人工智能机器人金融服务，人工智能机器人金融服务方案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能机器人金融服务的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能机器人金融服务的解答，让我们一起看看吧。

人工智能在金融领域如何落地？

文/张立钧 编辑/姚顺意来源 | 普华永道《2018年中国金融科技调查报告》，财资一家（TreasuryChina）首发，转载注明来源

随着数据收集手段的丰富，市场对非结构化数据的转化需求与日俱增，海量非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”，是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用，体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。

大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点，如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域，生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟，从业机构可采用直接采购的方式，将技术植入业务场景。在客服机器人领域，人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化，如传统金融机构的智能客服机器人（如交通银行的“娇娇”）和金融科技公司的在线智能客服（如蚂蚁金服的AI客服）等（如图）。

▲图 人工智能技术的分支在金融服务领域的应用价值

人工智能的应用价值已被广泛认可，但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺，尤其在数据与团队方面面临巨大挑战，发展现状不容乐观。

在数据方面，数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展，缺少统一规划统筹的后果。目前，从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合，为今后数据全面应用夯实基础。

在团队方面，从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头，在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构，导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展，人工智能的门槛将越来越低，团队的压力将有所降低。

在技术方面，传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面，市场上有发展比较成熟的供应商，可提供完整的解决方案与定制开发，因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务，在短期内获得较大的技术提升。

仅仅从技术上来讲，人工智能在金融领域的落地还是相当容易的。为什么这么说呢？众所周知，人工智能技术主要看的还是其中深度学习算法。

在对深度学习算法进行训练的时候，我们需要的是海量的数据，在将深度学习算法付诸于实践的时候，它所处理的依旧是海量的数据。而在金融领域，我们最不缺的、日常所需要处理的也都是各种数据。所以说，人工智能与金融领域还是很“般配”的。

目前，金融领域已经出现了多个人工智能应用：

智能投顾：通过对海量数据的处理，人工智能能够对接下来的走势做出一定的预判，从而帮助客户合理的在股票、基金等上面分配资金，已达到收益最大化；

反欺诈：基于对欺诈案例和信用评估等数据的训练，创建一个深度学习算法模型，从而对之后的所提交的贷款申请等等进行欺诈风险的评估；

智能客服：利用语音识别、自然语言处理等人工智能技术，系统可以自行准确的回答成千上万的客户所咨询的问题，从而减轻人工客服的压力；

人工智能如何助力银行更“智慧”？

人工智能运用于银行主要做1.虚假交易的甄别，通过用户知行为根据AI预判是否属于违规操作。2. 消费信用授信， 根据用户过往账户情况，消费情况给予用户授信。

目前主要场景就是上面两大类。其他还包括推荐营销等辅助手段

为更直白地辅助理解人工智能在银行领域的应用和带来的影响，就以在交通银行办理业务为例来讲解。

当你想了解该银行业务时，可以试着和交通银行智能机器人“娇娇”交流，在一问一答间你就可以轻松完成对业务的详细了解；还可以使用交通银行“沃德理财顾问”，获取智能理财咨询服务等，这样就可以免受漫长的排队叫号所带来的煎熬了。还有接触较多的智能客服，可以同时处理万人规模的客服申请，减少客户等待时间，可以创造更好的客户体验。这些只是人工智能+金融创新融合所带来的服务质量提升的一角。

近年来，银行业在身份识别、风控管理、流程优化等领域逐渐引入AI技术，“智慧化”进程得以大幅推进。同时，银行业在积极探索人工智能与银行业务的应用触点，在计算视觉、目标检测、语言对话和语音识别等领域开展了数量众多的研究项目。

但面对开发项目多、精度与安全性要求高，计算资源消耗的快速增长，资源挤占、训练排队的现象时有发生。此时浪潮AIStation这一面向人工智能企业训练与推理场景开发的高效人工智能资源平台应需出现，目前已助力交通银行太平洋信用卡中心百人规模人工智能开发团队的整个计算集群利用率提高30%以上，帮助运维人员工作效率提高50%，辅助为客户带来更流畅、便捷、智能的金融服务。

人工智能可能在不久的将来会重塑银行业务的运营方式，浪潮AIStation正通过简化人工智能的研发与生产，来加速人工智能+金融的融合创新，推动银行业智慧化的普及。

人工智能对银行来说有很大的用处，比如说信用卡，贷款的审批，人工智能可以很迅速的查询这个人的征信以及还款能力，还有可以帮助用户更好的理财，可以这么说未来的银行间竞争就是看谁家的人工智能更聪明。

很荣幸能回答这个问题。

人工智能如何能够帮助银行更加“智慧”？就农业银行来说，我说两个具体的方面，大家就明白啦。

第一个：人脸识别。

貌似是科幻大片里的人脸识别技术，这两年已经普遍应用于银行业务中。具体的来说，大堂里的超级柜台、自助存取款机以及柜面业务中都使用到了这种技术。

好处一，降低身份冒用风险。因为在办理业务时，身份识别是业务办理的前提，是区分是否代理，是否冒用他人办理等情况的重要手段，但是仅仅人工费肉眼识别不能杜绝冒用身份办理业务的情况，但是有了人脸识别后，大大提高了身份识别的效率，也降低了身份识别风险。特别是当有人来办理业务时，看到有身份识别系统时，很能起到一定的威慑作用。

好处二，提高办事效率。现在部分的农行自助存款机机上安装了人脸识别系统。如果你外出忘记携带卡片，又没有手机银行，无法预约无卡取款，那么只要你携带了身份证，就可以通过人脸识别系统在自助设备上取现金啦。

第二个：智能理财。

银行都有自己的客户储备，系统会为客户经理提示该客户的资产配置建议，或者为每一个在柜面办理业务的客户提出其产品需求，如该客户可以办理信用卡啦之类的，以便在能够满足客户需求的同时实现银行产品的销售。

案例一，银行手机银行中的智能定投。基金定投大家应该都不陌生，就是约定固定期限，一般为每个月，使用固定金额购买该支基金产品。长期来看，基金定投是一种很值得上班族，或者专业性不强的客户选择的理财方式，也叫做懒人理财。但是如果遇到基金波动较大时，智能定投就能够充分发挥作用啦，简单的说，智能定投能够实现在你的风险偏高前提下，上涨少投，下跌多投，尽量减少风险的同时又摊薄成本。

案例二，提高银行营销成功率。银行的大数据能够告诉客户经理大客户的需求偏高，自动为客户经理按照关键词分类，或者按照投资偏好分类，为银行方营销产品提供便利，也能够快速满足客户需求，从而达到双赢。

到此，以上就是小编对于人工智能机器人金融服务的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能机器人金融服务的2点解答对大家有用。