当前位置:首页 > 报告详情

北京软件和信息服务业协会:2020 金融AI大数据应用白皮书(30页).pdf

上传人: st****n 编号:52490 2020-12-01 30页 11.82MB

提高劳动生产率,降低运营成本据 PWC 预计,2017 年至 2030 年期间,劳动生产率提高将占到 AI 大数据对国内生产总值贡献的 55%以上。成本控制向来是企业关注的重点。AI 大数据是重要的数字化工具之一,可以降低成本并改进决策制定,提高前台、中间和后台功能的效率。AI 大数据的运用可以帮助金融行业在大数据时代信息过载的情况下,提供智能、科学的解决方案。为维护客户关系,金融机构需要花费大量人力物力成本用于客户信息的收集整理、客户情况的跟踪、回应客户需求等。而在 AI 大数据的帮助下可以通过标准化程序处理客户信息,还可以根据客户情况匹配个性化的解决方案,通过智能机器人,大幅度节约成本、提高效率。同时,提供更加灵活、适应性更强的产品和服务,与公司核心目标更加匹配。具体案例如使用 AI 大数据,可以进行财务管理,动态地匹配目标并优化客户的可用资金。对金融行业而言,目前技术和数据已经有一定基础,客户接受度方面有待提高。拓展金融服务的深度和广度金融业是 AI 大数据技术最容易渗透、影响的领域之一。AI 大数据对金融服务的影响可以分为三个阶段:服务智能化、认知智能化和决策智能化。

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要介绍了金融AI大数据应用的发展情况、关键技术、应用情况、存在的问题以及发展建议。 1. 发展情况:全球主要国家纷纷制定AI大数据战略布局,AI大数据产业发展迅速,中国AI大数据产业发展迅速,北京AI大数据产业发展情况良好。 2. 关键技术:深度学习、强化学习、迁移学习、知识图谱等。 3. 应用情况:AI大数据在金融领域的应用场景广泛,包括客户身份识别、智能量化交易、智能投顾、智能客服、征信反欺诈、信贷决策等。 4. 存在的问题:新兴行业进入存在人才、场景和数据壁垒,AI大数据在金融的应用领域有限,计算机处理能力不足,数据聚合对信息安全的挑战,算法不完善对金融市场稳定的挑战,AI大数据加大金融监管难度,中小金融机构应用AI大数据困难。 5. 发展建议:加大通用技术平台输出,提升复合型人才引进与培养能力,积极变革现有经营管理模式,发挥区域协同效应,持续加强数据及隐私保护力度,寻求创新与监管的平衡。
金融AI大数据如何提高信息处理能力? AI大数据在金融领域的应用价值有哪些? 金融AI大数据发展面临哪些主要问题?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠