人工智能金融应用挑战-人工智能 金融应用

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能金融应用挑战的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能金融应用挑战的解答，让我们一起看看吧。

1. AI与金融结合的时代，银行业如何开放发展？
2. 在如今大数据的时代，我们传统的金融行业，面临的哪些数据上的挑战和问题？
3. AI诈骗爆发，有人10分钟被骗430万，AI换脸技术会带来哪些危害？
4. 信息化建设领先的银行如何应对金融科技的挑战？
5. BAT高调ALL in AI背后，商汤、旷视等AI创企为何被集体唱衰？

AI与金融结合的时代，银行业如何开放发展？

AI与金融结合的时代，说的不早不晚吧

许多人预计，在未来五到十年内，银行业将有30-40％的工作岗位流失到人工智能。大多数大型咨询公司已经发布了人工智能将如何改变银行业的研究：从“虚拟助手”在与客户的所有互动点上取代人类，到机器人防止欺诈，执行复杂交易或在董事会上进行支持决策。

银行目前处于试验阶段，专注于精确定位AI可以产生最大价值的领域 - 找到使用AI的“正确”领域是一个复杂的问题。开放式银行业务和“开放式”支付（PSD2）正迫使发展更快地发展。尤其是在支付领域开放的新情景需要大量使用人工智能，以及新老玩家边缘化和服务商品化的痛苦。

说到银行业如何开放发展

我的观点：其实迫使银行开放的不只是AI，还有API /云/移动/物联网/区块链。

但如果没有新的商业模式，技术从未改变过任何东西。

所以银行面对新技术（AI），需要新的商业模式。

我不会预测AI或相邻的技术将改变银行业，而是只有这些技术支持的新商业模式才能做到这一点。

来源：艾瑞咨询

人工智能+金融（AI + Finance）与金融科技在界定上存在明显不同。金融科技主要是指广义的新兴技术（大数据、云计算、区块链、人工智能）与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术（机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉）作为主要驱动力，为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对于金融行业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析，描绘人工智能+金融行业的发展现状及未来前景。

2011-2018这八年间，我国商业银行的不良***余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良***余额较2011年12月上涨了357%；不良***率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势。从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系（MPA）实施以及监管日益趋严的环境下，金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。

人工智能+金融行业相关技术梳理

人工智能与大数据等技术相互[_a***_]，共同推动金融行业发展

在如今大数据的时代，我们传统的金融行业，面临的哪些数据上的挑战和问题？

我认为在大数据时代，数据是银行业务的核心所在，如果放弃数据，银行的应用将失去竞争力。

当然我们现在的银行业在数据上特别是在大数据领域也面临着一些困难和挑战，主要有以下几点。

第一点，很多银行的信息中心负责人认为外部互联网上的数据才是大数据，其实银行内部的数据才是真正的庞大的数据库，才是有价值的研究的***池。但是现在银行内部很多数据都散落在各个系统里面，比如说大量的数据都在文本系统里面，还有信息孤岛现象仍然很严重，手工抽取和分析数据的工作特别多，还有一些分析口径发生了变化，比如员工的考核变更的方法，但是系统调整很慢，对底层的数据造成很多的影响，还有就是治理数据脱离分析，单纯为了速度，忽略了前端的一些引导等等。

第二点就是面临了一些数据可视化的挑战，数据可视化可以帮助我们从不同的角度来观察和理解数据，来更快的发现数据背后的一些规律和信息，也就是让数据能说话，要说去说出自己的知识，那么我们忽略了数据的表达和可视化方面的能力设计驾驶舱的时候，过于关注了一些指标。

在设计数据可视化的时候，我们要注意三个方面，第一就是要简单易懂，多用直观，少用专业性的图表，第二图表必须要新颖，必须要为它的美观度和体验度进行加分，第三要因地制宜，在不同的情况下使用不同的报表。

第三是数据指标的挑战，虽然业务人员是数据分析指标的需求的提出者，但是限于他们自身的经验和能力，他们所用的数据指标并没有完整的体系性，这需要技术部门进行更多的分析。

第四就是移动的挑战，现在移动是大势所趋，如果仅仅靠PC模式，效率低下管理也很麻烦，而移动的应用客户端可以对数据的***集和展现，摆脱时空的限制，发挥碎片的优势，这也是我们必须要进行加倍注意的地方。

还有一点就是必须要做到自主的一个研发能力的发展，如果仅仅靠外包，那么这个银行将会被竞争和市场所淘汰。

“重建设、轻管理”导致基础数据质量薄弱。商业银行层级多、岗位分工复杂，数据不断被加工使用，业务与科技普遍缺乏数据质量预防的意识，整个过程中缺乏数据质量管理，引发大量数据质量问题

首先感谢邀请，我是深度数据挖掘，欢迎大家关注和相邀相关问题。

1. 数据上的挑战就是对风控行业以及对你公司的一个披露，更加透明。金融行业玩的就是看不懂的背景和看不透的财力，但是现在大数据会让所有的企业变成一家透明的企业，你的公司是否有诉讼？你的公司财报是否好？你的公司是否能够承担这个风险？通过大数据环评和大数据风控，就可以将你的公司进行计算。

2. 大数据时代的到来，最大的问题就是对客户的数据算法是否能够承认，以及对客户的算法是否能够承担相应的风险。以及同行业，在竞争的过程中，使用大数据进行对自己和对手竞品进行分析的过程中，是否属于弱项。？

3. 大数据时代当中，营销过程中对大数据的应用是最难的。这是一个专业的领域，或者一个专业的方向，这意味着作为金融行业，对大数据的应用要及早的提上日程，并使用大数据辅助业务开发和业务风控。

4. 金融行业和大数据时代的到来，最大的挑战就在于，对大数据的不熟悉和大数据相关的东西，融入到金融行业是非常快速的。无论是运用于风控还是企业的相关环评环比。这就意味着金融行业的相关企业需要快速的融入，使用大数据的这个方向。

AI诈骗爆发，有人10分钟被骗430万，AI换脸技术会带来哪些危害？

说明这类人容易被骗，不管有没有AI***，有贪念就比较容易上当。为什么呢？现在的人还可以抠图，但是按照我们的眼睛来看，很容易就辨别了。A|过的图看眼睛，看图片还是很能看出来的。别轻易相信天上会掉馅饼这件事，平时没事多读书，多看图片，对比图片，来避免这些骗术。

AI也好，元宇宙也好(含游戏)，还是ChartGPT，这类互联网终端设备号称人工智能，数据量一旦大了就会死机，不可能大范围普及，早就不是什么新概念了，二十年前就验证过，如果被颜色组织利用，就是用来收集个人隐私为目的，否则就没有存在的价值。

人工智能一定是区块链+智能设备,不管多大的数据量都不会死机。

互联网的发展迅速，***技术也随之升级了！骗子果然也是跟着高科技同步的！以前认为人脸识别是安全的高科技，现在AI来了，***技术又高级了，可以换脸了！这样下去，还有什么是真实的，你可以相信呢！骗子可以了解你的通讯录，你的工作环境，朋友圈的所有情况，根据你的实际情况进行***，有目标，有针对性的！这样只会让我们越来越觉得没有安全感，处处小心生活中的各种陷阱。除了***，犯罪活动的也会增加了！同时也大大增加了破案的难度！

那天看到有人说，会不会是真实的朋友问你借钱，不想还，说是AI换脸借钱的，这思维，从此是不是人与人之间就没有信任可言了！

归根结底还是因为我们的社会发展的现在，信息的泄露，我们所有人在这个社会的信息是透明的，无论你去出行，银行，通信，房产等所有的登记，都有你最真实的信息，而这些信息又被贩卖出去，不法分子就利用这些资料掌握了我们每个人生活信息，甚至于你的朋友信息，工作内容等，从而进行***！

回答①视觉效果不自然，②轮廓边缘模糊，③细节和暴露问题。

A1***爆发，有人10分钟被骗430万，A1换脸技术带来的危害。

②、被用于侵犯隐私；换脸技术用于盗取他人的隐私:如***号码，银行帐号等。

科技是社会迅速发展，有些不法分子，钻社会的边角漏洞，不管在什么地，不要相信某些人给你发的红包，不要相信他夸你这好那好，我的空间曾经有人给我发红包，也有人叫我入他的组织，我一概拒绝，我就相信头条的一分钱，挣得心安理得。

信息化建设领先的银行如何应对金融科技的挑战？

银行业必须数字化转型才能应对挑战。而且这种转型要彻底转，抛开历史包袱的转型，否则没有别的出路！

目前大部分银行都成立了金融科技子公司，不过，脱胎于银行自身的IT部门。怎样从一个部门变成独立公司，企业文化、组织架构、研发效能、交付体系建设如何转变，都将是银行系科技金融公司面临的挑战。

最主要还不在技术层面，而在思想观念。本质上说，新金融与传统金融不是一个东西。在转型中，传统银行自觉不自觉就会用传统金融思维来设计定位新金融，结果弄个四不像。如果传统金融机构没有平地起高楼，另打鼓另开枪，重起炉灶的破釜沉舟决心，那么，转型很难成功。

怎么办？传统银行必须破釜沉舟，打开大门，开放银行，与大型互联网公司寻求合作，这样的数字化转型才能走向成功[银行进入最新的“开放银行”阶段，我们希望可以提出“共建”的概念。银行其实很难靠自己的力量去深入了解每一个行业，需要借助金融科技的力量。进一步来说，金融科技已经从单点的合作，走向了从IT架构到互联网产品，再到开放平台的多层次的合作。

严格意义上来说，金融科技做得好不好，与信息化做得好不好没有必然的相关性。所以把这两个强行凑一起，没有太大的意义。

信息化做得好，只能证明银行在传统信息管理范畴，比如流程管理、数据管理、安全管理等方面做得好，执行效率高，但这和金融科技扯不上啥关系——金融科技并不是金融企业的信息科技——尽管曾经有银行这么理解。

金融科技并不是狭隘的系统建设，系统或者平台是金融科技的载体而已。金融科技给银行带来的是获客模式、经营模式的变化。举简单的例子吧，说起来容易明白些：

1、传统银行怎么让你变成它的客户？比如你想有个***，银行网点离你家近，相对方便，于是你就成了这家银行的客户。或者是你的工资卡、公积金卡、社保卡之类的，开在哪家银行，你就变成了哪家银行的客户。传统信息化管理的就是你怎么***、怎么存钱、转账，至于你怎么成为银行客户，管不着也无所谓。

2、看看金融科技怎么让你变成银行的客户。去饭店吃饭，准备用微信付款，没有优惠。突然发现，旁边有个小广告，扫码下载XX银行***支付，可以打95折，于是你试着下载***支付，果然打了95折，于是你变成了该银行的***用户。金融科技介入获客过程，且过了变成了线上化流程，非线下流程。

这只是一个小例子，事实上，成为***支付用户后，和互联网获客一样，还有促活、留存、变现等一系列动作，这些仅仅是金融科技的一个部分。和传统信息化没半毛钱关系～

所以，信息化做得好的银行，要想在金融科技领域得到突破，需要做很大的调整：

1、经营思维，金融科技不是传统信息管理，而是业务经营手段和模式的巨大变革，还停留在以往的思维中，比如科技引领业务，做不好金融科技的；

2、创新思维，跳出传统信息管理的那个圈，金融科技需要更大胆，更敏捷，更迭代。

3、学习思维，学习成为金融科技的常态，不是某种语言技术硬件的学习，而是各种新知识新应用的学习。

BAT高调ALL in AI背后，商汤、旷视等AI创企为何被集体唱衰？

虽然AI定为国家战略，AI在产业互联网也有一席之地，但AI落地场景面临很大挑战，目前仍然是虚***繁荣阶段，各大AI巨头拿着投资人的钱在玩概念，再融资再收购。商业盈利能力弱和没有拿得出手的拳头产品是两大弱势，很多目前的定位仍然是技术服务提供商，只是产业的配角，不是产业互联网的主角，真正的主角仍然是BAT，华为等用户基础庞大而且有核心拳头产品的公司。faceID刚推出来的时候让旷视火了一把，然后商汤在解锁速度上完虐旷视，旷视的市场份额一年内就一泻千里，手机市场一败涂地，而且除了人脸解锁再拿不出任何其他技术，商汤也不好过，这些企业人力成本太高，学院派转向工业界面临诸多不适应，工程落地能力差，缺少产业根基和拳头产品是通病。

这些企业接下来盘子还会越铺越大，因为他们不知道哪个方向是对的，还在拿投资人的钱不断试错，也许人才可能是他们唯一值得骄傲的资本

BAT大规模投入AI的背后，是AI能够真实的解决系统的问题，比如人脸识别，可以帮助金融公司解放人力，用AI解决原本银行需要到***理的业务。节约大量的成本，没有丧失准确性的情况下，提升了效率；另外一个AI的典型场景是智能推荐，通过大数据对算法模型的深度学习训练，可以解决人与商品、人与资讯、人与人的匹配问题，可以极大的提升商品流转的效率、资讯触达的效率。总之AI当前已经在BAT大规模应用并产生了效果。

另一方面，很多AI的创业公司有算法，但是没有大规模样本数据，有的即使有数据来源，但是数据更新不及时，会随着时间的推移导致用户画像标签不准确。这也是很多AI创业公司不被看好的原因。

随着数据监管后期将变得越来越严格，创业型公司面临的挑战会变大

到此，以上就是小编对于人工智能金融应用挑战的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能金融应用挑战的5点解答对大家有用。

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