盘点支撑智慧金融的关键利器

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随着尖端技术的突破，技术的融合使得传统金融业务流程中的每一个环节都被科技赋予了权力，从而提高了金融效率。

支持智能金融的关键能力是什么？一般来说，大数据架构能力、不同数据领域的人工智能能力和金融业务流程的应用能力就像一个金字塔，自下而上支持智能金融。

为了从越来越丰富和复杂的数据中挖掘出有用的信息，帮助财务决策和流程变得越来越智能，我们首先需要集成和处理大规模数据的能力。由于其丰富的开源资源和良好的可扩展性，分布式数据架构已经成为业界的主流。这就奠定了基础，然后如何使用来自不同领域的数据来解决问题，包括标准配置文件的表格数据，以及非结构化数据，如图像、视频、语音、文字、信号等。

机器学习不需要理解数据生成的机制，而是从数据中寻找统计规律，具有很强的普适性。在计算能力提高的推动下，深度学习算法近年来迅猛发展，过去难以处理的非结构化数据挖掘也得到了改进。金融业务流程中的许多环节也受益于技术的发展，智能化程度也有了很大提高。

计算机视觉和自然语言处理可以说是人工智能赋予金融权力的两个重要工具。在计算机视觉中，图像处理和识别是基础。例如，普通普通人脸是图像处理的典型应用。随着图像数据的快速积累，通过对数据进行标注和建模，机器开始具有越来越强的图像识别能力。

以世界上最大的图像数据库imagenet为例。图像的累积数量已经超过1500万，并且已经建立了22000多个类别的标签。使用这样的大规模标签数据进行模型训练，深度学习的识别能力大大增强。

到目前为止，机器的图像识别能力已经达到了人类识别能力的水平。这也为金融过程中的反欺诈和身份认证提供了有效的解决方案。在业务场景中，该算法对人脸、身份证和银行卡的识别能力有了很大的提高。

随着图像识别技术的普及，刷脸付费、刷脸签到、刷脸坐飞机都将成为生活的常态。你刷脸的每一个像素，你都需要处理和计算像素级的数据来识别人的面部特征。在金融场景中，人们对安全性有更高的要求，这使得其背后的逻辑更加复杂，需要采用包括人脸识别在内的多种方法来验证身份。

自然语言处理(nlp)技术的突破提高了机器的语义表达、机器翻译、阅读理解和知识推进的综合能力，语音识别的出现也使相关技术得以应用于智能金融领域。目前，自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服机器人和金融科技企业的智能贷后机器人中。

链接:智能金融研究所

智能金融研究所是由上海派派金融信息服务有限公司(纽约证券交易所:ppdf)发起，于2018年1月18日在上海成立的专业研究机构。智能金融研究所旨在服务于整个行业和整个社会，并通过技术赋权使金融服务朝着更明智的方向发展；通过技术授权监管，将推动整个行业变得更加智能、高效、包容和安全。自成立以来，智能金融研究所一直专注于金融技术、金融政策、行业发展等领域。它建立了四个研究中心，即人工智能、区块链、金融云和大数据。凭借强大的技术实力和拍卖、贷款的实践经验，深入探索前沿技术，定期与行业领先学者、高校和机构发布研究报告，为政府、企业和第三方提供定制化的研究和咨询服务。