场景消费金融产品说明了，场景类消费金融

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于场景消费金融产品说明了的问题，于是小编就整理了1个相关介绍场景消费金融产品说明了的解答，让我们一起看看吧。

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？

财务与金融领域。

摩根大通开发的金融合同解析软件COIN，只需几秒就能完成原先律师和贷款人员每年需要36万小时才能完成的工作。2017年3月贝莱德（Black Rock）宣布裁掉40多个主动型基金部门的岗位，其中包括7名投资组合经理，转而用计算机与数学模型进行投资的量化投资策略代替。2017年5月德勤财务机器人横空出世，开始取代财务人员的大部分工作。2017年8月美国银行（Bank of America）与Fintech创业公司High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。该应用程序专为大型、复杂的公司管理大笔支付业务。资产管理领域的人工智能应用，包括BlackRock开发的Aladdin平台（使用自然语言处理、阅读文件）、Kensho平台（使用庞大的数据库，运用机器学习算法与自然语言处理技术，从众多庞杂数据中提取逻辑关系做出预测，并能以自然语言的方式输出）、Alpaca（模式识别等技术，用于量化投资）等。

美国咨询公司Opimas的数据显示，预计到2025年为止，AI的运用将使得对资本市场，包括证券服务、交易和结算、资产管理、私人银行和财富管理等业务在内的员工减少23万人。

京东金融依托京东集团积累的客户及场景资源、交易及信用数据，积累了大量数据。在多维、海量、动态的数据基础上，京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新，并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中去。与此同时，京东金融还将数据＋人工智能能力进行对外输出。如京东金融的反欺诈解决方案——安全魔方。安全魔方拥有千万级每分钟的风控指标运算能力，还具备毫秒级的风险预警及响应时效，可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。

人工智能在金融领域中的应用，相较于大数据而言的核心突破在于深度学习、智能分析和最终的智能决策。大数据、云计算、智能硬件以及后续的区块链技术等都是支撑人工智能上层技术的基础。目前，人工智能技术可以运用在金融领域的技术主要包括深度学习、知识图谱和自然语言三种。

▲ 应用于金融领域的人工智能技术及其特征

人工智能作为计算机科学的一个分支，试图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，主要应用场景包括信息收集与识别、信息综合分析与预测、控制与决策等方面。当前，人工智能可以至少可运用到金融的七大领域，相信未来随着人工智能的不断发展，可以应用到金融领域的场景会迅速拓展：

第一，大数据营销。不同金融用户拥有不同的风险承担能力和意愿，对金融产品与服务的需求具有差异性，而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。

第二，智能投顾。又称机器人理财，即机器人根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并依据市场动态对资产配置调整提供建议。

第三，智能支付。金融用户需要验证身份的真实性，主要技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。通过人工智能，可以快速高效识别，并完成智能支付。

第四，自动交易。电脑代替人脑，根据价格波动规律，将交易策略变成电脑程序，即用“电脑判断+电脑操作”代替“主观判断+人工交易”。

第五，智能投研。投研需要收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，通过机器自主抓取相关信息，可以辅助决策，甚至自动生成投研报告。

第六，大数据风控。利用大数据人工智能技术，可以使用海量的多维度数据，塑造出高度精细化的风险控制模型。

第七，监管科技。全球每年都会产生大量的法律法规数据，大概3亿条，这么多的法律法规不可能存在某些人的脑子里。通过人工智能学习、积累金融法规，并结合金融机构的实际情况提供合规建议。机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常行为，对欺诈与洗钱行为进行警示。

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