『壹』 人工智能如何赋能金融行业发展
人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
『贰』 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。
『叁』 人工智能在金融领域，有哪些应用产品
“人工智来能”一词最初是自在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。
『肆』 人工智能会给金融业带来哪些影响
人工智能会给金融业带来什么样的影响？
人工智能绝不仅是一项技术。未来注意力将开始向金融算法的正确性转移，而不是程序。人工智能能够改变金融什么呢？调查现有的金融机构会发现，它们认为对信用评估影响74%，风险管理70%，市场竞争力64%，人力资源结构40%，市场稳定性39%，市场监管20%。
现在国外有众多领域在应用人工智能，包括复杂的金融交易和财务研究等，这是因为初级的人工智能在金融方面所具备的能力是用了我们人类的算法。
实际上，人工智能并不是由技术决定，而是由人们对它的使用方式决定。金融行业如何使用人工智能，将决定能够产生多少正面影响和负面影响。始终认为P2P的网站没有任何问题，P2P的技术没有任何问题，是谁在用P2P才是问题，所以人工智能也面临着这一问题。
在此背景下，出现了一类公司。2016年初，一群世界领军企业家宣布用10亿美元设立一个公司，这个公司目标不是想盈利，而是保护人们免受人工智能的危害，这说明虽然人工智能距离我们比较遥远，但是与人工智能作战的团队已经来了。未来会不会存在这样的逻辑，当技术已经跳跃到人工智能层面的时候，每做一项科技创新都要准备一支与它作战的部队？
人工智能在金融业发展的速度，取决于金融业领导者的决定。如果他对此态度积极，这一速度会更快一些；如果他对此态度谨慎，这一速度就会慢一些，但是无论如何人工智能的发展也会大步朝前。最后人工智能究竟是灾难还是机遇？我们不得而知。对人工智能的未来，现在给予任何答案，都是肤浅的表现，但一切是不可能停下来。人类的好奇心和无法解决现实问题的困境，会使其走向更不可预知的未来。
『伍』 人工智能在金融领域有何前景
据《中国人工来智能行自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。
『陆』 人工智能在金融科技领域有哪些应用
应用场景一：征信与风控 近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现，说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去，针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后，从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；最后，根据模型评分，对用户的个人信用进行评估。同样，对于市场上中小微企业融资难的问题，也可以通过大数据征信得以解决。 相对于征信，在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性，还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常，贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中，利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着一个平台能否持续健康地运营。应用场景二：反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中，比如指纹付款、扫脸取款等。 此外，人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。应用场景三：智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。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。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。
『柒』 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、需要与版业务权紧密合作，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。
『捌』 大家谈谈人工智能和金融行业那个有前途，有人说人工智能会取代金融，这是真的吗懂行的人说说
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专展金融，干什么事首先需属要的就是钱，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。