人工智能在金融领域(人工智能在金融领域的应用场景)

人工智能金融方向发展前途咋样

人工智能金融方向发展前途非常广阔

随着技术的不断发展和应用，人工智能在金融领域的应用越来越广泛，涉及到金融市场、风险管理、投资和理财、金融监管等方方面面。

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

想要高薪，人工智能专业考研和金融专业考研怎么选

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前人工智能领域和金融领域的岗位附加值都相对比较高，而且这些领域对于高端人才的需求量也相对比较大，读研选择这两个领域都是不错的选择。

目前人工智能领域与金融领域的结合点还是非常多的，所以对于既想在人工智能领域发展，又想在金融领域发展的人来说，完去可以在读研的时候，选择二者相结合的方向。当然，在选择专业的时候，要立足于自身的知识结构，这样更容易取得考研成功。

对于计算机、数学、统计学、物理等专业出身的人来说，考研时应该重点考虑人工智能方向，这不仅会增加考研成功的几率，同时也会有一个更好的学习体验。实际上，当前人工智能方向是考研的热点方向，考研竞争还是非常激烈的。目前不少大学的人工智能方向都有与金融领域相结合的细分研究方向，所以在读研时可以重点关注一下这些方向。

对于金融、经济、管理等专业出身的人来说，考研时应该重点考虑一下金融专业。当前一些财经类高校的大数据和人工智能方向也有比较强的学科实力，所以在读研时也可以重点考虑一下财经类大学。

我曾经多次作为研究生大数据大赛的评委，在评选的时候，接触过大量财经类大学的参赛选手，其中有不少选手有非常不错的表现，这说明财经类大学在大数据、人工智能等领域的重视程度还是比较高的。

最后，研究生教育是一个大的平台，这个平台会整合大量的教育资源，而人工智能和金融专业都具有较强的跨学科性，所以在选择读研的时候，不论选择人工智能方向还是金融方向都是不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能会代替金融学吗

人工智能是机器是工具，金融涉及面就比较广了。要发展任何行业必先发展金融，干什么事首先需要的就是钱，个人认为人工智能取代不了金融，除非智能机器能像算命先生一样能把人算死，当然这是不可能的。两者哪个有前途取决于决策人在哪个方面有兴趣或者天赋。

人工智能出现在金融领域，股票，期货等市场，是人工智能间的博弈还是人智能辅助人类

这个问题很有深度呀！

人工智能出现在金融领域，其实是用大数据和算法等科技来解决金融行业内的一些业务需求。

在金融的其中一个领域，股票，期货等市场，人工智能的确还处于初期应用的状态，人工智能，大数据等技术确实能被用来分析投资，比如在基金模型和市场运作中，大数据可以发挥一些特殊作用。

例如，在受市场情绪影响很大的A股，可以利用大数据分析来判断市场情况，及时调整投资方向，获得更多收益。

因此，现阶段我认为还是人工智能在辅助人类。

其实，人工智能辅助人类更多是体现在金融科技在金融机构的应用。比如，用大数据算法等技术来解决金融最重要的信任和风控问题，辅助银行进行风险控制，同时也为用户提供信用体系。

比如，我是一个信用很好也有贷款需求的人，但是我从没在银行开过信用卡或者贷过款，银行不了解我，这就可能在我需要贷款的时候得不到银行的服务，银行也无法获得我这样优质的客户。

这就是信息不对称导致的双方利益受损，而人工智能，大数据能够辅助人类提高金融服务质量，据我所知，目前百度金融在金融科技方面走的比较快，已经建立了金融领域的布局，并通过赋能金融机构来推进金融行业的整体发展。

以上，是我的一些理解，至于未来，随着人工智能的发展和铺开，不知道是否会变成人工智能之间的博弈。。。