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技術進步推動金融行業由信息化向智能化方向演進

發布時間:2019-07-29 分類:行業資訊

縱觀半個多世紀以來的金融行業發展歷史,每一次技術升級與商業模式變革依賴科技賦能與理念創新的有力支撐。按照金融行業發展歷程中不同時期的代表性技術與核心商業要素特點劃分,可分為“IT+金融階段“、“互聯網+金融階段”以及正在經歷的“人工智能+金融階段”,各階段相互疊加影響,形成融合上升的創新格局。

如今的人工智能+金融發展階段,是建立在IT信息系統穩定可靠、互聯網發展環境較為成熟的基礎之上,對金融產業鏈布局與商業邏輯本質進行重塑,科技對于行業的改變明顯高于以往任何階段,并對金融行業的未來發展方向產生深遠影響。

2011-2018這八年間,我國商業銀行的不良貸款余額從4,279億元上升到19,571億元,其中2018年6月的不良貸款余額較2011年12月上漲了357%;不良貸款率從1%上升到1.86%,整體呈現上升趨勢。從近年的走勢來看,傳統金融機構由于存在對系統和流程建設的重視程度不夠,及時監測違約風險的能力不足,系統性的風險預警機制尚未建立等原因,導致在風險管理方面存在諸多問題。同時在央行宏觀審慎評估體系(MPA)實施以及監管日益趨嚴的環境下,金融機構需要改變以往的管理思路,通過運用人工智能等新科技手段不斷增強自身的主動式風險管控能力以便應對未來的挑戰。

在人工智能+金融行業中,人工智能與大數據、云計算以及區塊鏈技術并不是相互割裂的,更多的表現為相互依存的關系。大數據可以為人工智能技術在機器學習訓練、算法優化等方面提供豐富的養料;云計算為大數據提供超強的運算和存儲能力,顯著降低運營成本;區塊鏈解決了大數據、云計算、人工智能技術存在的信息被泄露、篡改的安全性問題,使得金融交易具有更高的安全性。人工智能技術作為金融行業未來發展的核心驅動力,與其他相關技術一道共同促進金融行業轉型升級。

就人工智能而言,在金融行業的相關場景中以機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺這四項技術應用較多。機器學習(尤其是深度學習)作為人工智能的核心,作為金融行業各類智能應用得以實現的關鍵技術發揮極其重要的作用;知識圖譜利用知識抽取、知識表示、知識融合以及知識推理技術構建實現智能化應用的基礎知識資源;自然語言處理通過對詞、句子以及篇章進行分析,對于客服、投研等領域效率的提升提供了有力支撐;計算機視覺技術通過運用卷積神經網絡算法在身份驗證和移動支付環節廣泛應用。

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