人工智能技术在金融领域的应用案例

人工智能技术在金融领域的应用案例

1.欺诈/洗钱网络团伙识别

在金融领域，欺诈和洗钱是两大主要的风险来源。传统的反欺诈和反洗钱方法往往基于规则系统，只能检测简单的和已知的洗钱行为，准确度和覆盖率都不够高，容易被狡猾的欺诈/洗钱团伙规避。而半监督主动式机器学习技术则可以对账号的异常行为和关联关系进行精准建模，精准检测狡猾多变的（协同）欺诈/洗钱行为，大幅度提高覆盖率，降低误伤率。具体而言，就是通过海量节点、多种异构关联边的图挖掘、异常检测和标签传播技术，发现未被规则识别出的高风险主体和洗钱网络。根据能量最小化原理，使用基于关联图的拉普拉斯调和解实现标签迁移学习，最终实现洗钱网络团伙的识别工作。

2.交易反欺诈

交易反欺诈对时间的要求比较高，因此需要通过读取用户历史特征并结合当前最新信息，来实时计算和生成模型需要的特征，随后需要根据这些特征进行实时的模型计算。对于这种毫秒级的实时计算能力往往需要在分布式的Redis和Spark集群上进行。通过使用人工智能技术，可以实时监控银行交易，以更高的准确性更快地响应欺诈活动。

3.信贷借贷

机器学习算法通过数以百万计的消费者数据（如年龄、工作、婚姻状况等）和金融贷款或保险结果（如这个人是否违约、按时偿还贷款、发生***等）进行训练，可以不断分析趋势，以检测可能影响贷款的因素和趋势。在预测分析的帮助下，机器学习算法可以分析PB级数据，以了解微观活动并评估各方的行为以识别可能的欺诈行为。这对于人类投资者手动执行来说是不可能的。

4.信贷借贷

机器学习算法通过数以百万计的消费者数据（如年龄、工作、婚姻状况等）和金融贷款或保险结果（如这个人是否违约、按时偿还贷款、发生***等）进行训练，可以不断分析趋势，以检测可能影响贷款的因素和趋势。在预测分析的帮助下，机器学习算法可以分析PB级数据，以了解微观活动并评估各方的行为以识别可能的欺诈行为。这对于人类投资者手动执行来说是不可能的。

5.信贷借贷

机器学习算法通过数以百万计的消费者数据（如年龄、工作、婚姻状况等）和金融贷款或保险结果（如这个人是否违约、按时偿还贷款、发生***等）进行训练，可以不断分析趋势，以检测可能影响贷款的因素和趋势。在预测分析的帮助下，机器学习算法可以分析PB级数据，以了解微观活动并评估各方的行为以识别可能的欺诈行为。这对于人类投资者手动执行来说是不可能的。

以上仅为人工智能技术在金融领域的一部分应用案例，实际上，人工智能技术在金融领域的应用非常广泛，包括但不限于智能财富管理平台、智能投顾产品、养老金理财咨询服务业务、在线人工智能应用领域AI金融智能投顾26例等。