客服、语音智能投顾、语音识别认证等最新科技。
另外，在金融投资领域，智能投顾也是一个非常热门的概念，该技术的应用场景主要是给投资者提供实时在线的投资顾问服务。该技术的主要功能包括：获取用户画像、针对用户偏好进行投资组合配置、为用户提供自动化的资产配置建议、对客户资金进行托管、执行用户的特定交易命令。
（三）自然语言处理
自然语音处理就是利用计算机对人类特有的书面形式的自然语言信息进行各种类型处理和加工的技术。自然语言处理的研究领域包括机器翻译、自动文摘、信息检索、文档分类、问答系统、信息抽取、舆情分析、文本校对等多个方向。下面针对一些应用比较广泛的技术来进行分析。
首先是自动文摘，对于投资顾问来说，他们每天需要获取大量的财经新闻的信息，使用自动文摘可以对一篇文章进行精简化处理，方便他们进行快速阅读，在短时间内了解这篇文章的主要内容，提高工作效率。其次是信息检索，该技术主要是在搜索引擎方面应用广泛，在金融领域里面，也可构建基于公告文书、订单信息或用户资料的信息检索系统，方便金融从业人员快速获取信息。文档分类可以应用于新闻归类。问答系统的应用则更加广泛，该技术目前在保险领域和金融产品咨询领域广泛应用，可以为客户提供一些基本的信息查询和问题解答。
三、人工智能在金融领域的应用现状
目前国内外的金融科技公司对人工智能的探索已经有一段时间了，并且目前仍在进一步探索当中，而具体应用到什么程度、实际的应用效果以及未来的应用趋势都将值得研究。
（一）应用程度
人工智能有三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。目前的人工智能处于第二个阶段——感知智能，即能够对各种类型的输入数据，包括语音、文字和图像等进行感知和处理，而对于认知智能，计算机其实并不懂得这些输入背后所表达的含义，只有实现了认知智能，才能说计算机真正拥有了人类的智慧。所以，目前人工智能在金融领域的应用主要还是局限于一些感知任务，而对于一些更加复杂的任务，涉及到认知领域的，如维护客户关系、理解报表含义、评估政策影响等则需要人来进行理解、思考和推理。
综上所述，目前人工智能在金融领域的应用程度有限，主要是用来替代大量简单且重复性高的工作，在一些较复杂的任务里，如电子客服和智能投顾等，目前也只能处理一些简单常见的问题，遇到复杂问题时还需辅以人工来进行解决。
（二）应用效果
虽然上节提到人工智能在金融领域的应用程度有限，但是依然不妨碍人工智能为金融领域带来巨大的效率提升。如财经新闻解析方面，每天网络上都会涌出来自各大媒体的几十万篇最新报道，这些新闻可以通过自然语言处理技术进行分类、整理、信息抽取和摘要生成，帮助投研人员进行业务分析和判断。另外，传统的银行业以及保险业都需要雇佣大量的客服人员对前来办理业务的客户进行解答和帮助，而引入智能机器人则可以帮助企业节省大量的人工成本。
综上所述，目前人工智能在金融领域的应用效果虽然没有完全达到人们的预期，但是在很多场景下都确实能够为金融机构带来效率上的提升，并且有的已经投入运用中。
（三）应用趋势
目前金融领域有这几个方面值得探索：①服务方面，或者对接客户，如何利用人工智能实现真正的智能客服和财务机器人，将会是金融领域未来重点关注的问题之一;②投资方面，如何利用人工智能实现对未来经济走势的准确预测以及通过人工智能对资金分配和资产配置进行评估和推荐等，都将成为未来探索的重点;③风控方面，金融常与风险打交道，控制风险等于控制成本，目前应用比较成熟的是欺诈检测，未来可以通过人工智能或机器学习等对金融企业的风险进行更深入的量化和建模，为金融企业进行风险防范提供帮助。
四、总结
本文就人工智能在金融领域的应用场景以及应用现状进行了分析和讨论，主要从人工智能的三个主要技术点：图像处理、语音识别以及自然语言处理来进行研究，可以看到，目前这三个方面在金融领域都有所应用，虽然应用的场景有限，但是很多都已经开始投入生产当中。可以预计，未来随着人工智能技术的进一步发展和成熟，金融领域也将出现更多的革新和进步。
参考文献：
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[3]沈书坦.人工智能在金融领域的应用前景[J].现代营销，2019，（1）：41.
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