基于AI算法金融业务创新

人工智能产品通过模拟、学习人的意识和思维过程，可以像人一样思考，从而协助甚至取代人完成各种工作。近年来，人工智能技术不断发展，应用范围日渐扩大，价值创造能力也得到了充分展现。

此前由于技术不成熟，人工智能产品的“智能”是“伪智能”——仅能按照预设规则完成简单工作。目前，人工智能产品的智能程度有了明显提升，特别是深度学习技术的发展与应用，使人工智能产品在复杂的分析决策领域崭露头角。

移动互联网和物联网的崛起，使虚拟和现实世界的边界愈发模糊，线上社交、购物、娱乐等成为人们日常生活的重要组成部分。在这个过程中，人们的各种行为数据可以被发掘、利用，推动人工智能算法持续优化，再加上大数据和云计算技术的崛起，人工智能的应用前景得到了极大拓展。

金融业是一个数字化程度较高的行业，受众群体广泛，数据积累异常丰富，示范效果突出，在应用人工智能方面具有先天优势。基于人工智能算法指导风险定价、投资决策等金融业务，可以加快业务处理效率，实现决策自动化、智能化，创造出一种全新的业务模式——算法金融。

从财富管理角度看，高频交易、统计套利策略、衍生品估值算法分析、舆情分析和文本处理、机器学习与计算金融智能、行为金融与投资者启发、动量与其他资产组合管理等，是智能算法的主流应用。

以机器人投顾为例，在人工智能算法的支持下，金融科技公司可以开发出涵盖用户属性分析、投资组合推荐、组合动态调整等投顾全流程的一体化投顾模式。例如递归神经网络可以对金融市场中的时变数据进行最优估计，为客户提供动态的最优投资组合方案；XGBoost算法可以对股票走势进行预测，为投资者股票交易提供科学指导；SVM（支持向量机）算法能够对股票涨跌进行分类，帮助投资者分析大盘或个股走势等。

在风险信贷方面，智能算法能够在企业风险管理方面发挥重大作用，具体包括风险定价、财务侦测、授信额度计量、信用评级违约判定、客户数据管理、审批小微客户贷款等。例如在为物流企业提供金融服务时，金融机构可以利用智能算法建立物流金融风控模型，大幅度提升自身的风险管控能力。

利用层次分析法（AHP），能够有效处理复杂而模糊的数据，结合专家分析对相关指标进行排序，还可以通过计算得到矩阵中的最大特征值与特征向量，分析出各元素所占比重，最终完成对客户信用的评估。根据评估结果，金融机构可以更高效地完成额度计算、贷款定价等多项业务。

数据积累达到一定规模后，在机器学习、数据库、统计学、信息检索等技术的支持下，金融机构可以利用相关性、信息值、共线性等技术手段识别无效财务指标，使融资企业为欺骗传统风控模型人为调整财务指标的行为无所遁形。与此同时，机器人投资顾问还可以从海量数据中挖掘数据规律、行业趋势、风险特征等，为金融机构制定长期的战略规划提供指导与帮助。