市场大趋势下,越来越多的企业希冀运用大数据、人工智能、区块链等各类先进科技手段,帮助提升传统金融行业服务和运转效率 , 由内而外的升级金融服务 , 这样的业界新形态是公认的金融科技 。
诸如此类的金融科技企业不仅仅会帮助传统金融机构转型,同时它还通过技术的迭代和创新,发展出传统机构无法提供的高壁垒新产品和新服务,然后再和传统金融机构通过投资或合作,形成业务上的互补 。
更高的金融服务效率,更低的金融服务成本是双方的一致目标 。
和互联网金融相比,金融科技是具有更宽泛概念的名词 。正如,网上开户 , 网上还款等互联网和移动互联网与金融的相互融合作为金融科技的初始萌芽形态,它简化了金融业务流程,优化用户界面的同时,更重要的是大大提升了金融产品的用户体验 。
而利用大数据建模,智能数据分析来做个人征信、授信等以更好地进行风险控制的行为才能被称之为金融科技,两者的差别和进阶性显而易见 。
从最初的互联网金融到金融科技概念的过度 , 以及它们在人们思想地位上的改变人工智能和数据分析,展示了大数据、智能数据分析、智能硬件、云计算、人工智能、区块链等前沿技术的良性发展,也昭示了金融科技正一步步的深入人心 。
这些前沿技术作为金融科技的应用基?。?它们在金融行业的身手一经施展,便会成为核心竞争力所在 。
金融行业,数据导向
作为具有很强数据导向的行业,金融行业几乎可以说是全世界各个行业中最依赖于数据,并最容易实现数据变现的行业 。在多年的积累中,数据的数量、种类、维度和分析处理速度都在不断的升级,形成多维度多层次的大数据架构 。
而想要更好的利用这样的大数据系统,达到数据变现,则需要对这些数以亿计的数据进行分析并得出各种结论 。
从人工建模分析大数据的初级阶段到通过获取大量终端用户数据进行多维度多层次的数据分析 , 这些数据模型为金融科技企业提供良好数据基础的同时,更促进了个人征信、授信、风控等金融核心竞争力的发展 。
如果说金融的核心是风险控制,那么做好风险控制的前提则是通过大数据分析挖掘,准确快速的得出某个人或者某个企业的信用评级,或是保险定价 。
不管是商业银行、投资银行、证券还是保险、小贷、租赁以及各类新型金融机构例如消费贷、P2P等金融行业都需要这样快速精准的信用评级能力或是保险定价能力来更好的进行业务过程中的风险控制 。
这就是大数据的力量 。
人工智能赋予金融无限可能
在上述大数据的分析处理过程中,人工智能则扮演了非常重要的角色 。
人工智能以大数据、云计算以及智能硬件、芯片等的发展作为基础技术支撑,通过机器学习、自然语言处理、图像识别、人机交互等技术来实现计算智能、感知智能、认知智能等职能 。
这种利用计算机代替人脑进行数据分析并作出决策的智能化手段,对金融领域各个行业的作用非常之大 。
例如人工智能和数据分析,人工智能中自然语言处理这项技术可以通过自然语言理解及自然语言生成两个步骤帮助投资银行自动生成需要初级研究人员投入大量时间和经历进行复制粘贴等重复性工作的研究报告、投资意向书、招股说明书等 。
再比如,借助计算机和量化交易技术,为经过问卷评估的客户量身定制资产投资组合建议 , 的智能投顾平台 。它为用户提供自动化的资产管理服务,并提供符合用户风险偏好的投资建议 。
又或是利用机器学习技术,结合预测算法 , 同时依据历史数据和新的市场信息不断演化分析,预测股票、债券价格的可能走势 , 以建立符合预期收益的投资组合 。当然,这一由数据到模型的过程尚处于初级阶段 , 存在一定的不确定性是我们需要了解的 。
在这一系列人工智能各项技术的加持下,金融行业的包括商业银行、投资银行、证券、保险等机构将会具备无限的可能性 , 仅智能数据分析在金融领域的应用就成为了涵盖投资、借贷、保险等相关业务开展的基础,让新型投资、保险产品的创新成为可能 。
区块链——颠覆性技术
大数据提供给金融行业最基本的各项信息,人工智能帮助金融行业分析这些信息以得出模型,报告等等结论,那么接下来要说的区块链则为金融行业提供了各类信息数据存储的最佳载体 。
从简化金融行业各项业务流程、提升数据及信息存储的安全性、以及降低成本这几方面来考量的话 , 那么现在没有任何技术可以比得上区块链 。
作为一种数据分布式存储的共享数据库,区块链常常被人们称为加密的公共账簿 。也是因为去中心、过程高效透明且成本很低、数据高度安全这些特性,区块链很自然而然的被应用到了金融领域中 。
例如,去中心化的存储让未来的跨境支付、转账、结算等资金转移业务不再需要经过某个中转机构 , 这意味着手续费将不再存在,成本降低的同时 , 还可以保证整个过程的高效透明不可篡改 。
在票据与供应链金融业务方面,因为过多的人为介入 , 导致很多违规操作和失误发生的同时,效率也非常低下 。
借助区块链技术之后,票据方面就可以实现点对点的价值传递,不再需要实物票据和中心系统进行控制和验证,中介的角色被消除,也大大的减少了人为介入 。
供应链金融方面则可以通过区块链将供应链金融业务的人工介入大幅减少,将目前通过纸质作业的程序数字化 。所有参与方都能使用一个去中心化的账本分享文件并在达到预定时间和结果时自动进行支付,极大提高效率并减少人工交易可能造成的失误 。
除此之外,在证券的发行与交易方面实现实时资产转移,高速清算交易;在客户征信与反欺诈方面减低法律合规成本 , 防止金融犯罪;在股权众筹初期发起众筹智能合约等等,都将是区块链会产生重大影响的场景 。
改变的是效率,不变的是本质
不管是大数据、人工智能还是区块链,都是金融科技进阶史上的铺路石 , 它们让金融与以往不同 。
在知乎上看到一个比喻:金融的进化过程,和武器的进化历史很相似 。传统冷兵器(如弓箭)就像是传统金融 , 慢慢衍化出来的热兵器(如火药、子弹)就像是现在的金融科技 。金融的本质没变,依旧是“经营风险”,而技术对它只是视角和方式上的改变,在如边际成本、效率、普惠程度等方面均有所改变 。
技术更多的是帮助其提升效率 , 找出哪些环节可以尽量减少人工介入,甚至完全被数字化、数据化、自动化,通过技术让金融效率得到有效的提升,并降低金融服务门槛,而最终做到普惠金融则是金融科技的最终目的 。
【金融科技进阶史:大数据、人工智能、区块链~】本文到此结束,希望对大家有所帮助 。
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