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1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；

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1点解答对大家有用。