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金融智能大脑的构建和创新应用.pdf
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1、栏目编辑:梁春丽 E-mail:2024年第1期2727Focus|专家视点随着数字经济的蓬勃发展,各类数据的大量积累和集聚,为人工智能的大规模训练和深度应用奠定了良好的基础。通过人工智能赋能,推进金融产品创新,改进金融服务模式,简化供需双方交易环节,提升资金融通效率,降低融通边际成本,及时满足客户多样化金融服务需求,成为推动金融机构全面数字化转型的重要路径。一、金融智能大脑内涵当前,国家层面已先后印发新一代人工智能发展规划等一系列发展规划,推动人工智能深度应用和产业智能升级。人工智能在各行各业应用蔚然成风,推动经济社会向数字化、数智化转型,并引领新一轮产业智能化变革。随着数据的规模日益庞大和
2、GPU、NPU算力的发展日新月异,在数据、算力的支撑上,以深度学习为代表的深度神经网络模型节点众多、训练高效、收敛稳定,模型预测准确率高、通用性强,获得了广泛的应用,掀起了人工智能应用浪潮,成为推动各行各业数字化转型的关键技术支撑。金融的本质是资金的融通,对于金融行业而言是在做好风险控制的基础上,充分利用人工智能等先进技术,持续创新金融产品和模式,提升资金融通质效,为客户提供极致的服务,支持金融机构充分发挥调节、配置金融资源的重要职能。金融机构在推进全面数字化转型过程中,坚持以数字技术为支撑,注重人工智能等创新技术的深度应用,着力打造金融智能大脑,推动作者简介:李小庆(1977-),男,湖北武
3、汉人,管理学博士,金融业信息专家,信息科技部数据管理部副总经理,具有丰 富的金融行业从业经验,目前主要从事数字金融、数据治理和人工智能的研究与实践工作。收稿日期:2023-09-12摘要:随着数字经济的蓬勃发展,数据、算力、算法充分融合并发挥协同创新效应,推动人工智能在金融领域深度应用,支持优化金融服务模式,创新金融产品,提高风险智控水平,提升金融服务质效,全面赋能金融机构数字化、数智化转型。文章分析了金融智能大脑的内涵,创新提出了金融智能大脑构建的主要目标、服务能力和创新框架,并对基于金融智能大脑的智慧服务场景进行了规划,推动人工智能在智服客户、智塑业态、智创产品、智管运营、智建场景、智控风
4、险等领域的应用。关键词:金融智能大脑;金融科技;人工智能;大数据;融合创新金融智能大脑的构建和创新应用 中国农业发展银行李小庆栏目编辑:梁春丽 E-mail:2024年第1期2828Focus|专家视点人工智能在客户身份识别、特征洞察、量化交易、投资顾问、风险管理等领域的应用,深度赋能金融业务发展,持续推进降本增效,提升金融业务发展质量。金融智能大脑以数据为源泉,以融智为路径,以赋能为目标,坚持数云一体、数智融合和数字赋能,推动“云、数、智”三位一体服务融合,将计算机视觉、智能语音(IV)、生物特征识别、机器学习、知识图谱、机器人流程自动化生成式人工智能等技术综合应用于精准营销、智慧客服、产品
5、创新、集约运营、智能投顾和数智风控等场景。培育数字化劳动力,创新金融服务模式,优化金融服务流程,提升运营效率,加强风险管理,推动对金融机构全机构、全客户、全场景数智化赋能,推动金融机构从单向服务向全向服务、从支撑使能向价值赋能转变。二、构建金融智能大脑体系(一)金融智能大脑构建的主要目标围绕金融业务高质量发展战略,从全景视角出发,构建服务全客户、全领域、全渠道的的数字化框架,通过业务和科技双向引领、双轮驱动,推动进行深层次、多场景数字化建设和应用创新,聚合资源打造金融智能大脑。通过人工智能全域赋能,强化数云一体、跨界融合、渠道协同的业务场景设计和应用,构建智能、开放、生态、高效、敏捷、协同的金
6、融服务新模式、新业态,提升在金融营销、服务、运营、产品、决策、风控等方面的数智化能力。(二)金融智能大脑的主要服务能力通过人工智能等数字技术的深度赋能,推进金融业务活动全域数字化、智能化,实现快捷响应客户需求,提供优质金融服务,迅速适应市场竞争态势,持续进行价值创造。1.智服客户充分利用生物特征识别、计算机视觉和知识图谱,对客户进行智慧感知和洞察,形成识别感知能力,对客户的交易行为、风险偏好、潜在需求等信息进行精细刻画、精确画像,实现精准营销,支持金融机构持续获取增量业务。根据客户需求,为客户提供个性化、精准化和智慧化服务。2.智塑业态加强客户信息整合和共享,采用计算机视觉、智能语音和机器学习
7、,实现智能坐席、智能营销、智能投顾等场景。通过智能模型预测金融市场走向和客户动态需求,推动线上、线下金融服务自动化、智能化,更好地把握市场先机及赢得客户青睐。通过数智赋能,深刻改变并重塑金融服务形态。3.智创产品充分利用大数据、机器学习等技术分析客户的经营、财务、交易等各类数据,解决融资、投资服务过程中金融机构和客户之间信息不对称的问题,弥合数据信息差。充分利用大数据深度训练智能模型,打造契合客户的需求的创新金融产品,智能配置投融资方案,为客户提供更加精准的金融服务。4.智管运营统筹各类运营服务需求,通过机器人流程自动化等技术的应用,充分整合各类录入、审核等操作,实现操作和流程自动化,降低运营
8、成本,提高运营效率,推动系统之间互联互通,强化渠道服务、客户维系、产品管理和信贷前中后台流程的协同联动,实现一点接入、全网响应。5.智建场景结合金融机经营发展要求前瞻性,做好金融服务场景的整合及规划,集中优势资源有序、着重打造与服务乡村振兴、普惠金融等领域高度契合的新平台、新场景、新生态,深化G端合作,拓展B端边界,泛化C端服务,为推动金融机构数字化转型提供新动能。6.智控风险通过智能建模和数据挖掘,构建动态风险计量体系和模型,在客户准入及交易事前、事中、事后全流栏目编辑:梁春丽 E-mail:2024年第1期2929Focus|专家视点程开展风险识别、监测、评估和控制,分级分类制定风控规则,
9、将智能风险防控方法运用于金融业务全领域、全流程,提升风险管理的全面性、时效性。三、金融智能大脑的创新框架金融机构面临金融市场的激烈竞争,需要在获客转化、金融服务、产品创新、风险管控等方面持续发力;加强对人工智能的深度应用,发挥大数据价值,打造集流水线建模、自动化建模、机器学习操作全生命周期运营管理框架于一体的金融智能大脑(如图1所示)。一管理和监控,弹性对资源进行分配,形成云原生的流计算、批量计算和图计算的能力,提供结构和非结构化数据的存管能力;充分发挥云平台弹性扩展、快速部署、敏捷响应等特点,为金融机构人工智能大脑提供强有力的底层技术支撑和算力支撑。(二)数据中台 数据中台具有数据种类丰富、
10、数据建模快速、数据一站式处理等特点。通过数据中台的构建,设置接口丰富的数据连接器,可以自动适配结构化、半结构化和非结构化等各类数据源,形成数据工场和大数据资产目录。对各类内外部数据进行建模、解析和处理,提供数据资产管理、数据服务集成、数据整合、数据采集、数据开发管理等模块功能,为金融智能大脑提供充足的数据储备和强有力的数据处理支撑,满足金融智能大脑模型训练等大规模的数据需求,同时建立可信执行环境(TEE),为各类数据提供安全保护。(三)智能中台智能中台集成模型训练、模型推理、模型评估、模型优化等过程,提供数据智能标注、任务资源统一调度、建模可视开发等服务,同时提供算子管理、模型资产管理、特征管
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- 关 键 词:
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