我国人工智能+金融行业的技术支撑

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人工智能+金融主要以计算机科学中的人工智能技术为主要驱动力，利用这一驱动力来增强金融机构和业务环节的能力，创新金融产品，重塑金融业务流程，优化金融服务。在物联网时代，人工智能+金融可以使用户享受到基于大量多维用户数据和自学习优化算法的智能、实时和定制的垂直金融服务。

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新一轮科技革命和金融业的良好适用性推动了人工智能+金融业的发展

人工智能是新一轮科技革命和产业转型的重要推动力。“人工智能+”是一种基于人工智能的计算机技术，它与传统行业的各种业务场景进行了深度整合。与简单的行业叠加相比，“人工智能+”更注重为传统行业的问题解决和流程再造提供新的思路和方法，加快新经济形态的演进，催生新的商业模式，提高运营效率，实现整个行业的全面升级。在中国共产党第十九次全国代表大会的报告中，提出将包括人工智能在内的现代科学技术与传统产业相结合。在2018年和2019年的政府工作报告中，人工智能等新技术对促进传统产业的重要性再次得到强调。

当人工智能出现时，金融业具有很好的适用性，因为金融和数据密切相关，金融业过去积累的大量数据可以应用到机器学习中，机器学习广泛应用于股市预测、风险评估和预警。自动生成报告涉及自然语言处理，因为一般金融行业所涉及的报告都有固定的格式，所以自然语言处理技术可以用来捕获报告所需的信息，并生成具有固定格式的报告。知识地图使用可视化图形来展示每一个事物实体的发展过程以及实体之间的关系。语义搜索使搜索引擎的工作不再局限于用户输入的具体内容，而是计算机可以根据内容进行合理的联系和扩散，从而更准确地捕捉用户实际期望搜索的内容，并将期望的搜索结果更准确地反馈给用户。

一般来说，金融业离不开大量数据的积累和计算，而正是由于其在这方面的固有优势，它才能与计算机科学的尖端技术紧密结合。作为计算机科学的一个前沿分支，金融行业的员工逐渐意识到计算机科学给工作和生活带来的巨大变化，并逐渐努力寻找人工智能在行业中的应用场景，在投资咨询、交易预测和便利金融服务方面取得了一些进展。

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技术支持在人工智能和金融情景的深度整合中至关重要

人工智能+金融业的起源和基本发展仍然取决于计算机科学的技术水平，即计算机科学的水平。突破点在于如何更好地将人工智能技术与金融情景相结合。人工智能已经能够贯穿金融活动的整个业务流程，包括海量数据分析、金融政策解读、报告自动生成、突发金融事件预测和金融相关信息搜索。这些业务流程的相应人工智能技术如图1所示。

△图1人工智能技术在金融领域的应用

(1)机器学习

机器学习对人工智能非常重要。正是因为有了机器学习，计算机才能具有一定的智能，这种智能现在被广泛应用于与人工智能相关的各个领域，包括智能金融领域。机器学习的原理是在过去由专家决定的大量数据的基础上选择每一类事件的特征值。计算机通过算法程序对特征值进行分析后，提取、分析、比较并最终对重现事件的特征值进行分类，从而达到智能识别的目的。金融业过去积累的大量数据可以应用到机器学习中，实现从数据到模型的手工过程。

(2)自然语言处理

自然语言处理的研究包括用自然语言实现人机交流的各种理论和方法。这是人工智能领域一个新兴的重要方向。这项技术是在计算机科学和语言科学的交叉领域，这使得人类不再使用编译器和编程语言与计算机交流。

自然语言处理技术的应用主要涉及两个方面:自动生成报告和文本结构化处理。自动生成报告涉及自然语言处理，因为一般金融行业所涉及的报告都有固定的格式，所以自然语言处理技术可以用来捕获报告所需的信息，并生成具有固定格式的报告。此外，在机器学习中，如果模型仅从数字中推断出来，并且一些信息不以数据的形式出现，则有一定的局限性。因此，有时有必要以文本的形式引入信息，这些信息可以通过自然语言处理技术进行分析，并且可以对非结构化数据进行结构化处理以获得有价值的信息。

(3)知识地图

知识地图，也称科学知识地图，是用视觉图形来展示各种事物的发展过程和实体之间的关系。利用知识地图来挖掘、分析、构建、绘制和展示知识，揭示这一过程与实体之间的相互关系。

当机器学习和自然语言处理技术遇到突发事件时，很难保证预测的准确性，俗称“黑天鹅”事件。911事件、导火索机制、出售空禁令等。使得计算器无法处理它，因为系统从来没有相关事件的历史数据，所以不可能从中学习相关模式。此时，计算机系统管理资产存在巨大的风险，模型将会失败。在这种情况下，知识地图技术被引入到人工智能中，人工智能本质上是一个语义相关的网络，而是一个基于图的数据结构，它根据专家在早期设计的规则与不同种类的实体相连接，从而提供了一种从知识实体之间关系的角度分析问题的方法和能力。

(4)语义搜索

语义搜索在搜索引擎中得到了广泛的应用，并在金融业务中发挥着重要的作用。语义搜索意味着搜索引擎的工作不再局限于用户当前输入的具体内容，而是可以根据内容合理地联系和传播，从而更准确地捕捉用户实际期望搜索的内容，更准确地将期望的搜索结果反馈给用户。语义搜索是源于自然语言处理和知识地图的一项新技术。

语义搜索技术在金融业的重要性在于，金融从业者正处于信息爆炸时代，面对大量的基础数据和复杂信息，可能无法找到准确、有价值的信息。因为信息的搜索成本太高，有些工作是无法实现的。如果将语义搜索技术应用到数据终端，即一些辅助搜索软件中，不仅可以更准确地获取用户所需的信息，还可以节省时间，提高工作效率。

人工智能技术的发展也与大学、研究所和企业研究机构正在研究的其他尖端技术密切相关。由于人工智能的核心技术机器学习对大量数据的积累有一定的要求，人工智能与大数据技术密切相关；在机器学习过程中，有必要利用云计算技术为机器学习过程提供计算和存储能力；最后，区块链技术的出现和发展有利于金融数据的安全，可以防止金融数据被篡改，在一定程度上解决数据安全问题，有助于人工智能的进一步发展。

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科学技术的发展和市场环境的变化对人工智能+金融行业的未来有很大的影响

随着科学技术的不断发展，未来出现的新的计算机科学技术将与人工智能技术相互作用，进而影响到其他已经受到人工智能影响的领域，包括金融领域。人工智能技术与移动互联网、大数据、云计算和区块链等诸多技术密切相关。人工智能与金融相结合，实现场景创新，作为一种有前途的新兴技术，已经成为金融供给侧改革的一条路径。

随着市场环境的变化，人工智能+金融业的整体业务场景将逐渐扩大。只有不断创新，迎合目标客户的需求，企业或产品才能注入新鲜血液，才能长久发展。目前，全球大型互联网金融企业基本符合这种发展思路，这也是人工智能+金融的未来发展趋势。金融业的发展始终与科学技术相辅相成。科学技术的进步促进了金融业的发展，而金融对科学技术的需求和应用反过来又推动了科学技术的进步。

目前，我国人工智能+金融市场的形势仍处于初级阶段，但正因为市场需求巨大，整个行业的市场环境良好。由于互联网用户数量庞大，互联网普及率高，中国拥有积累金融数据和其他金融数据的良好基础，因此中国发展人工智能+金融产业具有特殊优势。