人工智能技术发展以及在金融行业应用前景

  培训讲师:阮晓东

讲师背景:
阮晓东老师«中国科学院博士«东北亚开发研究院产业经济研究所特邀研究员«中宏国研信息技术研究院特邀研究员«北京新发展产业创新战略研究院研究员【个人简介】多年宏观分析及城镇化咨询经历,具备数量经济分析和全产业链分析双重能力,以国际国内互动的视角 详细>>

阮晓东
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人工智能技术发展以及在金融行业应用前景详细内容

人工智能技术发展以及在金融行业应用前景

人工智能技术发展以及在金融行业应用前景
讲师:阮晓东 博士 研究员


1、中国经济结构转型背景下金融科技外部环境
1)政策环境:互联网金融首次被纳入政府工作报告,并被写进十三五规划
2)经济环境:侧供给改革核心之一是金融改革,即降低企业融资成本,提升资金利用率

3)社会环境:各数据中心、征信系统等基础设施的建设逐渐完善,手机等移动终端发展
成熟
4)技术环境:生物识别、语言处理、区块链等技术应用到金融中,为整个金融体系带来
改变

2、金融与科技创新共同呈现的五大基本特征
1)超前性:竞争驱动创新,需在产品研发、技术投入上做出超前行动
2)外部性:金融科技创新外部性根据社会价值,分为正、负两种外部效应
3)高风险性:创新风险流动会双向传导,对企业主体与市场都会产生影响
4)动态性:创新产品不断受到监管约束和动态调整过程
5)层次性:初级的创新是产品组合及渠道终端的改变,深度创新是指产品属性改变

3、讲“金融科技”的时候,哪些“科技”需要关注?
1) 人工智能技术的概念及主要类别
2) 大数据技术的概念及主要类别
3) 互联网技术的概念及主要类别
4) 分布式技术的概念及主要类别
5) 信息安全技术的概念及主要类别

4、人工智能在银行产品转型创新的的主要应用模式和路径
1) 增强交易双方可信度,简化流程,积极布局
2) 多元化的产业链:以金融业务流程为主线的产业链构成
3) 金融科技与更多行业结合,通过产业协同拥有更高的运转效率
4) 智能化服务模式建立:集约化、标准化、智能化的服务模式的确定

5、人工智能如何落地应用:选好数字化、移动化、智能化核心技术的合作伙伴
1) 与巨头通过投资及合作,使垂直型创业公司与平台共生、互补
2) 重点选择智能风控、智能投顾、智能风投人才,改变行业人力资源配置
3) 重点配置云计算、大数据,对系统的改造和新建应对行业的发展和转型
4) 快速应用图像识别简化单据录入流,保障支付和信贷安全

6、人工智能如何选择目标:零售、信贷、投行、保险、租赁、资产管理
1) 零售:智能化服务模式改变带来传统批发银行向零售银行的转型
2) 信贷:借助互联网与大数据技术,实现现有信贷流程的优化改造,缩短业务流程
3) 投行:创建一站式手机终端证券交易服务、全球投行业务管理系统
4) 保险:构建新个人保险核心业务系统、保险投资管理系统及电子化运营流程
5) 租赁:实现核心资产的系统化管理、以及对租赁业务平台的布局
6) 资产管理:依托“数据资产保护”以及“大数据征信”测算好盈利能力

7、人工智能对资产端和资金端的改变和创新模式
1) 人工智能对资产端的改变:数据驱动与合作共赢
2) 人工智能对资金端的改变:量化决策与智能交互
3) 保险领域主要应用:经纪,承保,理赔,风险管理工具
案例分析:Oscar, Insureon, Lemonade
4) 借贷或众筹领域主要应用:众筹平台,社交借贷,抵押 & 企业贷款
案例分析: Avant Credit, SoFi, Asset Avenue, Lending Club

8、人工智能对通道建设的改变和创新模式
1) 人工智能对通道建设的改变:优质技术方案助力更好支付体验
2) 支付领域应用:支付处理,转账,移动支付,外汇,信用卡,预付费卡,奖励计划
案例分析:支付宝, Transferwise, PayPal,Square, Klarna, Lightspeed
3) 区块链应用领域:区块链协议开发,数字货币,智能合同,区块链支付 &
结算,资产 & 身份管理
案例分析: Digital Asset Holdings, Ripple,Ethereum, Everledger, Elliptic

9、人工智能对投资管理的改变和创新模式
1) 主要优势分析:智能投顾降低投融资双方信息不对称与交易成本
2) 人工智能在交易及投资领域的主要应用模式:投资管理,机器人咨询,交易定价 &
算法,交易IT,交易平台,经纪,清算
案例分析: Wealthfront, Betterment, Motif Investing, Nutmeg, Fuscent
3) 数据分析领域:大数据解决方案,数据可视化,预测分析,数据提供商
案例分析: Credit Benchmark, Solovis, Zenefits, DocuSign, Kreditech,
Cloudera

10、人工智能对传统金融机构的改变和创新模式
1) 主要优势分析:从电子化进一步向智慧型变迁
2) 主要优势分析:从单一渠道向高水准场景化、垂直化转型
3)
人工智能在规划领域的应用:业务流程自动化,客户关系管理,合规&了解客户,库存
&供应链管理,个人理财工具
案例分析:Credit Karma, Intacct, Slack,NerdWallet, Bloomfire
4) 信息及交易安全领域:数字身份,身份验证,欺诈管理,网络安全,数据加密
案例分析: Bit9, Veracode, TeleSign


 

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