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专题系列一,行业研究报告

来源:http://www.logblo.com 作者:金沙棋牌 时间:2019-11-29 12:40

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《报告》介绍,智能投顾降低了投资的门槛,较低的费率以及边际服务成本无限趋近于零,拥有较高的专业化程度以及无视人性缺点的策略执行力。较传统投资顾问相比,智能投顾服务流程更加简化,理财服务更加专业化也更加有效率。

习近平主席任中央委员会总书记以来主抓网络安全及大数据领域,网络强国自主创新自主可控势在必行:2018 年4 月,习近平主席在全国网络安全和信息化工作会议上强调,敏锐抓住信息化发展历史机遇,加强网上正面宣传,维护网络安全,推动信息领域核心技术突破,发挥信息化对经济社会发展的引领作用,加强网信领域军民融合,主动参与网络空间国际治理进程,自主创新推进网络强国建设(新华社)。

不同的发展路径

同样的事情在银行业也在发生。花旗银行的一份统计报告显示,个人金融银行试图借助自动化节省人力,预计在2015—2015年之间减少30%的员工。在国内,根据各大商业银行年报数据显示,五家国有银行在境内银行机构员工数量全部减少,其中工商银行、农业银行、建设银行减员都在8000人以上。

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    智能征信率先出击,打响“AI+金融”头炮:近年来,我国征信行业成长迅速。2015 年1 月,8 家机构获得个人征信牌照试点资格,2018年2 月,百行征信获得首张个人征信牌照。2016 年我国个人征信市场规模为134.2 亿元,征信记录覆盖率仅35%,相比美国92%的比例,我国征信系统建设仍然任重道远(宜人智库)。数据源、风险与信用评估模型、牌照是征信企业历来必争之地,对于以数据为核心资产的征信业而言,AI+征信、大数据征信将是大势所趋。AI 将突破传统征信手段的瓶颈,在模式识别、信用分析及预测等方面创造无量价值,带来更安全可靠的互联网经济时代下的新征信服务,惠及更多消费者。

当前非常热门的智能投顾,通常就是指机器人通过资产组合理论相关的算法来搭建数据模型和后台算法,为投资者提供智能化和自动化的资产配置建议。在美国,每一个人要对他的养老金账户做出决策,因此需要专业的投资顾问,正是个人对养老金账户的投资决策需求,直接推动产生了美国的智能投顾。而在中国市场上,智能投顾需要寻找新的发展模式。智能投顾比下围棋要复杂得多,下围棋只有两个人博弈,规则是非常清楚的;而金融投资的参与博弈者非常多,而且许多规则是变动的,市场上既有很多已经充分披露的信息,也有很多需要挖掘、没有被编码的信息,此外还有情绪的波动等。

“AI+金融”的产业链图和各类参与者分析

AI 投资科技公司凯富特CEO 吕晴认为,人工智能在金融投资中的运用将是一个较为确定的趋势,人工智能与人的结合能够提高国内机构的产品设计能力和专业化服务能力,发展前景广阔。目前美国很多大型金融机构开始转型成技术公司,并大量从微软、谷歌、facebook 等高科技公司聘用相关人才。国内金融机构对人工智能在资产管理和投资交易中的运用也越来越认可。智能投顾市场将快速扩张

    智能投顾趋势向好,对标美国:混合投顾和扩展2B 业务成为未来方向:智能投顾可基于人工智能等技术,根据客户风险偏好与预期收益等提供个性化的投资理财建议,降低了传统投顾市场的交易成本与服务失误率,同时扩大了服务面。2015 年以来,我国智能投顾平台陆续涌现,现有平台主要隶属银行、基金、互联网公司、第三方创业公司旗下,摩羯智投、谱蓝、京东智投位列第一梯队。美国等海外智能投顾市场发展更为成熟,从2008 年起就陆续有新兴创业公司开展相关业务,根据Statista 数据,2017 年受管资产达到1825 亿美元,预计2021年将超过5000 亿美元。经过对美国三家智能投顾独立平台(Wealthfront、Personal Capital 和Betterment)的梳理,我们可归纳出美国智能投顾市场的特点:1)借助成熟的资本市场,纯机器的投顾业务是可行且低成本的;2)混合投顾和扩展2B 业务可能是市场进一步发展的趋势。国内智能投顾市场尚处起步阶段,市场接受度仍有待提高,监管体系与行业标准亦需完善,三板金融科技相关企业种类较为丰富:三板金融科技相关标的企业主营业务覆盖从相对上游的基础软硬件提供商、大数据/云计算技术提供商等,到面向客户的互联网金融信息综合服务商、泛金融信息化解决方案商等环节。三板相关标的:麟龙股份、嘉银金科、敬众科技、灵犀金融、指南针、现在支付、量邦科技等。和三板相比,A 股金融科技相关标的则形成了金融集团+软件企业两类分立的局面,金融集团多以正在积极采用相关技术手段进行扩展或转型的大型企业为主,如招商银行、中国平安等。此外,比较纯正的标的还包括同花顺、东方财富、海联金汇、恒生电子、银之杰等。

金融科技通常被界定为金融和科技的融合,就是把科技应用到金融领域,通过技术工具的变革推动金融体系的创新。全球金融稳定委员会对金融科技的界定是,金融与科技相互融合,创造新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品,从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成非常大的影响。金融科技的外延囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同等领域,正在对银行、保险和支付这些领域的核心功能产生非常大的影响。

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日前,由中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会等部门联合发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》将智能投顾列入监管范畴,并在牌照资质、模型主要参数和制厂配置主要逻辑等方面给予了限制及规定。业内人士指出,由于人工智能可能导致部分潜在安全、隐私、金融风险,当各项人工智能应用在金融业开始落地推广时,可能会遭遇较为严格的监管。上海交通大学计算机科学与工程系教授吕宝粮指出,未来,在人工智能的应用下,客户的个人隐私和安全问题将变得越来越严峻。

    AI 起起又落落,政策、技术、资本、需求全面驱动今朝第三度浪潮:人工智能自1956 年正式诞生以来经历了两段黄金时期与两次寒冬,今第三度“AI+”浪潮得到多方保驾护航。政策上看,2017 年,AI 相继被写入两会政府工作报告与十九大报告,已正式上升为国家战略。技术上看,AI 基础层发展有人工智能芯片、海量大数据、成熟算法支撑,技术层有智能语音语义、计算机视觉、机器学习等技术加持,应用层开发环境日益成熟多元,推动企业上层应用建设。资本方面,AI 领域投融资热度不断升温,2017 年我国AI 领域融资规模突破300 亿元(鲸准洞见,易观智库),其中以金融、医疗、交通等细分领域最受青睐。

中国知名互联网机构参与金融科技的路径各不相同。阿里巴巴是电商场景,首先有交易,接着自然就要有支付,有了支付和大量数据,就能延伸到信贷、征信、借贷和众筹。腾讯有很强大的社交场景,社交场景本来离金融活动有一定距离,但腾讯以微信红包为载体进入到支付领域,由社交到微信红包,从红包再到微信支付,之后进入到个人消费,再到小额信贷、保险等领域。相比较而言,百度离直接的金融业务似乎比较远,特别是在支付领域介入得少,但是,百度有可能在金融科技2.0或3.0的阶段,应用搜索场景和网络流量介入到人工智能分析和大数据分析等领域。

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金沙棋牌,而实践证明,与人打交道的内容相较基础的信息处理工作更加复杂。目前,人工智能仍然面临很多挑战。灯塔财经 CEO 朱留锋表示,以智能客服来讲,机器人可以回答一些相对标准化的东西,但如果问题复杂一点,跟人比就会存在明显差距。目前,要完全替代人还是有难度的。

    需求端消费升级与用户体验升级不断催化AI 应用落地,AI 最终落地商用的关键在于场景,目前已为金融、医疗、自动驾驶等行业带来巨大降本增益价值。金融业以其数据量大、创新性高、购买力强、需求痛点明确等优势,成为人工智能率先落地应用的领域。本篇报告将聚焦“AI+金融”,后续我们将基于人工智能的应用场景推出系列专题。

中国银行业协会首席经济学家 香港交易所首席中国经济学家 巴曙松

“AI+金融”的行业总结与前景分析

除了传统的银行机构,互联网企业也开始通过人工智能等金融科技涉足金融业务。目前,发展较好的有百度金融、财鲸、品钛集团璇玑和读秒、宜信投米 RA、交行小 e、平安的智能客服系统等。从应用方向上看,目前国内人工智能在金融业资金端实际应用较多,在金融业资产端则非常有限。

    “AI+金融”先行一步:依托人工智能、大数据等前沿技术,金融运营逐步走向智能化。当下全球金融科技正处于高速增长期,2017 年全球初创金融科技企业融资额达到133 亿美元, 再创历史新高(CBinsight),在细分领域中,支付领域与信贷中筹领域的融资占比最高(波士顿咨询)。与此同时,我国金融科技市场的增长亦可圈可点,独角兽企业估值位列世界前茅,2017 年有5 家金融科技企业成功上市。

金融科技领域第二个广受关注的是区块链技术。从目前的趋势看,它有可能会重构金融行业底层的架构,其优势是可以降低信任的风险,每一个数据节点都可以验证账本内容和记录历史,提高了系统的可追责性,降低了系统的信任风险,而且具有灵活的架构。区块链技术也可以降低金融机构的运作成本,实现共享金融的效果。其具体应用领域包括点对点的交易,P2P的跨界支付、汇算、结算,也可以应用于记录各种信息,如客户身份资料和交易记录等,应用于土地所有权、股权真实性的验证和转移,以及智能合同管理。所谓智能合同管理,就是利用智能自动检测这个合同是不是具备生效的环境,一旦满足预先设定的程序,合同就自动处理,比如说自动付息、自动分红。前一阶段金融界非常关注钢贸融资等局部的金融风险,如果运用区块链的记账技术,就可以在很大程度上避免,因为区块链技术可以防范源头仓单的多次重复质押。

36 氪研究院是 36 氪子品牌,专注于一级市场的行业研究,通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业,欢迎大家积极与我们交流讨论。

在国外,金融领域的转型已然开始。据外媒报道,在美国加州举行的梅肯研究院全球会议上,高盛集团总裁大卫•所罗门透露,关于股票交易,在 15-20 年前,高盛有 500 人在为股票做市,而现在只剩下 3 个人,剩下的工作已经全部被机器人取代。

    此外,国内互联网金融行业历经多年发展逐步成熟,用户渗透率、支付机构网络支付交易规模、网络借贷规模均不断走高。借力不断融合的金融科技以及发展日益成熟的互联网金融行业,金融行业顺利进入AI 率先落地的第一阵营。

如何监管?

为什么金融行业最被人工智能看好?

《中国战略新兴产业》杂志记者贠天一 编辑整理

    风险提示:人工智能行业政策落地不及预期,征信行业发展低于预期,智能投顾行业接受度不足。

目前中国的金融科技活动,主要集中在五类机构六大业态。五类机构包括传统金融业、互联网机构、新兴互联网金融、通信机构和基础设施。六大业态包括互联网支付、网络借贷、众筹融资、互联网基金销售、互联网保险,互联网消费金融。

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据了解,目前,人工智能在金融领域的应用场景主要包括智能投顾、智能量化交易、智能客服、金融搜索引擎、身份验证和征信、风控等。近期发布的《新一代人工智能发展年度报告 2017》指出,智能投顾是当下“人工智能+金融”的应用发展重点。

第一个阶段可以界定为金融IT阶段,或者说是金融科技1.0版。在这个阶段,金融行业通过传统IT的软硬件的应用来实现办公和业务的电子化、自动化,从而提高业务效率。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节,IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门,现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等,就是这个阶段的代表。

注:本报告PDF版本可点击链接下载

5 月 24 日,诺贝尔经济学奖获得者迈伦•斯科尔斯在上海交通大学就金融创新的未来与风险发表主旨演讲时指出,人们给机器用于计算的数据,往往带有片面性,或者说一种不对称性。金融人工智能只挖掘之前已然发生的数据显然不够,大量数据并不可信,还需要校准,而且是动态核准。

当前,市场对金融科技期望非常高的领域,最典型的一个是人工智能。首先,人工智能是指通过快速吸收信息,把信息转化为知识,比如,对一个公司上市前的各个融资阶段或者放贷对象的基本分析,以及在实体经济中对于产业业态和竞争格局的分析。采用这个技术,原来的一些中低端的分析活动会被大面积地替代。其次,人工智能是指在领域建模和大数据分析的基础上尝试对未来进行预测,在时间维度上利用人工智能沟通过去和未来,可以减少跨越时间的价值交换带来的风险。第三,人工智能还包括在确定规则下优化博弈的策略,可以更充分地学习历史数据,采用左右互补来增强策略,实现共同协作。而且,人工智能在决策过程中不会出现人类面对利益时的情绪波动。

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而事实上,金融机构在人工智能方面的探索早已开始。据介绍,民生银行在 2015 年开始建设的大数据平台和人工智能服务体系,建立了实时头寸分析、智能投顾、智能风控、智能营销等一系列智能金融服务,极大地提升了小微 3.0、供应链金融、远程银行、资管业务的智能化水平;2016 年 12 月,招商银行率先推出摩羯智投,成为第一家布局智能投顾的银行机构;之后,浦发银行、兴业银行、平安银行、工商银行等都积极加入到了布局智能投顾的行列。近期,建设银行成立国内首家无人银行,成为人工智能在金融领域应用的重要成果。

与此形成对照的是,国际范围内对于金融科技的监管趋势则是初期总体上偏紧,而现在一些主要的金融中心开始转向积极地与市场互动,促进金融科技的发展。在发达市场,前期主要是从微观审慎角度和行为监管角度出发,评估金融科技的影响,坚持监管一致性原则,对金融科技和现有金融业务保持一致的监管。比如,P2P在美国归属于证券业务,和众筹一道纳入证券市场的行为监管。英国对P2P网贷和众筹都有最低的资本金要求。监管一致性原则、监管的渐进适度原则和市场自律原则,共同成为当前发达经济体对金融科技进行监管的基本原则。美国总统奥巴马在快离任之前,发布了一个金融科技的监管框架报告,其中重点强调消费者的权益保护和监管的一致性。经过前期的探索之后,主要经济体在强调监管一致性原则的前提下,开始尝试在防风险和促进创新中找一个平衡,允许金融科技公司在某些范围内合理冲撞现有法律政策的灰色地带,强调市场自律。

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业内人士指出,越来越多的人工智能在金融机构开始应用,但是它们替代的只是一些相对来说比较简单而繁琐的工作。就高盛而言,500 名交易员变成 3 名的背后是公司 9000 多名工程师的事实,这一数量甚至比一些互联网公司更高。在替代部分工作岗位的同时,人工智能也为金融行业创造了新的就业岗位。

很多领域在利用区块链技术方面都有很大的空间。比如说征信方面,利用数字和技术来做信用背书,不需要权威的中介机构就能够自动完成,相对公正,而且资料永久地保存。在股票交易中,现在需要中心化数据的储存、交易的平台,而区块链技术的应用可以直接去中介化地完成这个过程。

智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管是当前人工智能在金融领域的主要应用,分别作用于银行运营、投资理财、信贷、保险和监管等业务场景。智慧银行从提升用户体验和服务效率为主要出发点,实现服务和运营的智能化变革;智能投顾是人工智能在理财领域的应用,旨在利用计算机程序评估用户的风险偏好和理财需求,从而提供自动化的配置建议;智能投研用于辅助投资分析,提升投研效率;信贷领域,基于大数据和深度学习的风控、征信正改变着传统的信贷模式。此外,保险和监管也朝着智能化的方向发展。金融业智能化的变革从各个角度提升了行业效率,为业务模式的创新提供了新思路和新方法,但同时也使金融风险变得更加复杂,新监管手段的探索受到重视。

本文首发于2018年6月18日《中国战略新兴产业》

第三个阶段是金融科技3.0阶段。在这个阶段,金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链这些新的IT技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,因此可以大幅提升传统金融的效率,解决传统金融的痛点,代表技术就是大数据征信、智能投顾、供应链金融。

“AI+金融”行业发展的驱动力有哪些?

《报告》认为,未来,个性化定制服务将成为智能投顾的主要发展趋势,智能投顾业务形态有望迈向“管家式个人财富中心”。人工智能将为每一位客户提供量身定制的资产管理投资方案,并提供自动化的投资管理服务最大化投资回报。随着个性化定制服务的出现,智能投顾市场将快速扩张。根据 My Private Banking 预测,到 2020 年,全球智能投顾行业资产管理规模将达 1.6 万亿美元,2016-2020 年间复合增长率将达 113%。

(本文根据作者2017年1月17日在亚洲金融论坛上的演讲整理,作者授权本报发表,有删节。)

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近日,民生银行宣告成立民生科技有限公司,注册资本 2 亿元,定位于利用市场化的机制扩大银行在金融科技方面的研发和场景应用落地。这是继建设银行、兴业银行、平安银行、招商银行、光大银行之后,第六家成立的银行系金融科技子公司。

如果从IT技术对金融行业推动变革的角度看,目前可以把它划分为三个阶段。

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随着人工智能在金融领域的应用,关于其替代人工劳动力的讨论便从未停息。近期,波士顿咨询公司与中国发展基金会共同发布报告,预计到 2027 年中国金融业约 23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响,其影响方式为岗位的削减或转变为新型工种,其中银行、保险及资本市场的工作岗位削减比例分别为 22%、25%及 16%。

中国目前基本上处于金融科技1.0阶段的后期。一旦虚拟现实技术成熟,基本就意味着金融科技1.0时代结束,进入到金融科技的2.0阶段。

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据了解,智能投顾起源于美国,作为金融科技在财富管理领域的应用,智能投顾在落地中国后经过短暂沉淀便发展的如火如荼,逐渐被越来越多的用户青睐。它是一种在线投资顾问的服务模式,可以根据现代资产组合理论等算法搭建数据模型,之后根据投资者的风险偏好、财富状况以及理财目标为用户提供智能化以及现代化的资产配置建议。

中美金融科技发展的路径也有不同。美国的线下金融体系比较发达,金融科技企业的角色被定义为覆盖传统金融体系遗漏的客户和市场缝隙,以及提高已有业务的效率。金融科技是从硅谷成长起来,但华尔街迅速替代硅谷,成为研发中心。在中国市场上,传统的金融服务供给本身就不足,科技类公司发展可以填补这个空白,并且利用互联网的优势形成高速扩展,有可能占领先机。传统金融业吸纳科技人才和技术显得并不是很积极主动。因此,中国可能需要给金融技术企业金融业牌照,以促进竞争和创新。

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讨论金融科技,就必须讨论监管。

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随着人工智能的发展,机器能够更加逼真地模拟人的活动和行为,使定制化、个性化、智能化成为可能。在金融活动的前端,人工智能可以服务客户;在中台,人工智能能够进行授信和分析决策;在后台,人工智能可以支持风险防控和监督。总之,人工智能能够实现金融服务格局的改变,使之更加个性化和智能化。

两大重要领域

从人工智能技术的角度看,技术不断进步至发展成熟的趋势明显,而技术的商业化变现则依赖于实际的应用场景。因此,随着人工智能技术的逐渐成熟,行业关注的重点也将逐步从技术研发转移到场景探索上来,金融行业作为最被看好的AI应用领域之一,无疑会有更多的发展机会。

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第二个阶段可以界定为互联网金融阶段,或者叫金融科技2.0阶段。在这个阶段,主要是金融业搭建在线业务平台,利用互联网或者移动终端的渠道来汇集海量的用户和信息,实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。

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就在不久前,安永发布的《中国上市银行 2017 年回顾及未来展望》指出,科技引领、科技驱动已成为银行业发展共识。金融与科技已不仅仅是技术层面的融合,更体现为思维、理念、业务模式、管理模式等全方位的融合。由于金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化程度高,为人工智能的应用提供了有利条件,金融行业成为了人工智能率先落地的重要领域。不得不承认,当前以大数据、人工智能为代表的信息技术正在与传统金融业逐渐交融,智能投顾、智能风控、智能量化交易、智能客服等场景应用相继出现,正在改变着金融业的原有模样。金融机构关注人工智能技术已久

国际社会对金融科技未来的监管框架开始形成一些共识。2016年3月,金融稳定理事会首次正式讨论金融科技的系统性风险和全球监管的问题,金融科技对金融稳定的宏观和微观影响成为重要考虑,国际协作开始启动。这个会议重点讨论了几个方面的问题,比如,对金融创新产品和创新服务进行实质性的界定,特定的金融科技创新是什么性质的金融产品?边界在什么地方?对微观与宏观层面的稳定有什么影响?会不会走向新的集中化和市场垄断?中国参与金融科技监管国际合作、参与国际金融监管体系构建,已经成为一个重要课题。

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实际上,在金融投资领域,人工智能与人各有所长。人工智能的优势是处理大量的数据和变量,尤其是从海量数据中自动学习和挖掘一些线性乃至非线性的规律和信号。而在策略和战略的研制上,人的优势明显。人工智能依旧离不开人。

金融科技是当前金融界十分关注的话题。目前,中国的互联网金融行业进入到一个阶段性的调整时期,在这样的氛围下讨论金融科技,能提供一个反思和总结的机会,客观分析一下中国金融科技发展的现状和趋势。

本篇报告主要内容:

在金融领域,人工智能真的会取代人类吗?想得到确切答案,还为时尚早。

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因为客户的大量个人信息被系统所使用,好的一面是可以提供个性化服务,用户使用越来越方便。但是一旦系统被攻击,客户的隐私就会暴露无遗。所以带来机遇的同时也面临着挑战。金融领域机器代替人类还为时尚早

经过这些年的发展,中国的网络支付已经成为互联网金融活动中最成熟的细分行业之一,并为金融科技未来广泛应用于各行业提供了一个场景介入的基础。在这点上,中国市场的发展是领先的。有一个有趣的测试:一个无现金的旅行者可以在一个城市生活多长时间?测试发现,在中国内地的主要城市,无现金而用网络支付,可以生活很多天;而不少国际化的城市,例如香港,在这方面还有欠缺。

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支付有金融和数据的双重属性,支付场景拥有的数据资源是进一步发展为信贷、征信等复杂金融业务的基石。社交媒体可以整合个人消费领域、安全领域的众多信息,直接转化为金融服务的提供平台。搜索引擎可以将用户流量引入到金融领域,未来可以方便地使用大数据、人工智能分析。

“AI+金融”的应用场景:智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、智能监管

中国的互联网金融活动在起步阶段时,监管环境是相对包容的。这就给了中国互联网金融主体一个相对宽松的探索机会。在出现了一些局部的风险之后,总体上看,监管力度在加强,互联网金融活动开始进入到调整期。

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从场景的角度来看,人工智能在金融领域的场景应用逐步落地,当前行业仍处于探索期,具有较强的不确定性。短期来看数据和技术对各个金融科技平台的发展具有较大的影响,但随着技术的逐渐成熟,数据共享机制的逐渐建立,好的应用场景和商业模式将在未来的发展中占据更主要的优势,而应用场景也并非一成不变,其发展本身具有一定的不确定性。此外,由于金融行业发展的差异性(如各国金融市场的成熟度不同,投资者的投资风格迥异等),短期来看,人工智能技术对金融行业发展的辅助性作用更为明显;长期来说,技术所能达到的界限难以界定,不排除有对行业产生颠覆性影响的可能,市场具有较强的不确定性。

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据外媒报道,在2000年顶峰时期,高盛在纽约总部的现金股票交易柜员达600名,但现如今却只剩下2名“留守空房”。无独有偶,2015年12月,摩根士丹利表示在全球裁员1200人;2016年1月,瑞信对伦敦的1800名员工发出裁员警告;2016年3月,日本最大的投行野村证券称将在北美裁员20%,同月美银美林也传出将裁逾5%交易员的消息。

什么是“AI+金融”?

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分析师:杜玉(18501967203,duyu@36kr.com),关注互联网广告、金融科技领域。返回搜狐,查看更多

以下是报告全文(PDF版下载):

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关于36氪研究院

原标题:36氪研究 | “AI+金融”行业研究报告

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原因主要有三点:一方面,金融行业的信息化建设起步较早,且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集,因而具有大量的数据积累,这些数据为人工智能的应用提供了坚实的基础;另一方面,以银行、保险、证券业为例,金融业的主要业务都是基于大规模数据展开的,大量繁琐的数据处理工作,急需自动化和智能化的变革来解放人力;此外,金融普惠化和场景化的创新,也需要新的技术手段来提供支持,而人工智能与金融的结合,无疑为金融创新提供了更多的可能。

“AI+金融”的行业现状怎样?

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当前人工智能在金融行业的各个细分领域应用还有较大的发展空间,行业处于初创期,机遇与挑战并存。

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是什么让往日风光无限的金融行业频频裁员?待市场重新回归牛市,是否还会恢复到往日的用人规模?答案是否定的。金融行业良好的数据基础和服务属性,使其成为最被看好的人工智能应用领域之一。大量人工智能技术借金融场景落地生根,取代了原本繁杂的人力劳动才是造成“失业”现象的根本原因。

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“AI+金融”发展现状及前景如何?

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“15年内,人工智能和自动化将具备取代40%-50%岗位的技术能力”,李开复的这一预言不禁引起人们对人工智能应用前景和个人职业规划的重新思考。

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金融业有哪些人工智能应用场景?

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你的工作会被人工智能取代吗?这样的焦虑在我们刚刚使用语音助手聊天的时候或许还是杞人忧天,但在AlphaGo先后打败人类顶级围棋选手的今天,却已经成为一件不得不面对的事情,金融业尤其明显。

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