㈠ 人工智能在金融科技领域有哪些应用呢

人工智能助推了金融科技的发展，自然在金融科技领域的应用比较多比如睿智合创（北京）科技有限公司（简称“睿智科技”），就是一家利用人工智能技术在金融科技领域实现服务与产品广泛应用的企业。睿智科技的业务以大数据评分为“一个中心”，以科技赋能和智能导流为“两个基本点”，三大核心板块围绕着解决银行等金融机构的风控和获客两大痛点展开，且已经与国内排名前列的大中型银行开展了紧密合作。

㈡ 人工智能在金融领域的广泛应用，会给监管带来哪些挑战

人工智能不仅有助于金融机构提高运营效率、降低风险损失、提升用户体验、拓宽销售渠道，还能够提升金融服务的普惠程度。然而，不成熟的人工智能也可能导致系统性风险，影响金融稳定。可见，对金融领域中的人工智能系统进行监管很有必要，但当前对人工智能的监管仍面临多项挑战。
首先，当人工智能提供的金融服务出现问题时，责任方难以确定。在人工智能系统的设计和应用过程中，会涉及多个参与主体，包括运用人工智能提供服务的金融机构、人工智能系统的训练人员和设计公司等。当用户由于人工智能提供的服务而遭受损失或者出现其他问题时，目前在法律上尚未对责任方作出规定，也未规定各责任方的责任分担机制。
其次，人工智能单独提供金融服务与现有法律法规相悖。以人工智能在投资顾问中的应用为例，美国金融业监管局（FINRA）指出，在没有人为参与的情况下，由人工智能提供的投资顾问服务不符合顾问受托标准。此外，根据美国相关的法律法规和美国证监会发布的《1940年投资顾问法》，投资顾问被视为受托人，有义务给投资者提供最适宜的建议。但是人工智能投资顾问无法对投资者账外资产进行详尽调查或向投资者咨询这方面信息，而投资者的账外资产直接影响其全面的财务状况，在这种情况下，人工智能投资顾问提供的个性化投资建议是否最适合投资者就有待商榷。2016年4月1日，马萨诸塞州证券部也发表政策声明：由于人工智能投资顾问存在缺陷，无法进行投资组合分析，这将导致其无法为客户争取到最大的利益，即无法履行信托义务，因此人工智能投资顾问不能作为受托人，无法在马萨诸塞州登记为投资顾问。
再次，目前对人工智能系统的信息披露并无统一标准，监管部门需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。此外，人工智能的决策过程是个“黑匣子”，如何让公众了解人工智能的决策过程将会是信息披露的难点。
最后，人工智能对监管人员提出了新要求。对于人工智能的监管，需要监管人员对人工智能的相关知识有所掌握，若是对人工智能的相关知识不甚了解，就难以理解人工智能系统的运作方式，更加难以判断其是否遵守监管要求。此外，监管部门需要对人工智能的系统算法进行测评，监管人员只有在熟悉人工智能相关知识的基础上，才能完成人工智能系统的测评过程，并判断测评方式是否合理。

㈢ 人工智能在金融投资领域有哪些应用

常见的就是这个了:股市行情预测

许多人都渴望能够预测股市在任何一天将会做什么 - 显而易见的原因。但是机器学习算法一直在变得越来越近。许多着名的交易公司使用专有系统来预测和执行交易高速和大量。其中很多依靠概率，但即使是交易概率相对较低，以足够高的速度或速度，也可以为公司带来巨额利润。当消费大量数据或者执行交易的速度时，人类不可能竞争得过机器。

常见的人工智能还可以看这里，人人都应该知道的十大人工智能和机器学习用例

㈣ 人工智能在金融领域，有哪些应用产品

  • “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

  • 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

㈤ 目前人工智能在金融领域面临哪些问题

人工智能是一个工具，一个技术，它要落地还是要跟业务紧密结合在一起。1、需要与业务紧密合作，才能把它落地。2、金融这个领域是非常求稳定、求安全的，对风险的要求非常高。3、人工智能很多技术是一个黑盒子，很难解释，但在金融行业，很多时候跟客户服务的时候，需要有很清晰的解释。4、金融行业和医疗行业的监管都非常严。平安科技作为人工智能发展的领先企业，在金融行业和医疗行业都有很好的探索和应用。

㈥ 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用，但首先我们要了解人工智能是什么？
网络上的解释是：人工智能，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题，形成一种算法机制。
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。

㈦ 人工智能在金融领域有何前景

据《中国人工智能行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，截至到2016年第二季度，全球人工智能公司突破1000家，跨越13个子门类。2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元。
对于上规模的互联网金融企业来说，防控风险、提升利润、降低成本才是关键，因而不少企业都对金融科技极为重视，科技金融如果能够接入更多的玩家，那么对于消费金融公司更容易掌控头部资源，进而开展相应的业务。

㈧ 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化（Capitalization）。

大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。

在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。