什么是ai大數據？在金融領域應用現狀分析

1、ai大數據

以大量數據為導向，把那些需要機器來判別的問題轉化為數據問題。

2、大數據和ai在金融領域的應用

(1) 應用場景

客戶身份識別

依托生物識別技術，如：人臉識別、指紋識別等，快速獲取并認證客戶身份的AI 大數據應用。當前，隨著生物識別技術的進步，其已在銀行柜臺聯網核查、VTM 自助開卡、遠程開戶、支付結算、反欺詐管理等業務 領域中得到廣泛應用。

投資顧問

主要以機器人投顧為代表，其根據投資者自身經濟情況以及風險偏好，以智能算法為依據，結合投資組合理論，為用戶提供智能化的投資管理 服務。當前，機器人投顧主要服務于長尾客戶。

征信反欺詐

將不同來源的結構化和非結構化大數據整合在一起，分析行業上下游競爭對手的相關數據，發現某些隱藏的欺詐可能。

信貸決策

以AI+大數據為依托建立信用評估模型，對用戶的履約能力和履約意愿等方面作出準確分析，進而提高風險管控能力。

(2) 應用價值

提高信息處理能力

隨著時代的進步，當前我們正處于信息爆炸時代，如何在海量信息中獲取有意義信息并用于業務決策，是當前金融行業的難點之一，而隨著AI大數據技術在金融領域的運用，其承擔了高強度的識別和計算，利于金融行業系統性的總結數據，挖掘行業更具價值的信息。

提高勞動生產率，降低運營成本

通常來說，金融機構會花費大量人力資源、時間資源在搜集整理客戶信息、客戶情況的跟蹤、回應客戶需求等維護客戶關系的工作上，隨著AI大數據技術的應用，可以系統化整理客戶信息，并給出高匹配性的解決方案，進而提高工作效率，節約時間成本。

拓展金融服務的深度和廣度

金融業是ai大數據技術滲透度最高的領域之一，根據滲透進度，可分為服務智能化、認知智能化和決策智能化三個階段，1998年，電子金融的出現，我國金融行業開始了服務智能化之路;2003年，線上金融開始出現，網絡理財、網上銀行的誕生，金融行業逐漸步入認知智能化階段;隨著互聯網、大數據以及云計算的技術的進步，生物識別技術的加持下，2014年，我國已經步入智能金融階段。

來源：《北京軟件和信息服務業協會：2020 金融AI大數據應用白皮書(30頁).pdf 》