被AI逐步蚕食的金融市场

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发布时间：2019-07-22 分类：行业资讯

自大数据技术、人工智能、云计算等技术的发展，金融科技正在逐步改变金融行业的生态格局。基于技术所带来的新型业务模式、数字化和智能化操作及产品在支付清算、接待融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等主流金融领域皆有应用，引各式从业者趋之若鹜。
数字化技术正在不断并优化现有的金融服务体系，更加便捷的支付方式，更加高效的金融服务，乃至对数字安全性更高的需求。因此，信息技术支持的数字经济正在成为市场经济主流。于此同时，金融科技和智能技术也得以在金融行业的发展趋势中展露头角。
一、金融行业的市场规模截止于2017年10月，全球狭义货币的总值约为36.8 trillion 美元，而全球货币总值则高达90.4 trillion美元。在如此庞大的市场规模下，全球现金的使用频率正在逐步减少，而数字化货币则在生活和商业服务中占据了大头。
根据不完全统计全球金融科技的投资总量自2012年的25亿美元开始持续增长，于2015年达至147亿的高峰。虽然全球投资总额的增长趋势随后在2016年减缓，但该年蚂蚁金融收获的45亿B轮融资总额却开创了金融科技行业的融资记录。而之后的2017年，全球金融科技投资总额则再次高升，达至近310亿美元。
二、金融行业常用人工智能技术领域机器学习：包括监督学习、半监督学习、无监督学习、深度神经网络等算法。在金融行业常用于欺诈识别，核保，自动化交易等领域。
自然语言处理：涉及机器翻译、文本挖掘、语义识别、文本搜索等技术。自然语言处理技术常用于文本分析工作。随着人机交互和自动化技术的发展，该技术也常用于支持聊天机器人以提供智能化的客户服务。
计算机视觉：包括人脸识别，图像识别等技术。人脸识别在金融领域常用于用户身份识别、人像等级、员工身份验证等工作。图像识别常用于文档审阅、信息核实等工作的自动化。
AI基础设施：AI基础设施中的云计算技术是整合资源并结合机器学习，视觉识别，以及传感器技术从根本上促进传统金融服务向智能金融转型的核心技术。
基础理论：图计算是一种以“图论”为核心的基础理论，对现实世界中事物之间的关系进行刻画、计算和分析的技术。在金融行业，图计算能够帮助刻画各式关联，构建关联网络。
机器人技术：机器人技术的领域范围中所包含的机器人流程自动化通过软件机器人自动处理大量重复性工作流程任务，在金融行业中可用于证件票据验证、纸质文件录入、多系统数据迁移、场景报表汇报等场景。

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