导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能是智能金融的什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能(AI)能为金融行业的发展提供什么样的帮助?
你好，AI在金融领域的优势，主要有以下几个：
1） 监管违规和欺诈检测：这是人工智能真正优于人类的一个领域。人工智能分析大量数据并挑选出可疑交易。手动分析此类交易会导致错误。如果没有 AI 欺诈检测系统，犯罪分子就会大肆洗钱或资助非法活动。
2）改进贷款和信用评估：使用信用评分来评估融资资格通常依赖于过时的信息、错误分类和错误。然而，现在网上有更多的信息可以更真实地描述被评估的个人或企业。
即使当事人（无论是个人还是企业）几乎没有文档，基于人工智能的系统也可以通过考虑更多变量来给出批准或拒绝建议。
3）降低运营成本和风险：人类工作中犯错误很常见，它们可能会产生严重的影响。即使有经验丰富的员工掌舵，错误的操作也可能使机构承担责任并造成无法弥补的声誉损失。AI是基于从数据中创建逻辑并使用技术来解决业务问题，从而降低了这种风险。
希望我的回答能帮到你！
人工智能应用在金融领域的关键技术
人工智能应用在金融领域的关键技术如下：
(一)充当智能顾问
智能顾问就是投资个人或者机构提供投资的偏好、收益目标以及承担的风险水平等要求，人工智能就能在此基础上，进行智能核算，对投资组合进行优化，提供最符合用户需求的投资参考。
对于投资机构而言，人工智能能够对金融数据进行整理分析，构建和调整交易的模型，逐步完善该投资模型；同时，人工智能还能对投资的风险技术发现，运用大数据综合剖析多方数据，了解其他竞争机构以及本机构的投资情况。
对于普通个人而言，人工智能会搜集有关投资者的风险偏好、经济基础等个人信息，进而进行科学与客观地分析，制定符合个人的投资理财方案。
(二)充当智能客服
在以银行为代表的金融机构中，智能客服不仅是一种服务手段，更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。
目前，消费者在借助APP、手机及网页等办理相关业务时，智能客服能够科学分析消费者的数据与需求，并给予消费者所需信息的及时答复，为消费者的业务咨询和办理提供方便。在特殊情况下，如果智能客服的服务不能令消费者满意，则系统会自动转入人工客服。
智能客服的应用不仅有效降低人工客服的工作压力，减少相关企业的运营成本，还提升消费者的服务体验。因此，就需要加强对智能客服技术的更新，加强语言的识别与处理技术，使其应用更加广阔。
(三)对风险进行管控
人工智能技术在风险管控中的应用主要体现在能够在收集和分析消费者个人相关信息的基础上，构建出风险预测模型，进而能够确定风险程度。以银行贷款业务为例，早期的银行贷款业务需要经过人工审核，耗时需要好几天，甚至更长时间。
但运用人工智能技术，在短短几秒时间就能够完成审批任务，知道审批结果。不仅能够有效避免银行在长时间审批过程中错失消费者，还具有短时间审批的优势，且风险管控模型更具有准确性和科学性。
此外，人工智能还能有效识别国际监管的可疑交易，通过扫描数据库中的数据，提取利益的主体，继而对交易行为特征以及交易的轨迹展开分析，对相关的违法犯罪行为进行打击。最后，人工智能技术还能预防威胁金融稳定发展的不良因素的干扰，识别异常的风险主体，进而实现稳定金融发展的目标。
人工智能在金融领域的应用有哪些
在金融中，获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变。
以较容易理解的客服为例，传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本。
在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。例如，百度就已经开始利用多年积累的自然语言处理技术，向传统金融机构赋能。利用人工智能，更好地理解用户意图，通过多轮会话的形式解决用户的提问，使用户体验大大提升。
智能金融的内容是什么
1、什么是智能金融？
智能金融尚无统一定义。《报告》提出，智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。
2、智能金融和金融科技有什么区别？
《报告》提出，智能金融与数字化转型、金融科技既有密切联系又有重要区别。
智能金融的发展基础是金融机构数字化转型，数字化转型为智能金融的发展提供了基础设施的保障。
智能金融是金融科技发展的高级形态，是在数字化基础上的升级与转型，代表着未来发展趋势，已成为金融业的核心竞争力。
相比互联网金融、金融科技，智能金融更具革命性的优势在于对金融生产效率的根本颠覆。智能金融替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。
3、为什么要专门研究智能金融？
把智能金融从金融科技中单列出来编制专门的发展报告，主要是基于以下考虑：
一方面，发展人工智能技术已成为我国的一项重要战略，当前各国在新一代人工智能技术已展开激烈竞争。而金融与人工智能具有天然的耦合性，是人工智能技术应用最重要的领域之一，发展智能金融有利于我国抢抓人工智能发展机遇，占领技术制高点，特别是金融业的特殊性，势必对人工智能技术提出新的要求和挑战，可以推动我国人工智能技术的突破与升级，提高技术转化效率。
另一方面，人工智能技术为未来金融业发展提供无限可能，是对现有金融科技应用的进化与升级，对金融业发展将会产生颠覆性变革。专门研究智能金融有利于跟踪世界人工智能技术与金融业融合的应用开发，有利于加强金融行业的适应性、竞争力和普惠性，极大地提高金融机构识别和防控风险的能力和效率，推动我国金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济和人民生活的能力，守住不发生系统性风险的底线，加快建设我国现代化金融体系，增强金融国际竞争力，助力由金融大国到金融强国的转变。
4、智能金融现在有哪些应用场景？
《报告》提到，目前智能金融的应用主要包括前中后台三大方面。
第一，智能身份识别已广泛用于个人身份验证。以指纹识别和人脸识别为代表的主流智能身份识别技术已进入大规模应用阶段，在远程核验、人脸支付、智慧网点和运营安全方面应用广泛。
第二，智能营销降低营销成本、改善服务效能。智能营销正在经历从人机分工向人机协同方式的转变，未来的智能营销将变成跨领域、融合的人机合作工作方式，进一步改善金融服务的效能。
第三，智能客服能节省客服资源和提升服务效率。智能客服不仅提供自动化问题应答，而且对接前端各个渠道，提供统一的智能化客服能力，并持续改进和沉淀，提供全天候精准的服务，提升服务效率。
第四，智能投顾已有试点，全面推广有待继续探索。智能投顾在国内外已有诸多应用案例，但我国因为缺乏明确的业务模式、服务定位仍不明确，全面推广仍有待继续探索发展。
第五，智能投资初具盈利能力，发展潜力巨大。一些公司运用人工智能技术不断优化算法、增强算力、实现更加精准的投资预测，提高收益、降低尾部风险。通过组合优化，在实盘中取得了显著的超额收益，未来智能投资的发展潜力巨大。
第六，智能信用评估提升小微信贷服务能力。智能信用评估具有线上实时运行、系统自动判断、审核周期短的优势，为小微信贷提供了更高效的服务模式。在一些互联网银行中应用广泛。
第七，智能风控实现金融机构风控业务转型。智能风控为金融行业提供了一种基于线上业务的新型风控模式，但目前只有少部分有能力的金融机构运用，有待继续试点和推广。
第八，智能运营管理提升运营效率，降低运营成本。智能运营管理将业务运营逐渐从分散走向集中、从自动化走向智能化。从而提升业务运营效率，减少业务办理差错，降低管理成本。智能运营成为各家金融机构开展智能金融的优先考虑和使用的场景。
第九，智能平台赋能金融机构提升服务、改造流程、转型升级。智能平台建设是金融机构智能化转型的核心，持续为上层应用提供丰富、多维度的智能服务，构建完整的服务生态圈。
综上所述，智能金融目前整体仍处于“浅应用”的初级发展阶段，主要是对流程性、重复性的任务实施智能化改造。
《报告》认为，人工智能技术应用正处在从金融业务外围向核心渗透的过渡阶段，发展潜力巨大。
5、在智能金融应用场景中，“算法黑箱”问题可能会更加突出？如何避免？
肖钢认为，人工智能有一个问题是算法的可解释性比较差，要解决这个问题可以从几个方面来着手：
第一，要让算法可解释。现在人工智能科学家正在攻克模型算法的黑箱问题，期待着不久的将来在技术上有所攻破。
第二，可以采取分层管理。例如，根据是否对金融消费者产生伤害的程度进行分类管理，有的可以不解释，有的只是解释模型怎样运行的，有的要解释结果及其原因，有的需要进一步解释模型背后的逻辑和运作原理。当然，如果最后还是无法解释，投资者和消费者也不相信，监管部门就不准在金融领域使用。
因此，如果人工智能运用到金融行业，未必需要解释所有的模型，可以对模型进行分层管理，提出明确要求。
第三，分清楚责任。无论是否使用人工智能，金融机构销售金融产品和服务的卖者尽责义务没有减弱。机构需要了解自己的客户，把恰当的产品卖给恰当的人。责任不会因为是否采用了人工智能技术而有所改变。
6、个人隐私和数据保护问题已经成为社会普遍关切。智能金融时代，如何构建起相关法律法规体系？
《报告》中提到，个人数据的问题目前缺乏法律规定，确实需要立法。肖钢认为，数据很重要，尤其在人工智能时代，其重要性日益凸显，这与原来的工业革命时期不同。工业革命建立在物理资本上，而人工智能则是建立在信息资本和数据资本上。因此，谁控制了数据，谁就垄断了权力。
肖钢认为，个人隐私和数据保护领域有很多问题待明确，例如哪些数据能搜集、数据的权属是谁的、如何建立个人信息权的体系等，这些都是新的课题。
保护个人数据隐私，肖钢从以下方面提出建议：
第一，需要补短板，抓紧制定相关法律法规，并逐步加以完善。
第二，要防止数据垄断。鉴于大型科技公司的技术优势与数据获取能力，存在赢者通吃的效应，要求大公司开放数据，让中小科技公司也要利用其数据开发业务，维护公平竞争环境。
第三，要进行综合治理。数据隐私保护不仅是金融监管的事情，还涉及到政府部门、IT公司、金融机构、实体企业和个人，是全社会的事情，所以要形成各方参与，协同治理的体系。
第四，需要发展新技术，以解决技术带来的问题。“联邦学习”的技术就是一个方法，既保护了数据安全，同时又可以共享数据建模。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能是智能金融的什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。