金融行业研究报告：人工智能在金融行业中的创新应用.docx

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1、人工智能在金融行业中的创新应用杨青度小满技术委员会执行主席，数据智能部总经理2023.11.19CONTENTS.人工智能与金融行业：正当其时，大有可为2 .开始的结束：厚积菌发，传统式人工智能驱动金融业务3 .开始的开始：另辟蹊径，生成式人工智能重塑金融业务4 .未来展望:传统与新兴融合，人工与Al协作CONTENTS.人工智能与金融行业：正当其时，大有可为2 .开始的结束：厚积薄发，传统式人工智能驱动金融业务3 .开始的开始：另辟蹊径，生成式人工智能重塑金融业务4 .未来展望：传统与新兴融合，人工与AI协作从业务支撑到创新驱动，技术助推金融进入数智化时代值思化数字化数智化技术作为基础设施形

2、成业务支撑科技转向前台进入金融业务核心环节技术与业务融合技术创新驱动业务变革，信贷系统线上保单管理理财信息化管理智能承保、智能理赔智能投顾、智能投研.智能获客、智能风控、智能运营掘勖居台驱勖前台驱动创新与变革，网上银行在线投保、查询、理赔在线理财咨询、投资规划机遇与挑战并存金融数智化时代l3,把握机遇（国家政策鼓励金融数字化和智能化的发展）（传编或人工曾能厚粗薄发,加逋价值释放）（全感式人工曾能另辟震藤,打开创新空间）FCon度小满全球金科技大会机遇一：鼓励发展科技金融，以数智化增加金融的科技含量2023/10 2023年中央金融工作会议.把更多金融资源用于促进科技创新，做好科技金融、绿色金融

3、、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大 文章，推动金融高质量发展。2023/2 数字中国建设整体布局规划.做强做大数字经济，特别是推动产业数字化一一在金融等重点领域，加快数字技术创新应用2022/9 中国人民银行、市场监管总局、银保监会、证监会印发金融标准化“十四五发展规划强调发展数字金融产业、推动个人金融服务数字化转型构建安全高效的金融服务生态、提高数字化风 控能力2022/1 金融科技发展规划（20222025年八个重点任务中。强调深化数字技术金融应用2022/1 国务院“十四五”数字经济发展规划.加快金融领域数字化转型，合理推动人工智能、区块链、大数据在银行等领域的应用2017/7 国务院

4、新一代人工智能发展规划.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FCon 度小满全球金HE技大会机遇二：数据.算力,算法共同推动Al技术进步算薄FCon 度小满全球金技大会数据规模更丰富,利用更深入,为AI技术进步提供充足燃料宏观层面，市场数据规模不断增长，数据不断丰富，流通制度更加清晰微观层面，随着数字化转型不断深入加速金融场景下的数据生产和使用，数据飞轮加速转动随着数字化转型的加速推进，中国的数据规模呈现出爆炸性增长的趋势。截 至2022年，中国的大数据市场规模已达5631亿元中国大数据市场销售额（亿元）563

5、245823528更多数据202Q 年2021 年2022年截止2022年底，我国已成立48家数据交易机构，年全 国一体化政务数据共享枢纽发布各类数据资源1.5万类， 累计支撑共享调用超过5000亿次 2023年10/25,国家数据局正式揭牌，标志着全国“一 盘棋”宏观统筹数据发展和安全，对构建数据流通体系, 激活数据生产力有重大意义数据来源:赛迪2022-2023年中国大数据市场研究年度报告更务用户行为数据，自证数据，使用，推荐，理解，修正，更多用户反馈满意度，风睑，InfoQ极客传媒OFCon 度小满算力稳定增长，为AI技术进步提供坚实支撑政策支持下，中国算力将进入新一轮发展期我国算力持续

6、稳定增长“加速AI能力提升与应用进算力基础设施高质量筑展期则照编2023/10工信部等六部门联合印发算力基础设施高质量发展行动计划我国算力总规模近五年年均增速近30%。处理复杂任务的速度、大 规模并行计算的能力、解决复杂问题的能力均有提升中国基础设修算力规模(EFLOPS)J25年,帮算力方面算力飙赢过300 EFLOPSsa智能算力占比达到35%,延15倍的直连网络传输”重点应用场所光传送网(OTW)震盖率达到80% _耕H瓯、 ij40%0D4Z? (QQQvj ijC) I M期占比存储力方面“存储总量超过1800EB,先量占比3130%以上“重点行业核心数据、蝴联能方面“打造Tl新曲鼠

7、、新赎,H业.金 融筹领域算力渗透率显著提升”窿疗、飙模化3CHSU上应用杆e4个方面保障措施：加强绑聊鼬, 疆能平台支撑.FCon 度小满全球金融科技大会999算法持续创新，为AI技术进步提供强劲动能算法持续创新，为业务带来新可能模型区分度显著提升 （数据处理、特征处理能力更强）模型区分度大幅提升处理时间长、无法自 O动更新，决策误判高 人工规则通过纷柝房更薮据和 黑险窠例,，萋家总结 出一些规则和模式. 用于识别和预测风险.决策精度相对提升，O判断未知风险能力弱线性回归机器学习深度学习通过建立线性回厂模 型，对风险进行玉* 评估和预测通过多层非线性变换， 深度学习可以从数据中算法&业务互相

8、驱动持续创新以大数据风控为例InfoQ极客传媒FCon 度小满机遇三：生成式人工智能迅速演进，打开金融创新空间金融+Al,赋能金融业务价值赋能领域提高生产效率 提升决策精度 推动产品创新to用户研发to企业内部办公生成式AI技术爆发趋势1 ：模型技术升级与产品发布更迭速度加快 趋势2:模型模态逐步丰富2018年6月2021年5月OPenAl发布GPT谷歌发LaMDA2022年3月2022年5月2023年2月MidjOUmey 内测GOogle 发 LAMDA2Meta 开源IJama2023年3月OPenAI发希GPT42023年3月百度发布文心一言2023年5月Stability AI发布

9、视频生成大模型2023年10月百度发布COmate编程助手-I1-2017 2018 _I I 至今 I2021202220232017年6月2018年10月2022年2月2022年4月2022年11月2023年2月2023年3月2023年4月2023年9月Transformer谷歌发布DeePMind推出编码OpenAI发布文生图OPenAI发布清华智谱发布GoogIe发布具多模百川智能发布腾讯发布架构发布BERT引擎 AIphaCode模型 DALL-E2ChatGPTChatGLM 模型态大模型PaLM-E百川大模型混元大模型FCon 度小满全球金*1科技大会挑战：金融数智化时代，需坚持

10、以合规为基础,以人为中心合视发展数据合规与隐私保护数据合规：如何适配快速变化的数据收集、处理和存储相关合规要求隐私保护：如何应对好金融行业严格监管要求下的数据泄露、数据滥用等数据隐私问题以人为本人才重塑技术变革下的技能匹配：如何做好业务+Al人才培养与留存技术变革下的人机协作：如何更好的利用Al提升生产力，提升工作效率组织变革技术变革下的文化建设：人和机器如何协同共进，创造更大价值，员工要能适应技术发展趋势 技术变革下的组织优化：COPiIOt,Agent智能体将不断涌现，也会将重溯整个组织形式FCon 度小满全球金科技大会CONTENTS.人工智能与金融行业：正当其时，大有可为2 .开始的结

11、束：厚积薄发，传统式人工智能驱动金融业务3 .开始的开始：另辟蹊径，生成式人工智能重塑金融业务4 .未来展望：传统与新兴融合，人工与AI协作FCon 度小满 全球畲技大会I前金融已深度集成AI, AI创新可对业务形成巨大驱动身份核验客户服务营销获客投研投顾合规风控计算机视觉智能语音自然语言处理机器学习知识图谱金融已深度集成业务发展A酷术迸步FCon 度小满全球金融科技大会以信贷为例，传统人工智能驱动信贷全价值链升级全流程的决策优化全方位的降本增效提升获客决策精度，实现有效率的增长智能信贷精准客户定位个性化推荐智能营销策略提并同控决策精度幽i信堂同陵征信数据解读大数据风控智能信窜模型辅助运营,提

12、鼾缝曹效果望异化覆额个性化定价爹样化还款方式传统信贷模式：推广人员广撒网覆盖主流流量渠道，投放 策略多基于经验，效果强依赖平台流量供给 问题：不确定性强，效率低成本高模式：大量信审人员，依靠有限H勺结构化数据， 基于规则与经验做出风险判断模式：运营人员只关注群体用尸的关键指标，依 靠经验和少量实验判断用户偏好，做出经营决策 问题：运营决策偏主观，重视群体忽视个体.问题：风险隐患大、效率低成本高 .FCon 度小满全球金I4技大会信贷风控：NLP技术演进，提升文本解析和风控决策精度业务问题借助自然语言处理技术迭代发展，实现风险区分能力大幅提升文本僖息解读风险信贷风控用户大的风险信息以文本形式存在

13、”如客户征信、 合同、秋交雌信息等,依赖精 准高效的文本解读能力KS 12%15%18%风险区分能力提升26%.29%向人工经验根据告家经验：利用简单规 则戴的爨螃般好中 堤臃意樨蝌翔题丽 相关文本数据中菰含的信息， 风控效果墓强人意关键词表注意力机制Bert微调分片式序列模型预训练词袋模型AO* Mmmbm应用于智能风控业务用户A文本急用羊毛怎么回血花呗套现欠信用卡15万3年没还砍法息A在竺口子幽传统、项皿计黑话文本更有效的新词发现精准的语义表示InfoQ极容1专媒小16FCon 度小满全球金科技大会信贷风控:机器学习，提升征信解读和风险区分能力业务问题结合图机器学习，实现征信报与能解读，显著提升风险区分能亚务场景深度解读征侑征信报告信息丰富“是信贷风控 主要数据来源之一度小满智能化征信解读中台获吴文俊人工智能科学技术奖风险变量信贷风险降低40万+25%个人信息身份信息地址信息工作信息摘要信息账户信息逾期信息记录1