我國人工智能+金融行業(yè)的技術支撐

人工智能+金融主要是將計算機科學當中的人工智能技術作為主要的推動力，利用這項推動力為金融機構(gòu)以及業(yè)務環(huán)節(jié)賦能，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，重塑金融業(yè)務中的流程，對金融服務進行優(yōu)化。在萬物互聯(lián)的時代，人工智能+金融能夠基于大量多維度的用戶數(shù)據(jù)與不斷自我學習優(yōu)化的算法，讓用戶享受到智能化、實時化、定制化的垂直金融服務。

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新一輪的科技革命和金融行業(yè)良好的適用性推動了人工智能+金融行業(yè)的發(fā)展

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，“人工智能+”是將人工智能作為一項基礎的計算機技術，將該項技術與傳統(tǒng)行業(yè)中各個業(yè)務場景進行相互的深度融合。相對于簡單的行業(yè)疊加，“人工智能+”更側(cè)重于為傳統(tǒng)行業(yè)的解決問題方式和流程再造過程提供新的思路和方法，加快新經(jīng)濟形態(tài)的演進進程，催生新的商業(yè)模式，提高運營效率，帶來整個產(chǎn)業(yè)的全面升級。在十九大報告當中提出了要將包括人工智能在內(nèi)的現(xiàn)代科學技術與傳統(tǒng)的行業(yè)相結(jié)合，在 2018 年和 2019 年的政府工作報告當中，也再次強調(diào)了人工智能等新興科技對于推動傳統(tǒng)行業(yè)的重要意義。

金融行業(yè)能夠在人工智能出現(xiàn)的時候有良好的適用性，是因為金融與數(shù)據(jù)緊密相關，金融行業(yè)在過去積累下來的大量數(shù)據(jù)就能夠應用于機器學習，廣泛應用在股票市場預測、風險評估和預警等方面。自動報告生成涉及到自然語言處理，因為一般的金融行業(yè)涉及到的報告具有固定的格式，因此可以利用自然語言處理的技術將報告需要的信息進行抓取，生成有固定格式的報告。知識圖譜利用可視化的圖形方式來顯示各個事物實體發(fā)展的進程和實體之間的關系。語義搜索讓搜索引擎的工作不再局限于用戶當前具體輸入的內(nèi)容，而是計算機能夠根據(jù)該內(nèi)容進行合理地聯(lián)系與擴散，來進一步準確地捕捉到用戶實際期望搜索的內(nèi)容，更準確地反饋給用戶期望的搜索結(jié)果。

總體而言，金融行業(yè)離不開大量數(shù)據(jù)的積累和計算，也正是由于其在這個方面的先天性優(yōu)勢，可以與計算機科學的前沿技術緊密結(jié)合。人工智能作為計算機科學的一個前沿分支，金融行業(yè)的從業(yè)人員逐漸體會到了計算機科學對工作生活等帶來的巨大變革，逐步盡力在行業(yè)內(nèi)尋找人工智能的應用場景，并且在投資顧問、交易預測和便利金融服務的方面已經(jīng)取得了一定的進展。

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技術支撐在人工智能與金融場景的深度融合中至關重要

人工智能+金融行業(yè)的起源和基礎的發(fā)展，還是取決于計算機科學的技術層面，也就是計算機科學的層面，突破點在于如何將人工智能技術與金融場景更好地融合。人工智能已經(jīng)能夠貫穿于金融活動的整個業(yè)務過程當中，包括海量的數(shù)據(jù)分析、對于金融政策的解讀、自動生成報告、意外金融事件的預測以及與金融相關的信息搜索，與這些業(yè)務過程相對應的人工智能技術如圖 1 所示。

△ 圖1 人工智能技術在金融領域的應用

（1）機器學習

機器學習對于人工智能來說至關重要，正是因為有機器學習，計算機才能夠擁有一定的智能，目前被普遍應用于與人工智能相關的各個領域，包括智能金融的領域。機器學習的原理是在擁有大量過去由專家決策的數(shù)據(jù)基礎之上選取每類事件的特征值，計算機通過算法程序?qū)μ卣髦颠M行分析之后，對再次發(fā)生的事件的特征值進行提取、分析、比對和最終分類，從而達到智能識別的目的。金融行業(yè)在過去積累下來的大量數(shù)據(jù)就能夠應用于機器學習，實現(xiàn)了人工的由數(shù)據(jù)到模型的過程。

（2）自然語言處理

自然語言處理研究的內(nèi)容包括實現(xiàn)人與計算機用自然語言溝通的各種理論和方法。它是人工智能領域中一個新興的重要方向，這項技術處于計算機科學與語言科學的交叉領域，它使人類不再是使用編譯器和編程語言和計算機進行溝通。

自然語言處理技術的應用主要涉及兩個方面：自動報告生成和文本結(jié)構(gòu)化處理。自動報告生成涉及到自然語言處理，因為一般的金融行業(yè)涉及到的報告具有固定的格式，因此可以利用自然語言處理的技術將報告需要的信息進行抓取，生成有固定格式的報告。除此之外，在機器學習當中，如果單從數(shù)字推測模型則具有一定的局限性，而且有些信息是不以數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)的，因此有時需要引入文本形式的信息，能夠通過自然語言處理技術進行分析，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，從中得到有價值的信息。

（3）知識圖譜

知識圖譜又稱為科學知識圖譜，是利用可視化的圖形方式來顯示各個事物實體發(fā)展的進程和實體之間的關系。利用知識圖譜的方式來挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識，并揭露這項進程與實體間的相互聯(lián)系。

機器學習與自然語言處理的技術在遇到意外事件時，預測難以保證準確性，俗稱“黑天鵝”事件。911、熔斷機制和賣空禁令等等事件的發(fā)生讓計算器無法處理，因為系統(tǒng)從未有相關事件的歷史數(shù)據(jù)，也就無法從中學習到相關模式。此時計算機系統(tǒng)管理資產(chǎn)便存在巨大的風險，會出現(xiàn)模型失靈的情況。在這種情況下，知識圖譜技術被引入到人工智能當中，它本質(zhì)上還是一種與語義相關的網(wǎng)絡，不過是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也是根據(jù)前期專家設計的規(guī)則，與不同種類的實體相連接，從而提供了從知識實體之間關系的角度去分析問題的方法和能力。

（4）語義搜索

語義搜索目前已經(jīng)在搜索引擎中被廣泛地應用，在金融業(yè)務當中也起到十分重要的作用。語義搜索指的是搜索引擎的工作不再局限于用戶當前具體輸入的內(nèi)容，而是計算機能夠根據(jù)該內(nèi)容進行合理地聯(lián)系與擴散，來進一步準確地捕捉到用戶實際期望搜索的內(nèi)容，更準確地反饋給用戶期望的搜索結(jié)果，語義搜索是基于自然語言處理和知識圖譜衍生出來的新技術。

語義搜索技術應用在金融行業(yè)里的重要之處在于，金融從業(yè)人員處于信息爆炸時代，面臨大量基礎數(shù)據(jù)與龐雜的信息時可能會無法尋找到準確且有價值的信息。由于信息的搜尋成本過高，有些工作不具備可實現(xiàn)性。如果在數(shù)據(jù)終端也就是一些輔助搜索軟件中使用語義搜索技術，則不僅可以更加準確地獲得用戶需要的信息，而且節(jié)省時間的同時提高工作效率。

人工智能技術的發(fā)展也和目前各大高校、科研院所、企業(yè)研究機構(gòu)正在進行研究的其他前沿科技息息相關。由于人工智能當中的核心技術——機器學習對于大量數(shù)據(jù)積累有一定的需求，因此人工智能與大數(shù)據(jù)技術有著密切的聯(lián)系；在機器學習的過程中，需要用到云計算技術為機器學習過程提供運算和存儲的能力；最后，區(qū)塊鏈技術的產(chǎn)生和發(fā)展利于金融數(shù)據(jù)的安全，可以防止金融數(shù)據(jù)被篡改，一定程度上解決數(shù)據(jù)的安全性問題，幫助人工智能的進一步發(fā)展。

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科學技術的發(fā)展和市場環(huán)境的變化對人工智能+金融行業(yè)的未來影響重大

隨著科技領域的不斷發(fā)展，在未來出現(xiàn)的新的計算機科學技術也會和人工智能技術相互影響，進而影響到包括金融領域在內(nèi)的已經(jīng)受到人工智能影響的其他領域。人工智能技術和移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等多項技術有著密不可分的聯(lián)系，人工智能作為目前被看好的新興技術之一，將人工智能與金融相結(jié)合實現(xiàn)場景的創(chuàng)新成為金融供給側(cè)改革的一條路徑。

隨著市場環(huán)境的變化，人工智能+金融行業(yè)的業(yè)務場景整體會出現(xiàn)逐漸擴大的趨勢。企業(yè)或產(chǎn)品只有不斷地創(chuàng)新、不斷地迎合目標客戶的需求，才能夠注入新鮮血液，長期地發(fā)展下去，目前，在世界范圍內(nèi)規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)基本符合這樣的發(fā)展思路，這也是人工智能+金融未來發(fā)展的趨勢。金融行業(yè)的發(fā)展一直以來和科技相輔相成，科技的進步促進金融業(yè)的發(fā)展，金融對科技的需求和應用又反過來助推科技進步。

目前我國的人工智能+金融市場情況還處于一個初級的階段，但正是因為市場上有較大的需求，所以整個行業(yè)市場的環(huán)境良好，而中國因為有龐大的網(wǎng)民數(shù)量和較高的互聯(lián)網(wǎng)普及率，對于積累金融數(shù)據(jù)等財務數(shù)據(jù)有較好的前期基礎，因此人工智能+金融行業(yè)在我國的發(fā)展具有特殊的優(yōu)勢。

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