浅析大数据背景下人工智能技术在金融领域的应用及展望

　　孙艳玲（武昌工学院）

　　摘要：数字化技术的快速发展，进一步推动了数字技术在金融领域的深度应用。为此，本文阐述了基于大数据与人工智能技术的创新应用如智能投顾、信用风险评估系统、智能客服系统、人工智能模型与高频交易系统等在金融领域的应用现状，揭示了这些技术如何改变金融领域的运作方式，提高金融服务的效率和安全性，探讨了大数据、人工智能技术与金融领域深度融合的方向以及跨行业合作对金融创新的推动作用。针对数据安全与隐私保护、技术标准化和规范化、人才培育与引进等挑战，本文提出了具体的应对措施。同时，本文还展望了大数据与人工智能在金融领域应用的未来趋势，旨在促进人工智能技术在金融行业的深度应用。

　　关键词：大数据；人工智能技术；金融

　　中图分类号： F830.9 文献标识码：A

　　随着大数据技术的飞速发展与人工智能技术的逐渐成熟，金融领域正经历着深刻的变革。大数据为金融领域提供了海量且多维度的数据资源，而人工智能技术因自身强大的数据处理与分析能力，为金融服务的智能化、个性化提供了无限的可能性。在此背景下，智能投顾、信用风险评估系统、智能客服系统、人工智能模型与高频交易系统等基于大数据与人工智能技术的创新应用不断涌现，不仅提高了金融服务的效率与精准度，还改变了金融领域的生态格局。

　　基于上述背景，本文全面梳理了大数据背景下，人工智能技术在金融领域的应用现状，分析了大数据与人工智能技术在金融领域深度融合的趋势与面临的挑战，并展望了大数据与人工智能技术在金融领域应用的未来发展方向，旨在为金融行业的数字化转型与高质量发展提供参考。

　　一、大数据与人工智能技术在金融领域的应用现状

　　（一）智能投顾的概述

　　智能投顾是大数据与人工智能技术在金融领域应用的亮点之一。智能投顾可以利用机器学习算法对海量的市场数据进行深度挖掘与分析，并根据投资者的风险偏好、财务状况及投资目标，提供个性化的投资建议以及资产配置方案。

　　此外，智能投顾不仅降低了传统人工投顾的高昂成本，还实现了投资服务的即时性与定制化，使更多人能够享受专业、高效的财富管理服务。近年来，智能投顾的市场规模持续扩大，越来越多的投资者开始信任和依赖这种智能化的投资方式。

　　（二）信用风险评估系统的概述

　　在信贷领域，大数据与人工智能技术的应用提高了信用风险评估的准确性及工作效率。传统的信用评估方法通常依赖有限的历史数据与主观判断，较难全面反映借款人的信用状况，而基于大数据的信用风险评估系统采用机器学习模型，能够整合来自多个渠道的数据信息，包括社交媒体行为、网络购物记录以及公共信用记录等，从而勾勒更加全面立体的借款人画像。

　　此外，信用风险评估系统还能通过借款人的社交媒体行为、网络购物记录等信息更准确地评估借款人的还款能力与违约风险，为金融机构提供科学客观的决策依据。

　　（三）智能客服系统的概述

　　智能客服系统是人工智能技术在金融服务领域的主要应用方式之一。智能客服系统通过自然语言处理、语音识别等先进技术，能够理解并响应用户的问题，提供不间断的用户服务。对比传统的人工客服，智能客服具有更高的效率与更低的成本，能够为用户提供良好的体验。同时，智能客服系统还能根据用户的行为模式等，提供个性化与精准化的服务建议，从而增强用户黏性，提高用户满意度。

　　（四）人工智能模型与高频交易系统的概述

　　大数据与人工智能技术被广泛应用在市场预测与高频交易领域。人工智能模型可以对海量的市场数据进行实时分析与处理，捕捉市场的动态变化，预测市场走势与价格变动趋势，为投资者提供宝贵的决策建议，帮助投资者把握市场机会并规避风险。

　　此外，高频交易系统利用高速计算能力与低延迟通信技术，可以在极短的时间完成大量的交易操作，从而获取微小的价格差异带来的利润。

　　二、大数据与人工智能技术在金融领域的深度融合

　　（一）技术与业务深度融合,重塑金融服务流程

　　第一，精准营销与个性化服务。金融机构可以利用大数据分析用户的交易行为、消费习惯及风险偏好等多维度信息，并结合人工智能算法进行深度挖掘，实现对用户的精准画像。另外，金融机构还可以为用户提供个性化的金融产品与服务推荐，如定制化理财产品、专属贷款方案等，从而增强用户黏性，提高用户满意度。

　　第二，风险评估与信贷审批。在信贷领域，大数据与人工智能技术的结合极大地提高了风险评估的准确性与效率。金融机构可以通过构建基于大数据的信用评分模型，结合机器学习算法对借款人的信用状况进行全面评估。另外，智能风险评估系统还能够实时监测交易数据，识别异常交易行为，及时预警潜在风险，使信贷审批流程更加自动化、智能化，降低人为干预带来的风险，提高审批效率。

　　第三，智能投顾与财富管理。智能投顾是大数据与人工智能技术在财富管理领域的重要应用之一。智能投顾系统通过收集与分析市场数据、用户资产状况、风险偏好等信息，能够为用户提供个性化的投资建议与资产配置方案，从而帮助用户实现财富增值。

　　第四，自动化交易与高频交易。在金融市场交易中，大数据与人工智能技术的应用促进了自动化交易与高频交易的发展。自动化交易系统能够根据预设的交易策略与算法模型，自动执行买卖操作，减少人为错误，而高频交易可以提高市场交易的效率与流动性，促进金融市场的稳定发展。

　　（二）促进跨界合作,拓宽金融服务边界

　　大数据与人工智能技术在金融领域的深度融合，促进了跨界合作，为金融服务创新提供了新机遇，其主要表现在以下几个方面：

　　第一，金融科技公司与金融机构的合作。金融科技公司可凭借自身在大数据、人工智能技术等领域的优势，与金融机构进行深度合作，共同开发创新金融产品与服务。此外，金融科技公司还可以为金融机构提供技术支持，帮助金融机构提高业务效率与风险管理能力。

　　第二，数据提供商与金融机构的合作。数据是金融服务的核心资源之一。金融机构可以与数据提供商进行深度合作，获取全面准确的数据资源，为风险评估、信贷审批以及智能投顾等业务提供有力的支持。此外，数据提供商还可以利用自身在数据处理与分析方面的优势，为金融机构提供定制化的数据解决方案与服务。

　　第三，互联网企业与金融机构的合作。互联网企业拥有庞大的用户群体与丰富的场景资源，互联网企业与金融机构进行深度合作，能够实现优势互补与资源共享。例如，互联网企业与金融机构可共同开展线上金融服务，如互联网支付、网络借贷以及消费金融等，打破传统金融服务的时空限制，使更多用户享受便捷、高效的金融服务。此外，互联网企业还可以利用自身在大数据、人工智能等方面的技术优势，为金融机构提供智能化的用户服务与风险管理解决方案[1]。

　　三、大数据与人工智能技术应用在金融领域面临的挑战及应对策略

　　（一）数据安全与隐私保护

　　随着大数据与人工智能技术在金融领域的广泛应用，数据安全与隐私保护的问题日渐凸显。金融机构持有大量敏感信息，如用户身份信息以及交易记录等，一旦泄露将给用户和金融机构造成较大的损失。因此，金融机构应加强数据防护，采用先进的加密技术对敏感数据进行加密存储与传输，从而保障数据在传输与存储时的安全性。

　　此外，金融机构应增强用户隐私保护意识，加强对用户的隐私保护教育，鼓励用户主动保护个人信息安全[2]。

　　（二）技术标准与规范的统一

　　现阶段，大数据与人工智能技术在金融领域的应用还处于快速发展阶段，技术标准与规范尚未统一，导致不同金融机构之间的系统很难互联互通，这一状况增加了技术集成与应用的难度。因此，相关部门应积极参与行业标准的制定工作，促进大数据与人工智能技术在金融领域的技术标准与规范统一，并加强跨机构合作与交流，共同促进技术标准的制定与实施。

　　（三）人才的培养与引进

　　大数据与人工智能技术的发展需要高水平的专业人才支持，但现阶段金融领域的人才结构还较难满足技术发展的需求，特别是在数据科学、人工智能算法等方面。因此，互联网企业与金融机构应加强内部人才培养，通过内部培训、实践锻炼等方式，提高现有人员的专业技能与综合素质，培养一批具备大数据与人工智能技术的专业人才。同时，互联网企业与金融机构还应该加大对外部人才的引进力度，吸引具有丰富经验与专业技能的优秀人才加入金融行业，为技术创新与发展提供有力支持。

　　此外，互联网企业与金融机构应该建立完善的人才激励机制，为优秀人才提供具有竞争力的薪酬待遇、职业发展机会与创新创业平台，激发其工作积极性与创造力[3]。

　　四、大数据与人工智能在金融领域应用的未来展望

　　（一）生成式大语言模型的崛起

　　随着技术的不断进步，生成式大语言模型，如ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具）在金融领域的应用前景愈发广阔。ChatGPT模型不仅能够处理与理解复杂的自然语言信息，还能生成高质量的文本内容，为金融行业的用户服务、风险管理及投资决策等多个环节带来革命性的变化。

　　（二）金融科技的数字化转型加速

　　在数字经济时代，金融科技的数字化转型已是不可逆转的趋势。金融机构通过应用大数据、人工智能及云计算等先进技术，可全面优化业务流程，提高服务效率，降低运营成本，加快金融科技的数字化转型。未来，金融科技的数字化转型将进一步加速，为金融行业的可持续发展注入新的活力[4]。

　　（三）信息安全与隐私保护的加强

　　随着大数据与人工智能技术在金融领域的广泛应用，信息安全与隐私保护问题逐渐凸显。未来，金融机构将进一步加强信息安全与隐私保护工作，建立完善的信息安全管理体系与隐私保护机制，保障用户信息与交易数据的安全性与隐私性。同时，金融机构还需要加强员工的信息安全教育与培训，增强员工的信息安全意识，提高员工的防范能力[5]。

　　（四）金融监管科技的兴起

　　未来，金融监管科技的兴起将为金融行业的监管带来革命性的变化。金融监管机构通过应用大数据与人工智能技术，能够实现对金融市场的实时监控与风险评估，提高监管效率与准确性。同时，金融监管科技还将促进金融监管模式的创新，促进金融监管机构与金融市场的良性互动。未来，随着金融监管科技的不断发展，金融行业的监管将更加智能化、高效化，为金融市场的稳定健康发展提供有力保障[6]。

　　五、结语

　　在大数据的浪潮中，人工智能技术渗透金融领域的每一个角落，从智能风险控制、精准营销到智能投顾，人工智能技术因自身强大的数据处理能力与学习能力，给金融行业带来了前所未有的高效率与模式创新机遇。

　　未来，随着技术的不断进步与应用场景的持续拓展，大数据与人工智能技术在金融领域的潜力将全面释放。期待看到更多创新性的金融产品与服务涌现，给用户带来更加个性化、智能化的金融体验。

　　此外，加强数据安全与隐私保护、促进技术标准与规范的统一、注重人才的培养与引进等工作，是金融行业持续健康发展的重要保障。总体来说，在大数据与人工智能技术的双重驱动下，金融行业的明天将更加光明与繁荣。

　　参考文献

　　[1]姜庭欣.金融科技视角下人工智能在金融领域的实践路径研究[J].金融客,2023(11):1-3.

　　[2]谭钦月.人工智能在金融领域的重大风险防范体系研究[J].产业创新研究,2023(20):45-47.

　　[3]姜利,张景胜.人工智能技术在金融领域的应用、影响及展望[J].黑龙江金融,2020(10):71-73.

　　[4]麻斯亮,魏福义.人工智能技术在金融领域的应用:主要难点与对策建议[J].南方金融,2018(3):78-84.

　　[5]李鹰.浅谈人工智能技术在金融领域的应用[J].中国商论,2019(23):25-26.

　　[6]梁飞.应用大数据与人工智能为主的数字技术对金融业的影响分析[J].产业与科技论坛,2024(14):41-43.

　　基金项目：武昌工学院校级课题——大数据背景下人工智能在金融领域的应用研究（项目编号为2023KY16）。

　　作者简介：孙艳玲（1981—），女，硕士，讲师，研究方向为金融投资。