人工智能在金融领域中的应用场景有哪些？

人工智能在金融领域中的应 用按照技术复杂度和应用成熟度等可分为传统场景和创新场景。

1.传统场景

（1） 金融开户

金融开户是每个客户进入金融服务必须经历的第一步，金融 开户无论在移动端开户还是柜台开户，无论是个人开户还是机构 开户，无论是银行、证券还是保险等行业，都是标准步骤。金融 开户涉及人脸识别、图像分类、OCR 识别等 AI 技术，开户流程 中需要做人脸验证、需要对客户提供的资料进行分类，对于重要 的证件进行 OCR 识别和结构化提取。 通过人脸识别技术对用户的身份进行远程核验，机构将身份 证信息和用户的现场照片发到身份核验系统，由核验系统返回身 份信息的确认或拒绝，以此实现用户注册和开卡的集中管控和备 案，并留存关键证据信息。 OCR识别技术将用户信息、签约合同等内容实现统一管理。 结构化支持文件分类、内容检索、要素信息抽取、文件内容合规 性审核、文件概要抽取等。与人脸识别技术结合，实现了身份信 息与证件等资料信息的绑定。

（2） 智能客服

通过电话客服渠道、网上客服、APP 以及智能机器人终端与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求，语音回复 客户提出的业务咨询，并能根据客户语音导航至指定业务模块。 对传统按键式菜单进行改造，用户使用自然语音与系统交互，实 现菜单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营 成本。电话客服不再受限于菜单，可开展全业务的语音导航服务。 该应用场景涉及语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术，同 时需要自然语言处理技术理解客户的问题，并且给出准确的回复， 如 ChatGPT 就是目前典型的 NLP 技术产品。

（3） 财务报销

企业对员工的财务报销，以前是人工进行贴票、手工计算、 最后进行报销。采用 OCR 辅助的报销方式，只需要将报销的发 票、单据用手机或者扫描仪进行扫描，系统获取单据图像之后， 自动进行 OCR 识别，并进行分类，根据设定规则进行汇总，最 后进入 OA 系统，通过 OA 审核就可以发送到财务部门进行支付。 可以有效降低报销环节的人力成本，提高报销的效率，降低报销 中存在的风险。

（4） 信贷审核

信贷是金融机构的主要业务，为了降低信贷风险，需要对贷 款对象进行风险排查。个人客户需要提供银行流水，经过 OCR 识别后分析是否有异常行为，并及时给出提醒；机构客户提供财 务报表等信息，经过 OCR 对财务报表进行识别和分析，得出企 业经营数据和信用情况，发现风险点并及时给出审核意见。

（5） 视频监控与人脸识别

金融机构网点是重点监控区域，一方面提前识别可疑人员和 客户，另一方面通过行为识别还可以监控金融机构员工行为是否 合规、安全等。运用图形视频处理技术，实时监控员工在规定动 作以外的行为，提醒后台人员注意，识别并标记视频监控中发现 的员工可疑行为录像片段，提示后台人员查看。集中运营中心、 机房、保险柜、金库等重要场所可采用人脸门禁提高内部安全控 制，通过人脸识别的验证方式，实现银行内部安全管理，有效防 范不法分子的非法入侵；同时进行多人的人脸识别，实现智能识 别，达到安全防范的目标。

（6） 金融反欺诈

金融欺诈是指借款人用虚构数据、隐瞒事实的方式来骗取贷 款，且在申请贷款后主观上没有还款意愿，或客观上没有偿还能 力，可能造成出借人资金损失的行为。常见的金融欺诈类型有虚 假用户注册、企业欺诈、金融钓鱼网站、病毒木马程序、账户隐 私窃取、融资套现、他人冒用等。利用人工智能技术，利用多维 数据（支付、助贷、征信等）建立反欺诈模型，制定精准的反欺 诈规则，识别各种欺诈行为，有效降低金融风险。

（7） 量化交易

传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融 数据中试图找出市场规律并加以利用。无论是根据人的经验判断， 还是通过经典的数学模型，力所能及的模式都是有限的。从探寻 股票市场的全局来看，人类积累经验的研究可以接近某一个局部 的最优，而真正全局的“最优解”或许超出了目前传统量化力所能及的范畴。 一方面，对于市场中蕴藏的复杂的非线性规律，很难通过传 统数学模型进行挖掘；另一方面，对于海量数据的挖掘，困于计 算机运算能力的限制，如果不利用数据挖掘算法，往往需要耗费 大量时间。人工智能能够提供非线性关系的模糊处理，弥补了人 脑逻辑思维模式的单一性，同时，如果加以利用相关算法，可以 大幅提高规律的搜索效率。人工智能的引入也使得投资策略更加 丰富，如 AI 算法对于非线性模式的因子挖掘在多因子领域比传 统线性多因子模型更加敏锐。

2.创新场景

（1） 数字人

数字人（Digital Human/Meta Human），是运用数字技术创造 出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。为金融行业客户提 供更亲切、智能、高效的金融数字人解决方案，满足客户营销、 培训等多样化金融业务场景。 数字人将人脸识别、计算机视觉图像分析、语音识别、自然 语言处理、语言合成等多种人工智能技术结合应用。在营业厅大 屏助手、手机银行营销助手、自助终端虚拟形象等已广泛应用。 在大模型的加持下，数字人实现了形象自动生成、声音拟人化、 多轮对话、自主学习等各类能力的全面升级。

（2） 交互式客服

在新时代，智能客服平台在通用认知智能大模型的技术突破 下，在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面有着跨越式发展，能够超越人工客服的服务能力和知识理解 范围，成为金融机构与用户互联互通的重要纽带。

（3） AI 双录

全场景 AI 赋能，解决质检滞后、工作时段固化等双录问题， 极大降低人力时间成本，保障双录过程完整、严谨、合规，改善 双录体验，用户随时随地办理业务，实现自助双录。 通过综合计算机视觉图像处理、生物识别、OCR 识别、语言 识别、语言质检、声纹识别、自然语言处理、语音合成等技术， 对理财售卖、贷款受理、信贷开户、保险签约等各类需要强监管 的场景，实现即时前督和批量后督处理。

（4） 流程自动化机器人

机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）通过 特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执 行流程任务，将日常重复性工作、规则与逻辑明确、跨系统数据 集成、数据搜集、检索和汇总等场景通过替代鼠标和键盘的动作， 实现自动化完成办公任务。包含但不限于财务管理、人力资源、 运营管理、供应商筛选、IT 运维管理、数字法务等。 在大模型的加持下，基于自然语言自动生成 RPA 业务流程 和脚本，实现端到端的自动化。

（5） 知识图谱

知识图谱是一种大规模语义网络，它以结构化形式描述客观 世界中的概念、实体及其关系。实现了智能检索、智能推荐、智 能问答、故障诊断、质量控制等场景。包括知识管理、知识交互、知识存储、知识构建、知识应用、知识服务等环节。

（6） 机器学习平台

机器学习平台为金融、地产、交通和互联网等多行业客户提 供数据分析能力、实时能力和 AI 能力的建设。提供机器学习分 析和实时计算能力，帮助数据分析师和数据科学家快速协同开发， 实现模型管理和应用支持，在科技创新、人工智能等前沿领域为 客户业务创造更大价值。 机器学习平台可以实现指标加工、交易反欺诈、实时精准营 销、实时授信、实时交易、实时监控等业务的支撑。