深度研究 :人工智能技术在金融领域的应用实践
2020-05-25 来源:壹诺数科
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人工智能技术最好的应用领域是互联网金融”。—李开复


深度研究 :人工智能技术在金融领域的应用实践


目前,在国内金融科技领域,最活跃的三大技术方向是大数据、区块链、人工智能。其中,人工智能是核心,它通过强大的机器学习能力可以对大量的数据进行处理,再运用知识图谱技术,寻找各数据之间关联性,更深入地挖掘数据的价值。


事实上,金融领域也是最早实行数据化的行业,为人工智能提供了充分的数据基础,而人工智能技术则在一次次分析数据的过程中迭代升级,完成技术革新,不断重塑行业的业务模式和流程,并衍生出更多新的产品和服务。下面壹诺就为大家重点介绍一下人工智能在金融领域的应用。


01 自然语言处理

自然语言处理(NLP)是用计算机来处理、理解以及运用人类语言。包括语法分析、语义分析、篇章理解等。例如,银行希望借以更全面的数据进行企业的信贷风险管理,从而提前感知企业的潜在风险。


以往常规的风险评估方法是根据企业公布的年报,并综合信贷员实地调查的结果进行判断,但以此形成的风险报告具有明显的漏洞,其中,公开信息不充分,判断风险手段单一是主因。


而采用NLP可以对不同信息间进行多维关系的挖掘,评估企业之间的关系,并通过知识图谱直观呈现企业之间的关联,提前设立风险预警信号,一旦企业关系网内的相关对象出现任意变动,便可根据关系权重,快速准确地评估对整个关系网的影响程度。


02 智能客服

智能客服是指能够与用户进行简单问题答复,通过人机交互解决用户关于产品或服务的问题,类似于聊天机器人。目前,自然语言处理技术成熟度在各类人工智能技术中成熟度较低,但在客服领域中能够发挥较高的价值,有效解决了人工客服存在培训成本高、服务效果难以统一以及流动性大的问题。


以大数据、云计算特别是人工智能技术为基础的智能客服,依靠机器学习、深度学习、以及金融知识图谱等方法,自动回答简单、重复的问题,并且在使用过程中,智能客服还会不断迭代学习,自我升级。


具体表现在问题的回答越多,使用时间越久,智能客服对用户语义和意图的理解就更加准确。最终,就算面对口语化、表述不够完整的提问,机器也能主动理解,准确回答。


03 OCR识别

OCR是光学字符识别,利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成计算机可以读取、人又可以理解的格式。


比如,银行卡OCR识别技术,使银行柜员在给客户办理业务过程中,只需用摄像头轻轻扫一扫,便可快速完成卡号信息的识别、输出。全程采用视频流模式,像扫描二维码一样,准确率和输入速度得到大大提高。


04 生物特征识别

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括计算机视觉、语音识别等多项技术,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,主要利用人体固有的生物特性,如指纹、面相、声纹、虹膜、掌纹,以及行为特征,如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到了广泛的应用。


未来,「壹诺数科」作为国内知名人工智能服务商,将继续探索人工智能在金融业务中的应用,以场景化、个性化为核心,围绕金融服务的各个环节,帮助合作伙伴建立智慧客户服务体系,在前台建立智能客服,在中台为金融交易、分析和客户提供决策支持,在后台加强风险防控,从而使金融服务变得更主动、更个性化,也更智能。


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