定义 ：人工智能即是让计算机系统模拟出感知、推理、学习、决策等人类行为。
五要素行业分析框架 ：基础实施、算法、技术方向、具体技术、行业解决方案。
金融科技领域的应用则属于最终的行业解决方案层
大数据和硬件是人工智能的基础设施
大数据是人工智能的前提条件。数据即是信息，数据是进一步深加工的原材料，有了大数据的基础，才可以运用人工智能算法去解决具体问题。金融领域在数据方面有先天优势。首先，金融领域属于强数据导向的行业，且存在大量的标准化数据，例如公司的财务数据、股市债市的历史交易数据等等。其次，金融数据十分注重实效性，对人工智能的需求高。
在有了海量数据的前提下，随即产生的是对海量数据的计算需求，AI芯片应运而生。目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。
算法是人工智能的核心
机器学习是人工智能的一个分支，是指通过模仿人脑，在经验学习中改善具体算法的性能；深度学习也是人工智能的一个分支，是指使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
深度学习分类：
有监督：更强调人的作用。利用给定的训练数据，集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据已知的函数预测结果，在这个过程中，训练及中的目标是由人标注的。
无监督：无监督学习目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎么做事情。在无监督的深度学习中，输入的数据没有被标记，也没有确定的结果，数据样本类别未知，需要计算机根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，使类内差距最小，类间差距最大）。
半监督学习：介于前两者之间，使用半监督学习时，将会要求最少的人员从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。
机器学习步骤：
训练：通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型，训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间。
推断：利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。
人工智能应用在金融领域的关键技术
日前，央行会同市场监管总局、银保监会、证监会联合印发《金融标准化“十四五”发展规划》(下称《规划》)，其中，金融业数字生态建设成为《规划》的一个重要方面，在业内人士看来，这将为数字经济带来更多机遇。受此影响，2月9日，数字货币、云计算概念等板块集体拉升。
《规划》明确指出，要稳步推进金融 科技 标准建设，系统完善金融数据要素标准，健全金融信息基础设施标准，强化金融网络安全标准防护，推进金融业信息化核心技术安全可控标准建设，稳妥推进法定数字货币标准研制。
业内的共识在于，目前我国数字经济发展进入快车道，增长模式从要素投入转向创新驱动，传统金融服务模式已难以匹配新的经济发展形势。这就要求金融业加快运用现代 科技 手段创新金融产品与服务，提升金融资源配置效率，使投融资更匹配新型经济结构、更满足多元经贸需求，这也对金融 科技 的标准设置提出了更多要求。
由此，在推进金融 科技 标准建设方面，《规划》明确了一系列举措，包括加强云计算、区块链、大数据、人工智能、生物识别、物联网等标准研制和有效应用，引领金融 科技 规范 健康 发展；深入实施金融 科技 发展指标评价标准，为自律组织实时发布发展指数提供支撑；推动金融领域 科技 伦理治理标准体系建设；加快实施函证数据标准，促进函证数字化稳步发展。坚持金融业务与非金融业务严格隔离，厘清 科技 服务与金融业务边界，防范借 科技 名义违法违规从事金融业务。
实际上，坚持金融业务与非金融业务严格隔离一直是监管的原则。此前监管层面多次强调要加快打造包容审慎的金融 科技 创新监管工具，平衡好安全与创新的关系，为金融 科技 创新划定刚性法规底线，设置柔性管理边界，预留充足发展空间，营造良好的发展政策环境。
除了应用层面，《规划》对相关的数据标准也做出了规定，称要统筹金融数据开发利用、公共安全、商业秘密和个人隐私保护，加快完善金融数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范。
同时，完善金融大数据标准体系， 探索 制定金融大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新配套标准；制定金融数据质量、脱敏、分级分类等标准；制定金融数据应用建模、元数据、算法评价等标准；制定银行业客户交互行为数据采集等业务数据标准。
据了解，在此前，在有关金融管理部门的推动下，银行、证券、保险业金融机构，非银行支付机构，以及金融行业监测认证机构依据国家数据安全有关法律法规与技术标准，已经启动了“金融数据安全”系列标准研制。其中《金融数据安全 数据安全分级指南》、《金融数据安全数据生命周期安全规范》已经实施。
有分析称，上述标准将有助于金融机构统筹规划并建立完善的金融数据安全保护标准体系，进一步提升金融行业整体数据安全保护能力，为金融行业数据相关业务的稳健发展提供有力保障。
此外，《规划》还称，将健全金融云平台标准体系，制定金融业上云指引，赋能中小金融机构信息基础设施集约绿色发展。研究构建金融业信息基础设施运行指标体系。研究制定物联网软硬件、系统中间件、数据管理在人民币印制生产等环节中的应用标准。
另在推进法定数字货币标准研制方面，《规划》明确，将研究制定法定数字货币信息安全标准，保障流通过程中的可存储性、不可伪造性、不可重复交易性、不可抵赖性；研究制定法定数字货币业务和应用标准，确立发行、流通和回笼各环节的标准化流程等。
人工智能应用在金融领域的关键技术如下：
(一)充当智能顾问
智能顾问就是投资个人或者机构提供投资的偏好、收益目标以及承担的风险水平等要求，人工智能就能在此基础上，进行智能核算，对投资组合进行优化，提供最符合用户需求的投资参考。
对于投资机构而言，人工智能能够对金融数据进行整理分析，构建和调整交易的模型，逐步完善该投资模型；同时，人工智能还能对投资的风险技术发现，运用大数据综合剖析多方数据，了解其他竞争机构以及本机构的投资情况。
对于普通个人而言，人工智能会搜集有关投资者的风险偏好、经济基础等个人信息，进而进行科学与客观地分析，制定符合个人的投资理财方案。
(二)充当智能客服
在以银行为代表的金融机构中，智能客服不仅是一种服务手段，更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。
目前，消费者在借助APP、手机及网页等办理相关业务时，智能客服能够科学分析消费者的数据与需求，并给予消费者所需信息的及时答复，为消费者的业务咨询和办理提供方便。在特殊情况下，如果智能客服的服务不能令消费者满意，则系统会自动转入人工客服。
智能客服的应用不仅有效降低人工客服的工作压力，减少相关企业的运营成本，还提升消费者的服务体验。因此，就需要加强对智能客服技术的更新，加强语言的识别与处理技术，使其应用更加广阔。
(三)对风险进行管控
人工智能技术在风险管控中的应用主要体现在能够在收集和分析消费者个人相关信息的基础上，构建出风险预测模型，进而能够确定风险程度。以银行贷款业务为例，早期的银行贷款业务需要经过人工审核，耗时需要好几天，甚至更长时间。
但运用人工智能技术，在短短几秒时间就能够完成审批任务，知道审批结果。不仅能够有效避免银行在长时间审批过程中错失消费者，还具有短时间审批的优势，且风险管控模型更具有准确性和科学性。
此外，人工智能还能有效识别国际监管的可疑交易，通过扫描数据库中的数据，提取利益的主体，继而对交易行为特征以及交易的轨迹展开分析，对相关的违法犯罪行为进行打击。最后，人工智能技术还能预防威胁金融稳定发展的不良因素的干扰，识别异常的风险主体，进而实现稳定金融发展的目标。
以上就是关于人工智能在金融科技领域有哪些应用场景？（上）——基础介绍全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
