❶ 目前人工智能在金融行业属于什么水平
人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服 务主动性、智慧性，有效内提升了金融服务效率，容而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。国内的跟进速度也比较快，阿尔法象这几年也一直致力于搭建自己的AI风控引擎系统，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。
❷ 金融科技的前景怎么样
近年来，中国金融科技发展迅速，甚至在一些技术领域比如支付处置能力等方面处于全球领先地位，不过，我国金融科技行业发展仍不平衡，比如第三方支付相对发达，而网络贷款比较混乱、股权众筹基本没有做起来。同时，互联网金融的过快发展和创新带来了诸多风险问题。
据前瞻产业研究院《中国科技金融服务深度调研与投资分析报告》显示，2017年第二季度，全球在金融科技领域的投资超过84亿美元，超过第一季度36亿美元的两倍。其中，支付服务占整个金融科技的17.6%，储蓄和投资占16.7%，保险服务占7.7%，在线借贷则占5.6%。
与此同时，随着互联网、区块链等技术的发展，越来越多的新名词不断涌现。打着金融科技旗号行骗的例子并不罕见。因此，对于金融科技的风险，我们也要有所判断。
❸ 智能金融的发展前景如何
未来，智能金融领域发展必将会呈现爆发式增长。CBinsights估算，快速上升至2016年的16亿美元左右
❹ 在智能风控方面，哪家金融服务公司牛逼些
同盾科技
底层技术能力很强，而且服务态度也不错
❺ 有适合金融行业使用的专业智能系统吗
算法与编程计算机系统 。 人工智能大学前学术准备 须具有良好的逻辑推理能力和缜密的思维，有较好的
❻ 智能金融的内容是什么
1、什么是智能金融？
智能金融尚无统一定义。《报告》提出，智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。
2、智能金融和金融科技有什么区别？
《报告》提出，智能金融与数字化转型、金融科技既有密切联系又有重要区别。
智能金融的发展基础是金融机构数字化转型，数字化转型为智能金融的发展提供了基础设施的保障。
智能金融是金融科技发展的高级形态，是在数字化基础上的升级与转型，代表着未来发展趋势，已成为金融业的核心竞争力。
相比互联网金融、金融科技，智能金融更具革命性的优势在于对金融生产效率的根本颠覆。智能金融替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。
3、为什么要专门研究智能金融？
把智能金融从金融科技中单列出来编制专门的发展报告，主要是基于以下考虑：
一方面，发展人工智能技术已成为我国的一项重要战略，当前各国在新一代人工智能技术已展开激烈竞争。而金融与人工智能具有天然的耦合性，是人工智能技术应用最重要的领域之一，发展智能金融有利于我国抢抓人工智能发展机遇，占领技术制高点，特别是金融业的特殊性，势必对人工智能技术提出新的要求和挑战，可以推动我国人工智能技术的突破与升级，提高技术转化效率。
另一方面，人工智能技术为未来金融业发展提供无限可能，是对现有金融科技应用的进化与升级，对金融业发展将会产生颠覆性变革。专门研究智能金融有利于跟踪世界人工智能技术与金融业融合的应用开发，有利于加强金融行业的适应性、竞争力和普惠性，极大地提高金融机构识别和防控风险的能力和效率，推动我国金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济和人民生活的能力，守住不发生系统性风险的底线，加快建设我国现代化金融体系，增强金融国际竞争力，助力由金融大国到金融强国的转变。
4、智能金融现在有哪些应用场景？
《报告》提到，目前智能金融的应用主要包括前中后台三大方面。
第一，智能身份识别已广泛用于个人身份验证。以指纹识别和人脸识别为代表的主流智能身份识别技术已进入大规模应用阶段，在远程核验、人脸支付、智慧网点和运营安全方面应用广泛。
第二，智能营销降低营销成本、改善服务效能。智能营销正在经历从人机分工向人机协同方式的转变，未来的智能营销将变成跨领域、融合的人机合作工作方式，进一步改善金融服务的效能。
第三，智能客服能节省客服资源和提升服务效率。智能客服不仅提供自动化问题应答，而且对接前端各个渠道，提供统一的智能化客服能力，并持续改进和沉淀，提供全天候精准的服务，提升服务效率。
第四，智能投顾已有试点，全面推广有待继续探索。智能投顾在国内外已有诸多应用案例，但我国因为缺乏明确的业务模式、服务定位仍不明确，全面推广仍有待继续探索发展。
第五，智能投资初具盈利能力，发展潜力巨大。一些公司运用人工智能技术不断优化算法、增强算力、实现更加精准的投资预测，提高收益、降低尾部风险。通过组合优化，在实盘中取得了显著的超额收益，未来智能投资的发展潜力巨大。
第六，智能信用评估提升小微信贷服务能力。智能信用评估具有线上实时运行、系统自动判断、审核周期短的优势，为小微信贷提供了更高效的服务模式。在一些互联网银行中应用广泛。
第七，智能风控实现金融机构风控业务转型。智能风控为金融行业提供了一种基于线上业务的新型风控模式，但目前只有少部分有能力的金融机构运用，有待继续试点和推广。
第八，智能运营管理提升运营效率，降低运营成本。智能运营管理将业务运营逐渐从分散走向集中、从自动化走向智能化。从而提升业务运营效率，减少业务办理差错，降低管理成本。智能运营成为各家金融机构开展智能金融的优先考虑和使用的场景。
第九，智能平台赋能金融机构提升服务、改造流程、转型升级。智能平台建设是金融机构智能化转型的核心，持续为上层应用提供丰富、多维度的智能服务，构建完整的服务生态圈。
综上所述，智能金融目前整体仍处于“浅应用”的初级发展阶段，主要是对流程性、重复性的任务实施智能化改造。
《报告》认为，人工智能技术应用正处在从金融业务外围向核心渗透的过渡阶段，发展潜力巨大。
5、在智能金融应用场景中，“算法黑箱”问题可能会更加突出？如何避免？
肖钢认为，人工智能有一个问题是算法的可解释性比较差，要解决这个问题可以从几个方面来着手：
第一，要让算法可解释。现在人工智能科学家正在攻克模型算法的黑箱问题，期待着不久的将来在技术上有所攻破。
第二，可以采取分层管理。例如，根据是否对金融消费者产生伤害的程度进行分类管理，有的可以不解释，有的只是解释模型怎样运行的，有的要解释结果及其原因，有的需要进一步解释模型背后的逻辑和运作原理。当然，如果最后还是无法解释，投资者和消费者也不相信，监管部门就不准在金融领域使用。
因此，如果人工智能运用到金融行业，未必需要解释所有的模型，可以对模型进行分层管理，提出明确要求。
第三，分清楚责任。无论是否使用人工智能，金融机构销售金融产品和服务的卖者尽责义务没有减弱。机构需要了解自己的客户，把恰当的产品卖给恰当的人。责任不会因为是否采用了人工智能技术而有所改变。
6、个人隐私和数据保护问题已经成为社会普遍关切。智能金融时代，如何构建起相关法律法规体系？
《报告》中提到，个人数据的问题目前缺乏法律规定，确实需要立法。肖钢认为，数据很重要，尤其在人工智能时代，其重要性日益凸显，这与原来的工业革命时期不同。工业革命建立在物理资本上，而人工智能则是建立在信息资本和数据资本上。因此，谁控制了数据，谁就垄断了权力。
肖钢认为，个人隐私和数据保护领域有很多问题待明确，例如哪些数据能搜集、数据的权属是谁的、如何建立个人信息权的体系等，这些都是新的课题。
保护个人数据隐私，肖钢从以下方面提出建议：
第一，需要补短板，抓紧制定相关法律法规，并逐步加以完善。
第二，要防止数据垄断。鉴于大型科技公司的技术优势与数据获取能力，存在赢者通吃的效应，要求大公司开放数据，让中小科技公司也要利用其数据开发业务，维护公平竞争环境。
第三，要进行综合治理。数据隐私保护不仅是金融监管的事情，还涉及到政府部门、IT公司、金融机构、实体企业和个人，是全社会的事情，所以要形成各方参与，协同治理的体系。
第四，需要发展新技术，以解决技术带来的问题。“联邦学习”的技术就是一个方法，既保护了数据安全，同时又可以共享数据建模。
❼ 目前人工智能在金融行业属于什么水平
资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念：智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同，涉及的AI算法也会不尽相同。
1）智能投顾
典型功能包括：客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括：知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者，在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力，打造一个前端的智能顾问，帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2）智能投研
典型功能包括：股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质：数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括：监督学习算法：(1)回归算法：决策树、随机森林等; (2)分类算法：二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法：偏最小二乘法等。
无监督学习算法：(1) 聚类算法：K均值、分层等; (2) 降维算法：主成分分析、独立成分分析等。
3）智能投资
典型功能包括：量化交易，智能风控
典型AI算法包括：在线过程分析（OLAP）、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前，07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快，铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。