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[智能应用]以人工智能提升金融服务质效 [复制链接]

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离线huozm32831

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数字技术的蓬勃发展,给金融业带来深刻变革。近年来,我国大力推动金融业数字化转型,取得明显成效,发展出数字货币、数字支付、数字信贷、数字证券、数字保险、数字理财等新业态。金融业的数字化基础好、应用场景密集,为人工智能应用提供了广阔空间,是“人工智能+”落地的重点行业之一。

  数字技术赋能金融服务,能够实现“1+1>2”的效果。人工智能等数字技术的广泛应用,正在加速金融与科技的深度融合。尤其是以大模型为代表的人工智能技术,能大幅增强信息和数据处理能力,帮助金融企业优化风险管理、产品设计、客户服务等流程环节,不断创新服务模式,提升服务效率。

  人工智能技术的运用,有助于拓展金融服务覆盖面,让服务变得更加个性化、定制化和智能化。不少小微企业面临融资难、融资贵的问题,一个重要原因就是缺乏高效的风险管控方式。像收集发票、交易合同等证明材料这种环节,全部依靠人工,服务成本较高。基于人工智能技术的虚拟客户经理,不仅“听得懂、能交流”,可以为客户提供可行的解决方案,帮助他们获得和提升授信额度,也能降低金融机构服务成本。

  做好数字金融这篇大文章,必须统筹发展和安全,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。金融业是我国数据资源最丰富的行业之一,也是信息技术运用的前沿行业,这对维护金融安全提出了更高要求。采用人工智能技术,可识别出传统风控方式无法识别的风险,提升金融业风险管理能力。例如,对于同样一份征信报告,一些传统风控方式只能识别出几百个维度的数据,而度小满基于图计算、自然语言处理技术实现的“智能化征信解读中台”,可以识别出40多万个风险指标,帮助金融机构优化风控模型和风控策略,降低信用贷款违约风险。

  当前,不少金融机构正加快推动以大模型为代表的人工智能技术在各类业务中的应用。不过,大模型训练需要大数据、大算力以及高精尖的算法人才,单个金融机构尤其是中小金融机构往往难以负担高昂的成本。度小满依托百度的人工智能技术优势,在通用大模型基础上,融入了在自身业务场景中积累的海量金融数据,训练了金融大模型“轩辕”,在金融知识问答、对话能力等方面表现出色。未来,我们将加快技术创新,不断降低人工智能技术的应用门槛,助力金融机构进一步提高服务水平。

  金融是推动经济社会发展的重要力量。当前,新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,数字技术已成为新的发展引擎。抓住技术变革的机遇,加快提升金融业数字化水平,积极推动新质生产力发展,更好书写数字金融赋能千行百业新篇章,定能在数字经济时代不断开辟新赛道、抢占新高地、塑造新优势。
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兵马大元帅 金币 +10 优秀文章,支持!n神马都是浮云 04-23
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只看该作者 沙发  发表于: 04-19
人工智能(AI)在金融服务领域的应用正在引发深刻的变革,它不仅提升了服务效率,还改善了客户体验,并为金融机构提供了新的业务模式和收入来源。以下是一些主要的应用领域和案例:

1. 智能客服与语音识别
通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,AI可以理解和处理客户的咨询,提供实时的响应和解决方案。例如,银行可以使用AI聊天机器人来处理简单的查询、账户管理以及交易请求,减少对人工客服的依赖,提高响应速度。

2. 风险管理和信贷审批
AI算法能够分析大量的数据,包括信用历史、交易记录、社交媒体活动等,以预测贷款违约风险,从而实现快速且准确的信贷决策。这种方式可以降低金融机构的风险敞口,同时提高审批效率。

3. 投资顾问和算法交易
AI可以根据投资者的风险偏好、资产配置需求等,提供个性化的投资建议和组合管理服务。此外,利用机器学习模型,AI可以在金融市场中执行高频交易,通过分析市场数据和趋势,在微秒级别内做出交易决策,提高交易效率和盈利能力。

4. 反欺诈和安全监测
AI可以通过分析异常行为模式、交易习惯和潜在的欺诈信号来帮助金融机构防范欺诈行为。例如,信用卡公司可以使用AI来检测不寻常的购买模式,从而预防盗刷和欺诈交易。

5. 个性化营销和客户关系管理
AI能够分析用户的消费习惯、投资偏好等数据,实现精细化的目标客户划分,并据此提供定制化的产品和服务推荐,增强客户满意度和忠诚度。

6. 监管科技(RegTech)
AI可以帮助金融机构更好地遵守复杂的法规要求,例如通过自动化报告生成、合规检查以及风险评估等流程,减轻合规成本负担。

尽管人工智能在金融服务业展现了巨大的潜力,但也带来了一些挑战,如数据隐私保护、算法偏见、系统安全性以及对工作岗位的影响等。因此,金融机构在引入AI技术时,需要谨慎考虑这些因素,并采取相应的措施来确保技术的安全和可靠。
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兵马大元帅 金币 +10 优秀文章,支持!n神马都是浮云 04-23
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