金融科技:数据科学与AI驱动的智能转型概览

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金融科技(FinTech)在推动现代经济、社会和技术发展方面的作用日益凸显,特别是在新一代信息技术的驱动下,智能FinTech(Smart FinTech)应运而生。Smart FinTech主要依靠数据科学(Data Science)和新一代人工智能(New Generation AI,简称DSAI)技术,旨在整合广泛的技术手段,实现金融和经济的智能化、自动化,包括银行业务技术(Banking Tech)、交易技术(Trade Tech)、贷款技术(Lend Tech)、保险科技(InsurTech)、财富管理技术(Wealth Tech)、支付技术(Pay Tech)、风险管理技术(Risk Tech)、加密货币和区块链等领域的创新。 研究焦点在于探索如何运用复杂系统方法、定量分析、智能交互、识别与响应、数据分析、深度学习、联邦学习、隐私保护处理、增强和优化等DSAI技术,来提升金融服务的效率和个性化。智能FinTech的目标是打造一个全面、高效且个性化的经济和金融业务生态系统,以促进整个行业的转型和升级。 具体来说,银行可以利用DSAI技术进行客户行为分析,提高信贷决策的精准性;贸易技术则通过自动化流程和预测分析,降低交易成本并加强市场洞察;在贷款领域,DSAI能帮助风险评估和信贷审批过程自动化,提升贷款服务质量;保险科技则依赖于机器学习算法,实现个性化保险产品推荐和理赔处理;财富管理通过大数据和AI,提供定制化的投资建议和财富规划;支付技术借助区块链技术,保障交易安全和透明度;风险技术则运用智能监控和预测模型,提前预警潜在风险;至于加密货币和区块链,DSAI的应用有助于提高其安全性、监管合规性和交易速度。 金融科技中的数据科学与人工智能是一股强大的驱动力,它正在重塑金融行业的面貌,为企业和个人带来前所未有的便利和机遇,同时也对传统金融模式提出了挑战。未来的研究将继续深入探索DSAI在FinTech领域的潜力和边界,以期实现更高效、更可持续的金融服务生态。
2023-02-27 上传
人工智能及其在金融领域的应用      当前,我国经济发展处于新旧动能转换关键期,人工智能对于我国抢占科技制高点 ,推动供给侧结构性改革,实现社会生产力新跃升,提高综合国力和国际竞争力具有重要 意义.2017年7月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,提出通过智能金融加快推 进金融业智能化升级;通过建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力; 创新智能金融产品和服务,发展金融新业态;鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等 技术和装备,建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级 、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网   人工智能概述   定义   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技 术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支,人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜 任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。   主要技术及应用   人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的相关应用。神经网络、遗传算 法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法,建立在上述算法之上的人工智能核心应 用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉.其中,深度学习是人工智能技术 的重要领域,旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数 据.自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言,主要包括语音识别和语义识 别.语音识别是让机器能够"听懂、会说"人类的语言,语义识别是让机器能够理解文字后 面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一,主要有生物特征识别、 物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等,已广泛应 用于金融、安防等领域;物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信 息,主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等 领域。   发展历程   按照人工智能的发展程度,大致可分为三个阶段:   第一阶段:计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力,能够存储和处 理海量数据,帮助人类完成大量的存储和复杂的计算,这一步是感知和认知的基础。   第二阶段:感知智能.机器具备像人类一样的感知能力,帮助人类完成"看"和"听"的简 单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段,语音识别、理解和图像识别正在快速发 展。   第三阶段:认知智能。机器具备像人类一样的学习和思考能力,能够独自做出决策 和采取行动,能够部分或全部替代人类的工作。认知智能是目前机器与人差距最大的领 域,也是目前各大科技巨头都在迫切寻找突破的领域。   人工智能的产业链   人工智能的产业链包括基础支撑层、技术应用层和方案集成层。基础支撑层是支撑 人工智能运行的基础设施,包括数据采集用的传感器,数据处理用的CPU、GPU等硬件,以 及实现人工智能算法等软件。技术应用层是在基础支撑层提供的软硬件基础之上,有针 对性开发的技术应用,包括语音识别、自然语言处理、图像识别、预测规划和智能控制 等.方案集成层是将不同细分领域的技术应用集成、优化、完善,形成更大领域的综合系 统解决方案,比如智慧城市、智慧金融、智慧医疗等。完整集成的智能服务是人工智能 未来的发展方向.   人工智能产业发展情况   全球人工智能产业发展情况   据赛迪预计,2018年全球人工智能市场规模将达到2700亿元,年复合增长率达17% 。2012年至2016年的5年间,全球人工智能企业新增5254家,是2012年的倍;全球人工智能 融资规模约达224亿美元,仅2016年的融资规模就达到亿美元。   从全球范围来看,人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家.截至201 7年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中:美国拥有1078家,占42%;中国其次 ,拥有592家,占23%。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以 色列、印度等国家。美国在AI产业布局方面全面领先其他国家,在基础层、技术层和应用 层,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域,积累了强大的技术创新优势。   国外科技巨头公司包括谷歌、微软、英特尔、FACEBOOK、IBM等均已经提前布局人工 智能产业链。国外科技公司主要聚焦于人工智能基础层,重点研究人工智能的核心算法, 并在应用层全面推进人工智能商业化。IBM、谷歌在人工智能核心算法、智能搜索、无人 驾驶、医疗诊断等领域率先布局且行业领先;FACEBOOK、微软、苹果侧重于社交应用, 重点布局语音识别、图像识别、智能机器人等领域;英伟达、英特尔谋求业务转型,重点 研发适合深度学习的AI芯片.   我国人工智能产业发展情况   据《参考消息报》报道,2016
2022-07-01 上传
2023-06-10 上传