随着人工智能(AI)技术在各行各业的深度应用，AI已经成为互联网崛起以来的最大风口。国外科技巨头公司包括谷歌、IBM等均已经提前布局人工智能产业链，国内如PINTEC品钛等新兴科技企业也在智能信贷、智能投顾等领域有了长足发展，AI在国内的影响力以近年来崛起的fintech行业尤为显著。
2017年7月，《新一代人工智能发展规划》提出，通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。
PINTEC品钛是一家智能金融服务集团，以BtoBtoC商业模式,为金融机构和消费者提供最高效的智能金融服务和解决方案。记者专访了PINTEC品钛财富管理业务CEO郑毓栋，为大家探讨分析AI对金融的影响和应用。
郑毓栋表示，金融行业是一个经营风险的行业，人工智能对金融的影响和应用主要在以下四个领域：信用风险、市场风险、客户画像以及合规风险。
第一，信用风险。信用风险主要集中在信贷领域，以前传统金融需要客户提交各种资料和证明，而目前fintech企业已经可以通过大数据和AI预测判断个人、小微企业可能发生的违约率的状况与概率。PINTEC品钛的智能信贷解决方案读秒的运用已经比较成熟。
第二，市场风险。对市场风险的认知更集中在投资理财领域。对于不断变化的市撤境和市场因子，需要如何通过人工智能的方式，帮助客户智能配置，防止组合风险。
第三点，客户认知。AI已经能够很好地为用户画像：你是什么类型的客户，有哪些特点，你与类似客户可能会有什么相同的需求，可能是借贷需求，也可能是投资需求，人工智能可以理解和处理客户的过往信息，过往行为并进行自学习和预测。
随着人工智能(AI)技术在各行各业的深度应用，AI已经成为互联网崛起以来的最大风口。国外科技巨头公司包括谷歌、IBM等均已经提前布局人工智能产业链，国内如PINTEC品钛等新兴科技企业也在智能信贷、智能投顾等领域有了长足发展，AI在国内的影响力以近年来崛起的fintech行业尤为显著。
2017年7月，《新一代人工智能发展规划》提出，通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。
PINTEC品钛是一家智能金融服务集团，以BtoBtoC商业模式,为金融机构和消费者提供最高效的智能金融服务和解决方案。记者专访了PINTEC品钛财富管理业务CEO郑毓栋，为大家探讨分析AI对金融的影响和应用。
郑毓栋表示，金融行业是一个经营风险的行业，人工智能对金融的影响和应用主要在以下四个领域：信用风险、市场风险、客户画像以及合规风险。
第一，信用风险。信用风险主要集中在信贷领域，以前传统金融需要客户提交各种资料和证明，而目前fintech企业已经可以通过大数据和AI预测判断个人、小微企业可能发生的违约率的状况与概率。PINTEC品钛的智能信贷解决方案读秒的运用已经比较成熟。
第二，市场风险。对市场风险的认知更集中在投资理财领域。对于不断变化的市撤境和市场因子，需要如何通过人工智能的方式，帮助客户智能配置，防止组合风险。
第三点，客户认知。AI已经能够很好地为用户画像：你是什么类型的客户，有哪些特点，你与类似客户可能会有什么相同的需求，可能是借贷需求，也可能是投资需求，人工智能可以理解和处理客户的过往信息，过往行为并进行自学习和预测。
第四点，合规风险。监管层可以用AI监管全球多笔的交易，抓取类似关联交易的行为，比如哪些交易是反洗钱的交易，利用机器学习将相似度很高的交易及时抓韧识别。除此之外，日常的合规科技中，图像识别以及生物识别等技术也有使用，比如开户的时候判断是不是客户本人等。
(PINTEC品钛财富管理业务CEO郑毓栋)
金融是一个高度理性的行业，企业需要理性的判断，行业需要理性的行为，这样才能防范风险的累加。通过人工智能，我们能够更好的预知风险，防范风险和判断风险，从而避免风险的不断累积，从企业层面来看，信贷上可以避免杠杆的不断累积和叠加，过度授信，重复授信；投资方面，避免过度投机，短期的频繁交易，给客户带来损失；在合规上，能够增加合规的效率和降低人为的失误。
从行业层面来说，通过行为的去人力化，转向机器的根据数据的理性智能判断，从而避免金融风险的不断聚集，以避免人为因素造成金融风暴。通过人工智能使风险能够理性被管理，这是对行业的意义。
以我个人熟悉的理财端(智能投顾)，目前PINTEC品钛的流程是分三步，第一步是市场数据的获取，人工与机器一同选定维度，提取市场因子。第二步放进数据学习的系统中，通过AI读韧判断在这些因子的市场波动和排序下，可能对市场的关联度(一定程度的正相关、负相关等)，判断波动和收益的方向的可能性。第三根据这些可能性，将结果与客户画像相匹配，获得最终定制化的资产组合结果。目前我们基于投资的逻辑是防范风险和分散风险，在AI的帮助下，我们让风险更稳定更分散。
展望未来金融和人工智能发展，想象力可以很多，但仍然在这四个风险的框架内。
我们看到，下棋领域，已经进入到无监督的学习的状态，AI自己设计出来的AI程序已经能够打败人类最顶尖的棋手。然而目前AI在噪音繁杂、因子过多金融行业判断因果关系的能力还属于发展阶段，不适合直接做无监督的人工智能自我迭代。因此我们仍然建议使用人工与机器结合，决定哪些市场数据应该被提取，哪些是不该被提取的数据，让机器做有监督的学习。
未来10年不排除金融和人工智能可以完美平衡，或许可能从有监督的学习到无监督的学习发展，在AI成熟后有可能自行进行无监督学习，包括对于因子和参数的摄入，甚至包括对于结果的矫正。
人工智能是一个武器，怎么运用好这个武器是需要防范的。正确的使用可以防范金融风险，错误的使用可能会累积金融风险。
未来是一个精益求精的过程。
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