|
《金融科技融合人工智能应用发展趋势》 课程导语 近年来，随着人工智能、供应链、 大数据、生物识别识别技术等科技的成熟与普及，我国 数字经济蓬勃发展。以银行为代表的金融 行业作为数据密集型 行业，历来是各 行业中 数字化、信息化建设起步较早、成熟度较高的代表性 行业之一。随着金融科技的发展，商业银行纷纷提出金融科技发展战略，加大金融科技投入力度。疫情期间，商业银行依托现有金融科技力量在强化线上服务的同时，也日渐认识到进一步发展金融科技、 拓展线上服务渠道的重要性。 年来，随着金融科技应用深化不断重塑银 行业态，叠加过去新冠疫情加速推动金融服务线上化，人们在日常生活中对银行网点的依赖性逐渐降低，维系存量客户，增强客户黏性，银行网点引入智能化系统、设备，缩减柜台数量，网点的业务流程、岗位定位、 服务营销都发生了变化，网点和线上整合、产品数据化是商业银行这些年发展与创新的 方向。人工智能（AI）在金融科技领域的应用已经成为推动 行业创新和发展的关键因素，人工智能的应用正在不断扩展和深化，从提高服务效率和质量到推动业务创新和 风险管理，AI都在发挥着越来越重要的作用。随着技术的进一步发展，预计AI将在金融科技领域扮演更加重要的角色。 1. 理解并能分析金融环境变化趋势及对金融科技的影响。 2. 认识金融科技与人工智能融合的关键技术与应用。 3. 熟悉AI融合带来的挑战、风险及监管政策。 授课大纲 一、 数字化转型的发展现状~企业与银行运营需先认识金融环境发展与政策引导方向 1. 金融环境的变化趋势 1) 数字化转型加速：信息技术推动金融服务线上化、智能化，数字货币、网络支付普及，改变交易模式与效率 2) 绿色金融兴起：全球关注气候变化，绿色金融产品 服务创新，资金流向绿色 3) 监管强化：为防系统性风险，各国加强金融监管，规范市场行为 4) 国际化加深：跨境资本流动频繁， 国际金融合作紧密，市场相互影响增大 2. 银行基本业务模式因科技发展而持续改变~金融科技对传统金融的影响与变革 1) 传统银行线下运营的局限性 2) 以客户为中心的观念延伸；客户行为与体验变化 I. 金融服务开放化~用户体验持续提升 II. 金融产品定制化~服务客群空间拓宽 III. 业务联结线上化~完善系统平台支持 IV. 营销效率精准化~智能风控挖掘潜在 3. 银行4.0时代的 数字化转型趋势；金融科技与人工智能融合的重要性 1) 提升效率。优化体验。加强风控。 2) 从实体网点到数字银行 I. 业务的变迁：零售业务高速发展 II. 渠道变迁：移动化渠道发展 III. 用户变迁：长尾客群经营 IV. 产品特点变迁：多维、高频、线上场景 3) 从银行1.0到银行4.0 智慧银行、开放生态 引伸话题：智能手机改变了相机、金融服务、支付行为、健康出行等 4. 人民银行发布《金融科技发展规划（2022-2025年）》 1) 金融科技的发展历程与现状 2) 金融 数字化转型不仅需要关注金融产品、金融机构、金融市场的变革，更需要重视作为金融“桥梁”的各类基础设施的建设 1) 人工智能已成为技术助力金融 数字化转型的“主力引擎”” 无论是从数据、算法还是算力来看，都能够有效整合金融机构的技术与数据投入，可优化业务流程，降低人工处理成本，提高资源利用率，也可在 信贷等业务流程中提升业务处理效率，以及协助金融机构精准分析市场和客户 2) 把握业务面金融需求支持实体经济，做好“五篇大文章”～国家战略 目标3) 人工智能应用也能够全面提升金融基础设施的服务能级～人工智能应用到金融征信系统建设 4) 人工智能可推动监管与治理模式的优化升级。数字金融创新中的风险隐蔽性、突发性、传染性强，必须借助前沿技术进行分析和预警 5) 发展数字金融与金融科技都离不开伦理保障。算法歧视、 大数据杀熟、信息泄露等金融科技伦理挑战，也给人工智能应用带来“阴影” 二、 人工智能技术在金融科技中的应用 案例分析 1. 人工智能基础技术介绍 1) 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习。 2) 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。 3) 自然语言处理：语音识别、文本分类、机器翻译。 4) 计算机视觉：图像识别、人脸识别 1) 信用评估：利用机器学习评估借款人信用。 2) 风险预警：实时监测识别潜在风险。 3. 人工智能在金融投资中的应用 1) 智能投顾：提供个性化投资建议。 2) 量化交易：开发策略实现自动化交易。 3) 投资组合优化：利用算法平衡风险与收益。 1) 智能客服：自动回答客户问题。 2) 客户画像：分析行为构建画像。 3) 个性化推荐：根据偏好推荐产品与服务。 5. 人工智能在金融监管中的应用 1) 智能监管：实时监测金融机构合规性。 2) 风险监测与预警：辅助监管部门防范风险。 三、 金融科技与人工智能融合的挑战、风险与应对策略 1. 网点和线上整合、产品数据化是融合面临的技术挑战 1) 数据质量与安全：数据准确性、完整性、保密性问题。 2) 模型可解释性：理解模型决策过程的困难。 3) 技术集成难度：不同技术系统的融合障碍。 2. 人工智能金融科技融合带来的风险 2) 伦理风险：算法偏见、隐私侵犯等。 3. 应对策略与解决方案 1) 技术层面：提升数据管理与安全技术，开发可解释模型。 4) 人才培养层面：培养复合型人才。 4. 经验案例~银行围绕手机银行进行渠道转型→手机银行App从“有”到“优” 选手机：最容易携带的客户体验操作平台。银行传统网点和 渠道营销如何 数字化转型～手机银行、掌上银行和 微信银行等 1) 中国银 行业数字金融生态平台的发展变迁，其中手机银行是重要的一环，各大银行都在努力提升用户体验，以提高用户粘性和活跃度。 2) “以用户为中心”的场景、体验、运营是破解手机银行高频流量困局的关键要素，招商银行手机银行 一方面加强用户体验管理，优化用户体验，另 一方面注重场景深度经营，推出财富开放平台，并持续深耕财富开放平台经营 3) 手机银行 数字化服务的活跃用户总量（月度活跃用户规模，MAU），工商银行以1.51亿MAU居于用户规模榜首遥遥领先；招商银行由于持续建设和完善高用户体验，成为以5852万MAU坐稳前五名中唯一的股份制商业银行 4) 手机银行在满足个性化财富需求的同时通过专业社区催生新需求， I. 与人工智能密切相关的人脸识别、语音识别、生物识别技术正在改变传统支付方式，实现零售支付的更高效率、更好体验、更低成本。 II. 通过“智能语音”服务、生物识别身份认证、智能投资顾问等方式，还能够提升金融机构和支付企业的服务能力 III. 借助大模型的关联分析能力，打造更加复杂的评估评价模型，并进行动态迭代，不断优化参数，进一步提升信用评估的科学性和准确性 5) 国家金融监管总局正在对监管 大数据平台进行全面升级，建设“智慧监管平台”，打造兼具信息展示、智能分析、流程管控、智慧决策功能的一体化科技平台。
| 
