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看人工智能如何促进金融服务业的发展

滚动 2019-04-12 09:55 来源:北国网 作者:
          -----Bruce Shi                            
机器学习如何实现预测分析
债务人风险模型
神经系统将获取以前债务人的数据集。输入变量可以是年龄、收入、流动债务等,并为债务人提供风险因素。每次我们向神经网络寻求答案时,我们也会保存一组中间计算结果,并在下次作为输入的一部分使用它们。这样,我们的模型将根据它最近看到的输入调整其预测。
 
 
如何用人工智能辨别欺诈行为
我们可以将有监督和无监督的人工智能模型集成到一个统一的策略中。利用大型数据开发模型。在欺诈检测中,一个模型将受益于通过吸收数百万或数十亿个由合法和欺诈交易组成的示例而获得的经验。通过自适应分析和自学习人工智来进行案例处理,提高对转移欺诈模式的敏感性,从而在欺诈和非欺诈之间实现更精确的分离。另一个模式是使用应用行为分析。 应用行为分析使用机器学习来理解和预测交易各个方面的细微行为。
 
 
 
金融决策的未来取决于人工智能
具体的应用表现在人工智能够依赖于提供数百万个数据点,来帮助完成从抵押贷款资格预审到信用额度升级的分秒决策。人工智能还能够提供个性化的建议、见解,告诉客户适当的时间要求加薪,或者他可以为下一辆车花多少钱。 比如美国银行与Salesforce合作开发了爱因斯坦(Einstein),这是一个人工智能平台,允许客户在移动设备、桌面和个人上访问服务。另一方面,摩根大通(JPMorgan Chase)的“硬币”(或“合同智能”)应用程序使用机器学习来完成商业贷款协议合同,这一举措可能会为律师和贷款官员减少多达36万小时的年度工作。
 
 
金融业人工智能的六大应用场景
 
场景一:支付:智能创新最前沿
以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术,正在极大地简化支付流程。其次,区块链技术极大减少支付流程中的人工处理环节。
 
场景二:个人信贷:全链条智能化
针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验,是金融业未来的努力方向。通过智能获客,在获取具有信贷需求的客户基础上,可以借助智能技术构建强有力的风控体系,准确评估客户信用风险。
 
 
场景三:企业信贷:新技术应用初显成效
 智能金融将起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用。大数据可以改善客户与金融机构之间信息不对称的情况,改变传统的信用评级方法。
 
场景四: 财富管理:智能匹配初具雏形
人工智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效,使财富管理逐渐走出高费率、高门槛,走向中低净值人群,实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。同时,人工智能技术能够识别包括人生阶段、消费能力、风险偏好等数据,从而立体刻画用户特征。
 
场景五:资产管理:穿透资产底层试水期
资管市场产品多样,结构复杂,资产方、资金方具有较多痛点。智能金融可穿透到资产,提供详尽实时的资产信息和资产评估。 另一方面,区块链技术可应用于资产证券化全流程, 可做到资产全景跟踪和交易全环节可追溯。
 
场景六:保险:行业变革的开启
智能技术在保险业的应用不断深化,逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域,真正开启保险业的全面变革。智能核保基于大规模数据训练,自动化评估,最终输出定损报告。物联网技术的应用和普及,也拓展了保险公司的数据广度和厚度,能精确识别客户风险,基于风险进行个性化定价和动态定价。
 
 
 
 
 
 
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