智能化提速带动了金融服务转型

2020-10-18 由 发布 阅读(655)

1、智能化底层技术的全维度突破,使金融领域实现智能化

智能化技术的进步助力金融行业向智能化演变。人工智能、大数据、云计算不断融合与发展,深深地影响着金融行业前台、中台与后台的的经营管理模式。人工智能化的变革具备三大要素,它们分别是数据、算法与算力,这三要素促使AI等智能技术应用进入高速发展阶段

深度学习带来了算法上的突破,超越了人工提取的低效率,提高了算法的运行效率。人工智能迈入数据驱动时代AI弥补了CPU的性能不足,提升CPU的计算能力。大数据的产生得益于互联网与物联网的进步,通过对海量数据的挖掘运用,使用不同的算法提升了数据的质量。金融行业具体业务场景庞大且繁杂,与其他行业相比,对三要素“算法、算力、数据”的要求更高。金融科技业务中智能化技术的不断渗透逐渐加深,人工智能化技术正在加速推动金融行业的智能化步伐。

2、RPA、自然语言处理、深度学习等技术,在金融领域的应用日渐成熟

RPA不断与金融场景融合,应用效果显著。RPA机器人流程自动化(Robotic process automation),通过模仿人类在计算机、RPA等终端设备做一些重复率很高的工作。RPA可以加速财务报表、余额核对那个流程,准确率高,可以为公司财务带来前所未有的改变,非常适用于财务领域。近年来,浦发银行、广发银行等共9大银行上线RPA系统,推动数字化转型。例如广发银行,每天需要处理的数超多,RPA的使用可以帮助其明显提高工作效率,引入RPA之后,广发银行每个月平均节约人工耗时超过两万小时。疫情期间,RPA的使用也为分行人员返岗减轻了很多压力。

知识图谱重构数据价值,落地金融行业。知识图谱也叫知识域可视化,通过挖掘数据、绘画图形等方式展现出知识领域的动态发展规律。知识图谱帮助金融行业挖掘数据中的知识关系,例如风控、审计、自动化报告等。比如,农业银行通过构建“AI+知识图谱”的技术应用在信贷管理领域,极大的提升了信贷产品的有效供给与实体经济服务能力。平安人寿上线了知识图谱问答系统,借助人工智能推出了智慧客服,使用户得到了极致的服务体验。

深度学习应用于个性化分析,提升金融行业的客户精准营销。人工智能的深度学习是通过多层次的分析和计算,最终得到一种方法。深度学习就是对数据进行表征学习的方法,主要用在算法交易风控管理、衍生品市场等。深度学习其强大处理能力在金融领域越来越多的被使用,随着时间的发展,人工智能算法的出现让深度学习模型越来越优秀。金融机构在深度学习的帮助下,产品与服务更具自身特点与优势,竞争力明显提升。金融行业业务流程更加精准有效,客户满意度应声大幅提高,响应时间缩短,合规性更加完善。