人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

人工智能本科转金融专业可以吗

人工智能本科转金融专业可以。

因为现在很多的高等学校里面，进入大学以后，都是有一次转专业的机会的，一般都是在大一，第二学期完成以后，就开始转专业了，这个时候，你只需要去演戏，金融专业方面的辅导员，然后在大一的时候，学习金融专业方面的知识。

推荐一些有关金融学的入门书籍

金融行业目前主要分三大块:银行等存贷机构，证券机构以及保险机构

所以，入门的话主要看你想往那块发展

入门之前，要先看格里高利-曼昆的《经济学原理》，高等数学(微积分必须的，有精力再看一下线代和数理统计基础)

只有看过这些才能看懂一般的基础金融学书

银行:

米什金《货币金融学》几个版本差别不大，中英文的都有，是金融专业本科生入门必学教材

证券:

《投资学》，有好多版本，可以参考上海财经大学出版社的教材，通俗易懂，因为是新书，所以例子都很近期

不过债券，股权，期权这三章是最重要也对初学者来说最难的，很多专业词汇和计算公式，要先看看高等数学，了解算法推导，才能更好理解各种运作和投资组合的收益最大化

保险

《保险学原理》没有特别推荐的，只要是重点高校像人大，上海财大等出的都可以看，保险学基础主要是法律，保险中的基本经济关系看一下都会懂的

PS。以上书基本都有网上PDF下载

金融学是经济学的一个分支，有很多跨学科实践，像法律，统计甚至历史等等，不要奢望找到什么一口气就入门的金融书，有意学的先看好初级宏微经和高数基础，否则很多东西你不明白

希望能帮到你~~

人工智能在金融领域的应用有什么优势

可以更加精确，更加理性的知道金融工作

人工智能专业目录代码

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学校首页

人工智能专业（专业代码：080717T）

培养目标:人工智能专业主要面向国民经济与科技发展的重大需求，以新工科为导向，培养具有扎实的数理基础、系统掌握人工智能的基本理论、计算机与智能控制技术、电子与机器人技术、数据智能分析与决策等技术、具备灵活运用相关交叉学科知识、实践应用及开拓创新的科学素养，拥有较为开阔的产业应用视角与国际前瞻视野，能够从事人工智能算法开发及技术应用、智能控制技术应用和人工智能系统集成等方面的工作，具有团队精神和管理与协调大型工程项目能力的复合型高级工程技术人才。

主要课程：电路原理、电子技术、信号分析与处理、数字信号处理，传感器与检测技术，嵌入式系统，物联网技术、人工智能基础、模式识别、机器学习、图像理解与视觉计算、计算智能及应用、智能数据挖掘、认知计算导论、自然语言处理与知识工程、大数据处理与信息检索等课程。

就业方向：本专业学生毕业后主要在人工智能新兴产业、智能金融、智能制造、智能医疗、智能教育、智能交通、智能政务等企事业单位从事人工智能研究、开发、应用和管理工作。

本专业学制四年授予学位工学学士

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