indesign文件ai软件可以用吗央行下发：AI之于金融行业“AI+金融”成发展趋势

在近期央行下发的《金融技术（FinTech）演进规划（2019-2021年）》中，“人工智能”被数次提到，探索人工智能科技在智慧营销、身份辨识、风险防范等领域的应用模式和技巧，推动金融服务向主动化、个性化、智慧化演进正在变成金融市场的演进趋势。

AI之于金融行业

“AI+金融”是将人工智能作为基础特性，与特色金融市场的全面整合，相对于简单的市场叠加，“AI+”更注重于为特色产业的机制创新和步骤再造提供新的模式和技巧，促进经济形态的演变，从而造就新的商业理念，提高运营效益，带来整个行业的全面更新。其中，金融市场信息化建设起步早，其主要业务都是基于大体量数据展开，急需自动化和智能化的转型来解放人力，此外，金融普惠化和场景化的变革，也必须新的科技方式来提供支持，而人工智能与金融的结合，无疑为金融创新提供了更多的或许。

技术、数据和画面的需求使人工智能在金融领域得以迅速应用，其中，涉及的AI相关科技主要有：机器学习、生物识别、自然语言处理、语音辨识和知识图谱等。

l机器学习：在海量的金融大数据中学习规律和技巧，然后应用到金融业务的各个环节，有效地改进流程、提升效率;

l生物辨识：包括指纹鉴别、人脸辨识、虹膜识别和指静脉辨识等，广泛应用于用户身份认证、远程开户、无卡提款、刷脸支付、金库管理和网络借贷等金融场景；

l自然语言处理：显著提高金融市场获得、清洗、加工和预测数据的强度。例如：新闻通告、年报、研究报告等长期文本方式信息，利用自然语言处理技术可快速提取关键指标，进行预测总结；

l语音辨识：通常与语音合成科技结合提供于语音自然流畅的人机交互，其主要应用于电话客服、各类智能终端的语音导航、业务咨询等场景；

l知识图谱：从“实体-关系”的视角整合金融业现有数据indesign文件ai软件可以用吗，结合外部数据，建立联结形成大体量的实体关系网络。从而突破传统的计算方式，便于有效地挖掘潜在用户、预警潜在风险，帮助金融市场提升强度、优化步骤。

在场景应用上，一方面，金融业良好的数据基础为AI应用场景创新提供了条件，促使各领域充分挖掘数据的潜在价值，利用科技推动业务体系的变革和行业升级，从而使人工智能在金融领域的应用场景越来越多元；另一方面，金融服务业的属性决定了其大个别业务是基于客户服务展开的，大量的服务画面也必须借助科技来提高精度、优化体验、实现产业的精细化运营和服务更新。总之，金融业为人工智能的落地应用提供了良好的场景条件。

场景之于AI应用

现在，人工智能科技在银行、理财、投研、信贷、保险、风控、支付等领域受到实践，并展现出向各个领域渗透的态势。金融市场围绕银行服务、理财投资、信贷、保险、监管等业务已衍生出智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、智能监管等应用场景。

l智慧银行

人工智能的场景化应用渗透到银产业的方方面面，从前台业务到后台分析决策和企业运营，典型应用包含：智慧网点、智能客服、刷脸支付、智能风控、智慧营销和智能化运营等。其中，智慧网点是智慧银行的核心，以提高客户体验为核心，一方面从网点软软件设备和环境配置等实体上来改变银行信息收集方法和服务体系；另一方面充分运用后台分析和决策系统的结果来改进前台业务，从而增强服务品质，提高商业银行的核心竞争力

l智能投顾

是现代人工智能相关科技在财富管理领域的应用。它借助一系列智能算法综合检测客户的风险偏好、投资目标、财务情况等基本信息，并结合现代投资组合理论为客户提供自动化、个性化的理财方案。其实质是运用机器模拟理财顾问的个人心得。其核心环节包含：用户画像、大类资产配置（投资标的选取）、投资组合形成和动态优化等。

l智能投研

是指运用大数据和机器学习，将数据、信息和决策进行智能融合，并推动数据之间的智能化关联indesign文件ai软件可以用吗，从而自动化地完成信息的搜集、清洗、分析和决策的投研过程，提高投研者工作强度和投资能力。将收据收集、数据/知识提取、分析研究和观点展现等四大特色人工投研流程通过手动化方法加以改进，实现从搜索到投资观点的一步跨越。

l智能信贷

基于大数据和人工智能等金融科技相关技术，实现线上信贷业务的全流程改进和监控，从而提高风控能力和运营效益，降低员工维护费用。智能信贷通过搜集用户信息，筛选出有效数据，并按照指标和变量的指数对这种有效数据进行重新探讨处理，最后借助决策引擎为此单贷款构建审批、额度、定价等判断，完成信贷流程，从贷前、贷中和贷后的各个环节实现信贷业务精细化运作。整个过程并行处理，依靠机器自动化完成，从而无法推动线上审核的“秒批”或“秒拒”。

l智能保险

利用大数据、人工智能等科技推动保险从售前到投保、理赔和售后的全流程改进。

l智能监管

智能监管主要包含在线监控平台和离线审查系统两大个别。其中，通过在线监控平台发现类似高频交易、算法交易、大额成交等异常行为，并借助自学判断何时应该执法介入，从而无法迅速采用机制，减少行业影响。对于一些在线平台和人工无法看到的异常行为，则必须借助离线审查系统在事后对所有款项的积累量进行汇总分析，从而辨别出存在疑似异常的交易账户。

随着人工智能科技的逐步成熟，行业关注的重点正在逐渐从科技开发转移到场景探索上来，金融市场无疑将会步入更多的发展机会。