The Internet of Things: Exploring Future Financial Services

Smart City Summit＆Expo 智慧城市展 2018

智慧安控解決方案應用展熱烈招展中

來源：财资一家

人工智慧正迅速應用於諸多行業，其影響從語音識別、自動駕駛汽車遍佈到金融交易、智慧財務領域。

機器學習演算法，如今被普遍嵌入到網路協同工作和智慧客戶中；數位化裝置和聯網感測器的資料處理，和資料流傳輸能力已大幅提升，持續改善人工智慧的表現；機器基本上能夠辨識特定的語音和影像，可以大致理解人類的溝通。機器透過破解語言和視覺，已進入到現實世界中。

人工智慧應用場景豐富這三大領域或率先落地

人工智慧應用場景豐富，尤其是資料豐富的行業，如製造行業、網際網路平台、金融機構等。

The Internet of Things in manufacturing: benefits, use cases and ...

工業製造領域

比如GE的數位化改造，透過AI預測能源需求，幫助更準確地啟動風力渦輪機。GE Predix平台應用人工智慧，可以預測噴射發動機下次清洗的時間。

Google Deep Mind透過分析谷歌伺服器的訪問情況，幫助其資料中心冷卻和支援系統減少能耗等，針對企業端的場景更多的是實現更精細化的控制、透過辨識不同模式或規則自動作出響應、帶來效率提升。

網際網路領域

百度在AI的戰略佈局方面，目前包括三大實驗室：矽谷人工智慧實驗室、深度學習實驗室和大數據實驗室，主要研究領域為影像辨識、語音辨識、自然語言處理、機器人和大數據。

2016年9月，百度釋出了百度大腦，包括了PaddlePaddle深度學習平臺(演算法模型)、AI超級電腦(底層技術)以及大數據三大核心技術。2017年1月，百度推出人工智慧作業系統DuerOS。

2016年4月，騰訊成立了AI實驗室，提出了基於業務整合的四個研究領域：電腦視覺(Computer Vision)、語音辨識(Speech Recognition)、自然語言處理(NLP)和機器學習(Machine Learning)以及四個研究方向：內容AI、社交AI、遊戲AI，以及工具類AI。

阿里則充分藉助電商平台的優勢，於2015年7月釋出了人工智慧購物助理虛擬機器器人「阿里小蜜」；在金融領域，透過機器學習，螞蟻微貸和花唄的虛假交易率降低了90%。

支付寶的證件稽核系統開發的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。螞蟻金服的定位就是以信用為基礎，人工智慧驅動的公司、人工智慧技術已體現在信用、推薦、風控、搜尋、智慧助理、行銷等多個應用場景。

IoT for Banks - Influence of IoT in Financial Services

財務與金融領域

摩根大通開發的金融合同解析軟體COIN，只需幾秒就能完成，原先律師和貸款人員每年需要36萬小時，才能完成的工作。2017年3月貝萊德(Black Rock)宣佈裁掉40多個主動型基金部門的崗位，其中包括7名投資組合經理，轉而用電腦與數學模型，進行投資的量化投資策略代替。

2017年5月德勤財務機器人橫空出世，開始取代財務人員的大部分工作。2017年8月美國銀行(Bank of America)與Fintech創業公司High Radius達成合作，將人工智慧應用於企業應收賬款處理。該應用程式專為大型、複雜的公司管理大筆支付業務。

資產管理領域的人工智慧應用，包括Black Rock開發的Aladdin平台(使用自然語言處理、閱讀檔案)、Kensho平台(使用龐大的資料庫，運用機器學習演算法，與自然語言處理技術，從眾多龐雜資料中，提取邏輯關係做出預測，並能以自然語言的方式輸出)、Alpaca(模式辨識等技術，用於量化投資)等。

美國諮詢公司Opimas的資料顯示，預計到2025年為止，AI的運用將使得對資本市場，包括證券服務、交易和結算、資產管理、私人銀行和財富管理等業務在內的員工減少23萬人。

京東金融依託京東集團累積的客戶及場景資源、交易及信用資料，累積了大量資料。在多維、海量、動態的資料基礎上，京東金融實現了人工智慧、生物辨識、深度學習、影像辨識、雲端計算和區塊鏈等領先技術的創新，並應用到了風險模型、量化營運、使用者洞察、企業徵信、智慧投顧等各個與金融相關的領域中去。