人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？

人工智能在金融领域的应用场景非常多，比如说智能客服、无人柜台、智能投顾、反欺诈等等。包括此前全球最大的对冲基金公司之一英仕曼集团（Man Group）旗下的AHL Dimension 基金通过将机器学习算法用于自动贸易决策发现，在没有人为干预的情况下，该AI系统竟然自己学会了抄底。这一波操作也让整个金融界为之震惊。

下面列举其中三个主要场景做下介绍：
1.基于算法的金融交易
可以看到，借助机器学习，计算机已经可以完成诸如股票交易这样复杂而繁琐的任务。同时，在全球已经有不少对冲基金公司正在该领域不断探索，并取得了可与人类专家的判断相媲美的成果。
此前，旧金山的创业公司Sentient Technologies就开发了一种算法，通过获取数以百万计的数据点从而识别交易模式，预测趋势，制定成功的股票交易决策。在Sentient公司的平台上，运行着数以万亿计由大量在线公共数据创建的模拟交易程序。借助这些程序，该算法可以识别整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同时，通过该算法，系统还可以在几分钟内完成传统方式中1800天的交易量，并在交易中不断实现自主优化。据该公司CEO安东万?布隆多（Antoine Blondeau）表示 ，其基金完全由人工智能操盘，整体思路就是做一些没有其他人也没有其他机器在做的事情。
Sentient的首席科学官巴贝克?霍加特（Babak Hodjat）表示 ，这套系统允许公司调整特定的风险设置，并且是在没有人工干预的情况下运行的。“它会自动生成一套策略 ，并给我们下指示。它还会告诉我们要在何时退出，何时减小风险敞口，诸如此类。”霍加特说。
而在应用方面，目前，除了英仕曼之外，国外还有很多成功案例。美国的Wealthfront和Betterment、英国的MoneyonToast、德国的FinanceScout24、法国的MarieQuantier等均成功将人工智能引入投资理财，目前智能顾问已掌握大量资产；第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘，并在2009年给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月；掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum，使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态。
2.反欺诈检测
随着电子商务的推广，网络诈骗愈发猖獗。然而，打击网络诈骗并非易事。过度拒绝交易从而预防网络犯罪会导致客户体验下降，可能造成大量客户的流失。2015年，Javelin Strategy市场调研机构发布的一项研究表明：网络零售商因错误拒绝合法交易造成的损失金额高达1180亿美元。在错误拒绝合法交易的案例中有三分之一的客户会放弃交易。此外，仅在美国地区，该类案例造成的经济损失是真正诈骗案件损失金额的13倍。
在这样的背景下，人工智能可以通过分析不同的数据点，利用机器学习算法检测人类分析师察觉不到的欺诈性交易。与此同时，还可提升实时审批的准确度，减少错误拒绝率。
如今，已经有很多机构开始借助人工智能预防诈骗。Mastercard（万事达卡）不久前推出的智能决策(DI)技术是个很好的例子。据了解，DI可以从持卡人的消费记录和习惯中采集模型，建立行为基准，从而对每笔新达成的交易进行比较和评估。相较于传统的多借助通用方法评估所有交易的犯罪预防技术，该技术的应用可谓是一项重大突破。
事实上，Mastercard并非第一家运用人工智能进行反欺诈检测的金融企业。有些公司采用的方法更为全面。例如，Sift Science从6000多家具备欺诈检测功能的网站中收集了大量数据，并通过多种渠道的设备追踪和数据分析，利用智能引擎关联了各种不同的数据点，包括网站上的付款信息和其他行为，建立优质用户行为模型，检测欺诈性交易。
3.智能客服
近年来，借助由自然语言处理（NLG）和机器学习算法驱动的智能客服为用户提供个性化对话体验开始变得越来越普及。
而智能客服在金融业的应用也是比较常见的，比如帮助用户理财。举个例子，当用户点击Facebook的聊天窗口时，就可以启动Plum聊天机器人，从而进行小额分期存款的操作。在注册时，用户只需要将Plum与其银行账户关联。之后，Plum的人工智能系统就会分析用户的收入水平和消费习惯，并在此基础上预测其能接受的存款金额。然后适时分期向用户的储蓄账户中存储小笔金额，并定期通知用户。
此外，智能客服Cleo还可以跟踪多个账户的收入与支出，像私人会计师一样和客户交流，回答客户的问题，同时还可以提供理财指导，帮助用户做未来的资金规划和管理。今年年末，美国银行计划推出智能客服Erica（取银行名字的谐音）。Erica可以在银行手机客户端与客户进行语音和文字互动，从而帮助客户快速做出更明智的决定。例如，无需打开应用界面（UI）即可命令Erica汇钱给朋友或付款。智能客服的AI引擎还可分析管理客户的个人财务，如根据客户收入和支出模型，提供建议，实现储蓄目标。