人工智能在金融领域的八个应用场景

目前AI技术已在金融、医疗、安防、教育等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富。人工智能的商业化在加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面起到了积极作用。

人工智能被公认为是人类有史以来最伟大的一次革命,远超认知革命、农业革命和工业革命。人工智能从概念产生,到逐渐成为全球关注的焦点,到目前上升为国家战略,经历了60余年的发展,期间经历了两起两落,第三次爆发是因为有很多生动的落地应用案例。人工智能从对弈(AlphaGo)到感知(微软小冰)再到决策(IBM沃森),正在越来越多的领域超越人类智慧,应用场景也从实验室走到各行各业。

目前AI技术已在金融、医疗、安防、教育等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富。人工智能的商业化在加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面起到了积极作用。

每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破,深度学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。随着人工智能研究和应用领域的不断延伸,未来人工智能将迎来更多种技术的结合应用。

人工智能在金融领域中的应用

李开复曾有个著名的观点:“人工智能最好的应用领域是互联网金融”。

金融是人工智能重要的应用场景,人工智能在金融行业的应用改变了金融服务行业的规则。传统金融机构与科技公司共同参与,构建起更大范围的高性能动态生态系统,参与者需要与外部各方广泛互动,获取各自所需要的资源,因此在金融科技生态系统中,金融机构与科技公司之间将形成一种深层次的信任与合作关系,提升金融公司的商业效能。

下面重点介绍金融领域的热点AI技术。

自然语言处理

自然语言处理是用计算机来处理、理解以及运用人类语言。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言,人类的思维也就无从谈起,所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界,也就是说,只有当计算机具备了处理自然语言的能力时,机器才算实现了真正的智能。从研究内容来看,自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。

人工智能在金融领域的八个应用场景

语音识别和语言合成

语音识别是实现人机交互比较关键的技术,其所要解决的问题是让计算机能够“听到”人类的语音,之后结合自然语言处理技术通过语义理解才能“懂”人类语言的意思。语音识别技术主要通过语音特征提取、模式匹配、模型训练等技术方式将语音转化为计算机可读的输入。语音识别是一门交叉学科,所涉及的领域包括信号处理、模型识别、概率论、信息论、发生机理和听觉机理、人工智能等。

语音合成,是将任意文字信息转化为标准流畅的语音朗读出来,让机器实现像人一样开口说话。语音合成包括三个方面,首先语言处理要模拟人对自然语言的理解过程给出词语的发音提示,接着韵律处理根据语音规划音强等特质,最后进行声学处理输出语音。随着人工智能算法的加入,音色、情感等方面的模拟得以提高,使合成的声音更加自然,一定程度下可以达到真人说话的水准。

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物体识别

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,它的任务是识别出图像中有什么物体,并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类:基于模型的或者基于上下文识别的方法,二维物体识别或者三维物体识别方法。一般基于大数据和深度学习实现,应用于图像或视频内容分析、拍照识图等业务场景。

人工智能在金融领域的八个应用场景

人脸识别

人脸识别是计算机视觉应用的主要领域之一,是通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的一种方式。可将人脸识别技术划分为检测定位、面部特征提取以及人脸确认三个过程。人脸识别技术的应用主要是受到光照、拍摄角度、图像遮挡、年龄等多个因素的影响,在约束条件下人脸识别相对成熟,在自由条件下人脸识别技术还在不断改进。

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OCR识别

OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别,已经是计算机视觉研究领域开展最早也是最成熟的一项成果。OCR利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成计算机能够接受、人又可以理解的格式。

人工智能在金融领域的八个应用场景

图像搜索

以图搜图,在指定图库中搜索出相同或相似的图片,适用于图片精确查找、相似素材搜索、拍照搜同款商品、相似商品推荐等场景。以深度学习和大规模机器学习技术为核心,通过图像识别和搜索技术实现。

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生物特征识别

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括计算机视觉、语音识别等多项技术,主要利用人体固有的生物特性,如指纹、面相、虹膜、掌纹、声纹,以及行为特征,如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

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智能客服

智能客服是指能够与用户进行简单问题答复,通过人机交互解决用户关于产品或服务的问题。自然语言处理技术成熟度在各类人工智能技术中成熟度较低,但在客服领域中能够发挥较高的价值。人工客服存在培训成本高、服务效果难以统一以及流动性大的问题。以大数据、云计算特别是人工智能技术为基础智能客服加速企业客服智能化,依靠知识图谱回答简答重复性问题,减少人工客服使用,提升客服效率及效果。客服机器人已替代40%-50%的人工客服工作,随着技术的不断完善,更多的客服工作将依靠人工智能完成。

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