1. 金融壹賬通的金融科技服務都有哪些
金融科技這個詞其實包含的還挺多內容的，以題主的金融壹賬通為例，這個公司有人工智慧、大數據、區塊鏈、雲平台等各種先進金融科技能力，也開發出了很多適用於銷售、產品服務、風險控制以及運營等眾多場景下的金融科技產品，可廣泛應用於銀行、保險、投資及其他金融領域，幫助中小金融機構解決發展中遇到的痛點。舉幾個例子：
1、智能認證
金融壹賬通上個月剛發布的智能保險雲服務里有個智能認證技術，就是利用人臉識別、聲紋識別等技術為客戶建立起獨有的生物檔案，從而可完成對人、相關行為及屬性的快速核實，可以運用於所有實人認證的場景。這個技術大大簡化保險行業在現有模式下復雜低效的客戶身份認證流程，實現了方便快捷的「實人、實證、保單」三合一的「實人認證」。
2、智能閃賠
上面說的智能保險雲服務里還有個智能閃賠技術，利用的是圖片定損、自動定價、智能風控技術高效准確完成對車輛的查勘定損。這個技術可使車險理賠時效由行業平均的兩三天縮短至兩個小時，並顯著減少由人工操作帶來的管理風險，是目前國內車險市場上唯一投入真實運用的人工智慧定損與風控產品，平安擁有其100%自主知識產權。平安車險快速理賠應該用的就是這個。
3、智能投顧（智能財富管家）
另外，金融壹賬通還有個智能投顧產品叫智能財富管家，是基於百萬級已有風險偏好的客戶數據，使用機器學習方法建立獨創的風險偏好識別模型，改變了傳統模式中繁雜的風險問卷流程，將大數據技術與問卷結合，精準化風險偏好識別能力，並能夠根據用戶數據變化定期調整評分結果，旨在結合長期積累的市場經驗，根據用戶的財務狀況、風險偏好、財務目標等，運用智能演算法及投資組合優化等理論模型，為用戶量身定製財務投資模型。
其他的智能支付、智能貸款、壹賬鏈、直銷銀行雲服務平台、金融機構一賬通，可以去金融壹賬通官網找找看。
2. 除了AI技術，金融壹賬通的智能貸款還有什麼技術
很多技術。首先金融壹賬通發布的這個Gamma智能貸款服務本身就涵蓋7大核心產品，除了覆蓋貸款全部業務流程的明星終端產品——Gamma智能貸款一體機之外，還包括智能渠道管理系統、智能進件配置平台、反欺詐平台、智能微表情面審輔助系統、定製評分卡和智能風控引擎。
其中，Gamma智能貸款一體機採用了微表情識別、生物識別、智能雙錄、大數據風控、電子簽章、區塊鏈等多種創新科技，全面提升了貸款領域中的風控、時效與成本難題；智能渠道管理系統通過多渠道統一通訊技術，實現客戶與客戶經理在電話、微信、APP、視頻等多渠道的無縫連接；智能進件配置平台可同時管理多套貸款流程，同時，大數據交叉校驗和多種生物識別技術的運用，確保申請流程得以簡化60%以上。
反欺詐平台整合了億級欺詐風險資料庫，通過高效決策引擎實時防控欺詐風險；智能微表情面審輔助系統在面審環節引入微表情識別技術，通過遠程視頻實時抓取客戶微小的表情變化，智能判斷並提示欺詐風險；定製評分卡結合平安大數據優勢和金融機構自有數據優勢，以海量金融信貸場景應用為基礎，實現了領先的機器學習、神經網路技術與傳統建模方法相結合；智能風控引擎實現了100多家主流第三方數據源的接入，產品配置靈活，最快1天上線，已成功應用於多個信貸場景。
怎麼說吧，現在的科技產品，尤其是與錢打交道的金融科技產品，基本上都會用到現下最先進的技術。
3. 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用
大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。
大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。
數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。
無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。
在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。
4. 智能金融的內容是什麼
1、什麼是智能金融？
智能金融尚無統一定義。《報告》提出，智能金融是指人工智慧技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。
2、智能金融和金融科技有什麼區別？
《報告》提出，智能金融與數字化轉型、金融科技既有密切聯系又有重要區別。
智能金融的發展基礎是金融機構數字化轉型，數字化轉型為智能金融的發展提供了基礎設施的保障。
智能金融是金融科技發展的高級形態，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著未來發展趨勢，已成為金融業的核心競爭力。
相比互聯網金融、金融科技，智能金融更具革命性的優勢在於對金融生產效率的根本顛覆。智能金融替代甚至超越人類行為和智力，更精準高效地滿足各類金融需求，推動我國金融行業變革與跨越式發展。
3、為什麼要專門研究智能金融？
把智能金融從金融科技中單列出來編制專門的發展報告，主要是基於以下考慮：
一方面，發展人工智慧技術已成為我國的一項重要戰略，當前各國在新一代人工智慧技術已展開激烈競爭。而金融與人工智慧具有天然的耦合性，是人工智慧技術應用最重要的領域之一，發展智能金融有利於我國搶抓人工智慧發展機遇，佔領技術制高點，特別是金融業的特殊性，勢必對人工智慧技術提出新的要求和挑戰，可以推動我國人工智慧技術的突破與升級，提高技術轉化效率。
另一方面，人工智慧技術為未來金融業發展提供無限可能，是對現有金融科技應用的進化與升級，對金融業發展將會產生顛覆性變革。專門研究智能金融有利於跟蹤世界人工智慧技術與金融業融合的應用開發，有利於加強金融行業的適應性、競爭力和普惠性，極大地提高金融機構識別和防控風險的能力和效率，推動我國金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟和人民生活的能力，守住不發生系統性風險的底線，加快建設我國現代化金融體系，增強金融國際競爭力，助力由金融大國到金融強國的轉變。
4、智能金融現在有哪些應用場景？
《報告》提到，目前智能金融的應用主要包括前中後台三大方面。
第一，智能身份識別已廣泛用於個人身份驗證。以指紋識別和人臉識別為代表的主流智能身份識別技術已進入大規模應用階段，在遠程核驗、人臉支付、智慧網點和運營安全方面應用廣泛。
第二，智能營銷降低營銷成本、改善服務效能。智能營銷正在經歷從人機分工向人機協同方式的轉變，未來的智能營銷將變成跨領域、融合的人機合作工作方式，進一步改善金融服務的效能。
第三，智能客服能節省客服資源和提升服務效率。智能客服不僅提供自動化問題應答，而且對接前端各個渠道，提供統一的智能化客服能力，並持續改進和沉澱，提供全天候精準的服務，提升服務效率。
第四，智能投顧已有試點，全面推廣有待繼續探索。智能投顧在國內外已有諸多應用案例，但我國因為缺乏明確的業務模式、服務定位仍不明確，全面推廣仍有待繼續探索發展。
第五，智能投資初具盈利能力，發展潛力巨大。一些公司運用人工智慧技術不斷優化演算法、增強算力、實現更加精準的投資預測，提高收益、降低尾部風險。通過組合優化，在實盤中取得了顯著的超額收益，未來智能投資的發展潛力巨大。
第六，智能信用評估提升小微信貸服務能力。智能信用評估具有線上實時運行、系統自動判斷、審核周期短的優勢，為小微信貸提供了更高效的服務模式。在一些互聯網銀行中應用廣泛。
第七，智能風控實現金融機構風控業務轉型。智能風控為金融行業提供了一種基於線上業務的新型風控模式，但目前只有少部分有能力的金融機構運用，有待繼續試點和推廣。
第八，智能運營管理提升運營效率，降低運營成本。智能運營管理將業務運營逐漸從分散走向集中、從自動化走向智能化。從而提升業務運營效率，減少業務辦理差錯，降低管理成本。智能運營成為各家金融機構開展智能金融的優先考慮和使用的場景。
第九，智能平台賦能金融機構提升服務、改造流程、轉型升級。智能平台建設是金融機構智能化轉型的核心，持續為上層應用提供豐富、多維度的智能服務，構建完整的服務生態圈。
綜上所述，智能金融目前整體仍處於「淺應用」的初級發展階段，主要是對流程性、重復性的任務實施智能化改造。
《報告》認為，人工智慧技術應用正處在從金融業務外圍向核心滲透的過渡階段，發展潛力巨大。
5、在智能金融應用場景中，「演算法黑箱」問題可能會更加突出？如何避免？
肖鋼認為，人工智慧有一個問題是演算法的可解釋性比較差，要解決這個問題可以從幾個方面來著手：
第一，要讓演算法可解釋。現在人工智慧科學家正在攻克模型演算法的黑箱問題，期待著不久的將來在技術上有所攻破。
第二，可以採取分層管理。例如，根據是否對金融消費者產生傷害的程度進行分類管理，有的可以不解釋，有的只是解釋模型怎樣運行的，有的要解釋結果及其原因，有的需要進一步解釋模型背後的邏輯和運作原理。當然，如果最後還是無法解釋，投資者和消費者也不相信，監管部門就不準在金融領域使用。
因此，如果人工智慧運用到金融行業，未必需要解釋所有的模型，可以對模型進行分層管理，提出明確要求。
第三，分清楚責任。無論是否使用人工智慧，金融機構銷售金融產品和服務的賣者盡責義務沒有減弱。機構需要了解自己的客戶，把恰當的產品賣給恰當的人。責任不會因為是否採用了人工智慧技術而有所改變。
6、個人隱私和數據保護問題已經成為社會普遍關切。智能金融時代，如何構建起相關法律法規體系？
《報告》中提到，個人數據的問題目前缺乏法律規定，確實需要立法。肖鋼認為，數據很重要，尤其在人工智慧時代，其重要性日益凸顯，這與原來的工業革命時期不同。工業革命建立在物理資本上，而人工智慧則是建立在信息資本和數據資本上。因此，誰控制了數據，誰就壟斷了權力。
肖鋼認為，個人隱私和數據保護領域有很多問題待明確，例如哪些數據能搜集、數據的權屬是誰的、如何建立個人信息權的體系等，這些都是新的課題。
保護個人數據隱私，肖鋼從以下方面提出建議：
第一，需要補短板，抓緊制定相關法律法規，並逐步加以完善。
第二，要防止數據壟斷。鑒於大型科技公司的技術優勢與數據獲取能力，存在贏者通吃的效應，要求大公司開放數據，讓中小科技公司也要利用其數據開發業務，維護公平競爭環境。
第三，要進行綜合治理。數據隱私保護不僅是金融監管的事情，還涉及到政府部門、IT公司、金融機構、實體企業和個人，是全社會的事情，所以要形成各方參與，協同治理的體系。
第四，需要發展新技術，以解決技術帶來的問題。「聯邦學習」的技術就是一個方法，既保護了數據安全，同時又可以共享數據建模。
5. 人工智慧在金融投資領域有哪些應用
常見的就是這個了:股市行情預測
許多人都渴望能夠預測股市在任何一天將會做回什麼 - 顯而易見的原因。但是機答器學習演算法一直在變得越來越近。許多著名的交易公司使用專有系統來預測和執行交易高速和大量。其中很多依靠概率，但即使是交易概率相對較低，以足夠高的速度或速度，也可以為公司帶來巨額利潤。當消費大量數據或者執行交易的速度時，人類不可能競爭得過機器。
常見的人工智慧還可以看這里，人人都應該知道的十大人工智慧和機器學慣用例
6. 人工智慧在金融科技領域有哪些應用
應用場景一：徵信與風控 近幾年，國內P2P和現金貸的大量涌現，說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去，針對該類小貸用戶，一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今，基於大數據和人工智慧技術，可以實現智能徵信和審批，極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據，如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特徵建立模型，對用戶進行多維度畫像；最後，根據模型評分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，對於市場上中小微企業融資難的問題，也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信，在風控中，貸前要識別貸款人信息的真實性，還要識別其還款意願和還款能力，貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常，貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力，直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二：反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類，人工智慧在此領域往往表現得更加優異，不僅能縮短識別時間，還能降低識別錯誤率。如今，越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中，比如指紋付款、掃臉取款等。 此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三：智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。 與傳統方式有所區別，智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議，加快釋放投資理財的「長尾」市場，具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說，智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化，服務更廣泛的普通老百姓。 當前，智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月，招商銀行摩羯智投正式上線，這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹，摩羯智投運用機器學習演算法，融入招行多年的業務經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後，摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求，構建基金組合，由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務，使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四：營銷與客服 在金融平台上，如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。 另外，在客服中，用戶咨詢的問題大都是重復性的，而且往往限定在幾個特定的領域內，這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求，解釋和推薦產品，還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在非常確定答案的時候可以直接回答，在不確定時把可能的答案提供給人工客服，由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗，同時也降低了人力成本。應用場景五：投資決策 在投資機構和投行部門中，日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等，往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時，機器擁有天然的優勢，通過自然語言處理技術可以理解文本信息，尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。一個著名例子是，美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前購入看漲期權或看跌期權，三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例，但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外，機器還可以根據收集到的資料，自動生成大量格式固定的文檔，比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等，從而提高效率，減少枯燥的重復性工作。
7. 人工智慧在金融領域有哪些應用場景和作用
人工智慧在金融領域是可以發揮多樣性作用，但首先我們要了解人工智慧是什麼？
網路上的解釋是：人工智慧，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。
也就是說利用人本身的智能與分析問題、解決問題，形成一種演算法機制。
在金融中，獲客、風控、身份識別、客服等金融行業中的內容都可以利用人工智慧進行改變，以較容易理解的客服為例，傳統的金融客服都是人工的，而通過人工智慧技術和自然語言處理，可以將客戶問題進行分析，通過演算法給出准確的回復，這就大大節省了金融服務的成本，在這一方面，傳統金融機構並不都具備這樣的技術實力，但是許多大型互聯網公司都結合自身技術優勢對此進行了技術研發，並將研發成果輸出給金融機構，形成了良性循環。
8. 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢
人工智慧助抄推了金融科技的發展襲，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。
9. 人工智慧在金融領域，有哪些應用產品
「人工智來能」一詞最初是自在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
10. 在智能風控方面，哪家金融服務公司牛逼些
同盾科技
底層技術能力很強，而且服務態度也不錯