譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

人工智能（AI）正快速重塑金融行業，從新興技術發展為競爭優勢核心力量。它在金融領域解鎖諸多重大機遇，如機器學習模型可快速識別可疑活動、提供個性化客戶體驗；人工智能驅動的支付系統提升交易速度、減少糾紛，讓全球金融服務更易獲取；在投資與交易中，預測分析和自然語言處理助力挖掘市場洞察、評估風險、實現決策自動化，提升業績并使金融工具獲取更普及；全球范圍內，AI強化了跨境協作與合規性，金融機構借助 API、實時數據共享和監管科技打造更透明靈活的跨司法管轄區系統。本手冊深入探討 AI 如何引領金融行業新時代，為銀行高管、金融科技創新者和政策制定者提供實用見解與工具，助力機構邁向智能、數據驅動的未來。

目錄

第1章：金融領域應用人工智能：必然趨勢而非一時熱潮

第2章：金融領域人工智能的發展現狀——當下人工智能與創新處于何種階段？

第3章：金融科技中人工智能的案例剖析——全球應用實例及金融領域人工智能的深度分析

第4章：數據在金融行業的關鍵作用——基礎設施、數據倉儲與安全保障

第5章：模型的科學原理——機器學習、自然語言處理與預測分析

第1章：金融領域應用人工智能：必然趨勢而非一時熱潮

長期以來，金融行業在新技術采用上處于前沿，從大型機系統到實時交易平臺，積極接納能提升速度、效率和洞察力的工具。但如今，世界變化迅速，人工智能（AI）和數據驅動技術正重新定義金融創新。

創新差距顯著

即便在數字化程度高的地區，許多金融機構仍嚴重依賴傳統系統，核心銀行基礎設施陳舊，手動合規檢查、分散數據存儲和缺乏實時分析等問題普遍。在金融歷史悠久國家，傳統模式阻礙進步，金融科技初創企業憑借云原生、以人工智能為先的方法快速發展，而傳統金融機構在核心服務數字化及數據引領發展方面困難重重。這種差距帶來日益增長的風險，拖延轉型的機構在客戶服務、風險緩解、欺詐預防和投資業績等方面都會落后。

AI優勢凸顯

人工智能雖非萬能，但在金融各領域有具體優勢：

• 零售銀行：用替代數據改善服務、實現產品個性化、檢測欺詐、優化信貸決策。
• 投資與資產管理：預測分析助力經理發現趨勢，智能投顧提供定制建議，自然語言處理轉化市場信息為洞察。
• 支付與金融科技：機器學習模型減少欺詐、優化支付路由、提升合規性。
• 保險與風險：人工智能模型實時評估風險、自動化承保和理賠處理。
• 交易與對沖基金：強化學習和情緒分析等重塑交易。
• 合規與安全：自然語言處理自動化監管文件審查，異常檢測發現可疑交易。

聚焦投資回報

人工智能概念引發炒作和猶豫很正常，金融領導者需看到可衡量的投資回報率。明智采用人工智能應聚焦：

• 解決實際業務問題（例如，將貸款處理時間縮短 60%）
• 提升客戶關鍵績效指標（例如，個性化金融建議使客戶留存率提高 20%）
• 削減運營成本，如實現對賬自動化
• 增強安全與合規性，應對日益嚴峻的復雜威脅總之，人工智能不是未來考慮的工具，而是當下和未來金融運營的支柱。

第2章：金融領域人工智能的發展現狀——當下人工智能與創新處于何種階段？

金融本質與評判標準的轉變

金融作為管理資金的科學與商業活動，其本質未變，但推動發展的方式、期望和技術已發生根本性變革。當下，衡量金融機構的標準轉向服務速度、客戶體驗個性化程度、數據與基礎設施安全性、風險與資本配置的智能化水平以及數據利用的有效性。

2025 年金融：數據核心與 AI 驅動

金融活動產生的數字足跡蘊含巨大價值，能夠高效捕獲、整理、分析數據并據此行動的金融機構將脫穎而出。人工智能成為這場變革的核心驅動力，然而其在全球金融領域的應用水平參差不齊。

金融領域 AI 的卓越表現

大型金融機構在應用人工智能方面成果顯著，主要體現在以下領域：

• 欺詐檢測與風險管理：人工智能模型可實時分析數據模式與異常，在毫秒級時間內檢測欺詐行為，如萬事達卡和維薩卡運用機器學習技術監測欺詐性交易。
• 算法與量化交易：對沖基金借助機器學習，基于海量數據源進行預測建模，文藝復興科技公司（Renaissance Technologies）和雙西格瑪公司（Two Sigma）是其中的典型代表。
• 智能投顧與個人理財：相關平臺利用人工智能提供自動化、個性化的投資策略，Betterment 和 Wealthfront 是此類平臺的范例。
• 客戶服務：聊天機器人和人工智能助手承擔了銀行大量的客戶互動工作，有效降低了客戶支持成本，美國銀行和匯豐銀行在這方面已有應用。

存在差距的領域

眾多金融機構，尤其是西歐、東南亞和拉丁美洲的傳統銀行與保險公司，在人工智能應用方面仍較為滯后，面臨的挑戰包括：

• 傳統核心系統制約：老舊的基礎設施導致數據集成和自動化困難。
• 數據孤島問題：缺乏集中的數據倉庫或數據湖，阻礙了先進人工智能建模的開展。
• AI 人才短缺：銀行內部專業人才匱乏，多依賴第三方工具。
• 監管擔憂：對合規性和數據隱私的顧慮減緩了創新步伐，盡管人工智能有助于滿足監管要求。世界經濟論壇 2023 年報告顯示，盡管85%的金融高管認為人工智能對未來增長“至關重要”，但核心業務大規模部署人工智能的比例不足35%。

第3章：金融科技中人工智能的案例剖析——全球應用實例及金融領域人工智能的深度分析

人工智能在金融領域已投入實際運營，全球各大領先機構正部署機器學習、自然語言處理（NLP）和生成式人工智能，用于優化和重新定義金融流程。以下是不同金融機構應用人工智能的案例：

摩根大通——COiN（合同智能平臺）

• 國家：美國
• 功能：法律自動化與文檔審查
• 人工智能應用：自然語言處理和機器學習
• 影響：減少36萬小時人工審查時間
• 具體作用：實現法律文檔審查自動化，掃描文檔識別關鍵條款、義務和風險，節省運營成本，幫助銀行遵守監管要求，提高生產力和法律監督。

貝萊德——阿拉丁（資產、負債、債務與衍生品投資網絡）

• 國家：美國（全球部署）
• 功能：風險管理、投資組合構建、投資運營
• 人工智能應用：預測分析、實時風險建模
• 影響：為約21萬億美元管理資產提供支持
• 具體作用：模擬市場情景，預測資產表現，識別投資組合管理運營潛在差距，被全球眾多金融機構使用，使貝萊德轉型為技術提供商。

高盛——馬庫斯與人工智能驅動的消費金融

• 國家：美國
• 功能：消費銀行、數字借貸
• 人工智能應用：行為分析、自然語言處理、個性化服務
• 影響：通過人工智能增強的數字渠道管理超1000億美元存款
• 具體作用：分析替代數據源評估信用狀況，擴展信貸服務群體；提供個性化金融解決方案；加快開戶驗證過程。

螞蟻集團——超級應用金融中的人工智能

• 國家：中國
• 功能：移動支付、信貸、保險、財富管理
• 人工智能應用：深度學習、基于行為的信用評分、欺詐檢測
• 影響：人工智能驅動的服務惠及超10億用戶
• 具體作用：芝麻信用評估信用狀況；實時異常檢測系統防范欺詐；聊天機器人解決超95%客戶咨詢。

第4章：數據在金融行業的關鍵作用——基礎設施、數據倉儲與安全保障

在數字時代，數據已然成為金融行業的命脈。金融機構的決策高度依賴海量數據，而有效處理這些數據則需要先進的基礎設施和深厚的技術底蘊。以下將圍繞金融數據管理的關鍵方面展開探討。

數據存儲與處理：數據湖、倉庫與實時技術

處理大規模數據時，金融機構需在數據湖和數據倉庫之間做出抉擇。數據湖作為集中式存儲庫，可大規模存儲結構化、半結構化和非結構化數據，無需預處理，適用于探索性分析、高級分析和機器學習，具有可擴展性強、成本效益高、能容納數據多樣性等優勢，但數據質量保障是挑戰，需建立治理框架。數據倉庫則專為預處理且優化分析的結構化數據設計，存儲歷史數據用于商業智能、報告和戰略決策，其優勢在于查詢性能高、數據完整性好、支持商業智能，但成本高且靈活性低。

實時數據處理是金融服務成功的關鍵，涵蓋攝取和處理兩個環節。實時數據攝取借助 Apache Kafka、AWS Kinesis 等流處理技術，將各類來源數據持續流入中央系統即時處理；攝取后的數據通過 Apache Flink、谷歌 Dataflow 等流分析平臺立即處理，生成洞察或觸發行動，廣泛應用于欺詐檢測、算法交易、客戶交互等場景。

安全合規與云平臺：保障與支撐

金融數據既是資產也是責任，需嚴格遵守法規并保障安全。如 GDPR、FINRA 和 SEC 等法規為金融數據的處理、存儲和保護設定了準則，金融機構必須確保合規。同時，采用加密、多因素身份驗證（MFA）和數據掩碼等措施，防止數據遭受攻擊、泄露和未經授權的訪問。

云平臺是現代金融數據管理的支柱，以 AWS、GCP 和 Azure 為代表，提供可擴展的基礎設施、分析工具和機器學習服務。其具有可擴展性，能滿足安全與合規要求，提供高級分析和機器學習工具，廣泛應用于風險分析、欺詐檢測與預防、客戶服務自動化等領域。金融機構通過采用合適的數據基礎設施，可增強決策能力、提高安全合規性和客戶體驗，掌握數據管理藝術的機構將成為未來金融生態的領導者。

第5章：模型的科學原理——機器學習、自然語言處理與預測分析

金融領域的人工智能屬于應用科學范疇，它依托機器學習、自然語言處理以及預測分析的深度融合，旨在滿足金融環境對于準確性、可解釋性以及風險承受能力的嚴苛要求，進而重塑金融決策流程。

時間序列預測：金融預測的核心引擎

時間序列預測是金融建模的核心基礎，其充分考量了數據的時間依賴性，在金融領域有著廣泛的應用。其核心應用場景包括資產價格預測、流動性預測以及信用風險監測等。在技術層面，常采用 ARIMA、Prophet、LSTM 以及基于滾動特征的 XGBoost 等模型。然而，該技術面臨著噪聲信號比高、數據非平穩性以及過擬合等風險。通過結合特征工程與特定領域的約束條件，能夠有效提高預測結果的可靠性。

風險建模：量化金融不確定性

風險建模在金融領域具有舉足輕重的地位，機器學習技術的應用使其更加精細化。其應用場景廣泛，涵蓋了信用風險、市場風險（如 VaR、CVaR）以及操作風險評估等。在技術實現上，常用的模型有 GBM、隨機森林、SVM 和神經網絡等。同時，為確保模型的可解釋性，常借助 SHAP 值或 LIME 等工具。例如，銀行運用 XGBoost 模型預測信用卡違約情況，并使用 SHAP 值進行結果解釋。

自然語言處理（NLP）：挖掘文本數據價值

金融機構積累了大量的非結構化文本數據，自然語言處理技術能夠從中提取有價值的見解。其應用案例包括文檔審查與合同分析、情感分析、監管合規以及客戶服務聊天機器人等。在技術手段方面，傳統方法有 NER、詞袋模型等，現代則基于 Transformer 架構，如 FinBERT，還可借助 GPT - 4 等實現文檔的智能處理。

欺詐檢測：異常識別與無監督學習的應用

欺詐檢測是金融領域具有高回報率的應用場景，機器學習在該領域表現優于傳統規則系統。其優勢在于能夠學習用戶的正常行為模式，并實時標記異常情況。在模型方法上，無監督學習采用聚類、自動編碼器和隔離森林等；半監督學習結合少量標記數據和大量未標記數據；此外，還可運用行為生物識別技術。例如，Revolut 采用自動編碼器模型處理實時交易數據。

金融人工智能解決方案融合了數學建模、數據工程以及專業知識，上述各項技術工具構成了其技術基礎。金融高管需深入理解這些技術，以引領金融行業的創新發展。

譯者介紹

劉濤，51CTO社區編輯，某大型央企系統上線檢測管控負責人。

原文標題：AI in Finance: Transforming Investments and Banking in the Digital Age，作者：Tatev Aslanyan