金融是人工智能落地最快的领域吗？

创新工场认为智慧金融，是目前ai最被看好的领域。这几年人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度学习算法的成功应用和大数据所打下的坚实的基础。判断人工智能技术能在哪个行业最先引起**性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求之外，主要还看这个行业内的数据积累、数据流传、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。放眼各个垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，并极度重视数据自身的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的**化。以银行为例，国内大中型银行早在20世纪90年代，就开始规划、设计、建造和部署银行内部的大数据处理流程，经过20多年的建设，几乎所有主要银行都可以毫不费力地为即将到来的智能应用提供坚实的数据基础。从需求层面来看，金融行业有着各垂直领域里最迫切的自动化和智能化的需求，而基于深度学习的人工智能正好可以满足这些需要。在金融行业里，最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：
1，量化交易与智能投顾：一方面人工智能技术可以对金融行业里的各项投资业务，包括股权投资、债券投资、外汇投资、贵金属投资等，利用量化算法进行建模，并直接利用自动化的算法参与实际交易，获取最高回报。另一方面，人工智能的算法也为银行、保险公司、证券公司以及它们的客户提供投资策略方面的自动化建议，引导他们合理配置资产，最大限度规避金融市场风险，最大限度提高金融资本的收益率。2，风险防控：银行、保险等金融机构对于业务开展中存在的信用风险、市场风险、运营风险等几个主要的风险类型历来高度重视。而相关风险防控体系需要依赖高纬度的大量数据进行深入的分析，在这方面，基于深度学习的现代人工智能算法与人类分析员或传统机器学习算法相比，有着先天的优势，可以对更为复杂的风险规律进行建模和计算。3，安防与客户身份认证：银行各个办公地点可以利用新一代的人脸识别技术，对往来人员进行身份甄别，确认没有坏人进入敏感或者保密区域。4，智能客服：银行、保险、证券等行业为确保客户服务质量，一般都会建立大规模的呼叫中心或客服中心，雇用大量的客服人员，利用电话、网站、聊天工具等，解答问题。随着支持语音识别、自然语言理解和知识检索的人工智能客服技术逐渐成熟，金融行业的客服中心会慢慢引入机器人客服专员，由人工智能算法代替工作人员，并最终建立全智能化的客服中心。5，精准营销：人工智能可以为银行的潜在客户进行精准的画像，根据潜在客户曾经的购买行为、个人特征、社交习惯等，将潜在客户分为若干种类别，并为每一种类别的潜在客户匹配最合适他们的金融产品。欢迎关注创新工场**公众号：chuangxin2009。这是一个创新工场和创业者的沟通交流**，您可以学习创业相关的法务、市场、财务、hr等各个业务领域所需的知识干货，还有机会参与到创新工场举办的创业者培训、沙龙和其他各类活动中。