大家好，人工智能的金融应用相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能的金融应用包括也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能的金融应用和人工智能的金融应用包括的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. Ai人工智能和金融行业，就目前发展前景看，哪一个更值得选择就业？
2. 人工智能考研有专门金融方向的吗
3. 人工智能金融方向发展前途咋样
4. 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？

Ai人工智能和金融行业，就目前发展前景看，哪一个更值得选择就业？

AI人工智能与金融行业同样属于当前热门的领域。从年轻人的择业方向来看，还是比较倾向于金融行业的方向，因为从大众意识来看，金融行业与钱最接近，同时也是让人产生出最容易赚钱的感觉。不过，从实际情况出发，金融行业的薪酬差异程度较大，中高层岗位与基础岗位的薪酬差距还是很大的，且牵涉到部分国资金融企业，实际上还会牵涉到更为复杂的关系问题，薪酬与额外收益更是存在更多的差别。至于AI人工智能，则是更贴合社会时代发展的趋势，但对人才的专业要求较高，准入门槛并不低。此外，则是现阶段内，AI人工智能与金融行业更属于强强联合、优势互补的状态，两者之间的联系性较强。由此可见，对于AI人工智能领域的人才，若本身具有金融行业的经验，那么就更具有核心竞争力，更容易获得高薪酬的待遇。

人工智能考研有专门金融方向的吗

有，人工智能考研确实有专门的金融方向。1.由于不同研究方向的课程不同，人工智能考研的金融方向的研究方向主要是在智能金融方面，包括数据分析、金融风险评估等方面。2.此外，在金融行业中应用人工智能的需求日益增长，金融机构和科技公司都对有专业技能的人才有很高的需求，因此专门的金融方向也更加受欢迎。同时，这也使得该学科的研究不断深入，所以人工智能考研金融方向的课程也更加丰富。

人工智能金融方向发展前途咋样

人工智能金融方向发展前途非常广阔

随着技术的不断发展和应用，人工智能在金融领域的应用越来越广泛，涉及到金融市场、风险管理、投资和理财、金融监管等方方面面。

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

文章到此结束，如果本次分享的人工智能的金融应用和人工智能的金融应用包括的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！